KR20230121449A - Renewable energy power source automatic mathcing artificial intelligence system for re100 and operating method thereof - Google Patents

Renewable energy power source automatic mathcing artificial intelligence system for re100 and operating method thereof Download PDF

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KR20230121449A
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김우석
박종태
정수미
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Abstract

본 개시는 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치에 관한 것이다. 전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법은 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 정보를 획득하는 단계; 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득하는 단계; 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보가 입력되면 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업에 전력 제공 가능한 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 인공 지능 모델에, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보를 입력함으로써, 상기 인공 지능 모델로부터 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 단계; 를 포함할 수 있다.The present disclosure relates to a method for providing generation source information of renewable energy and an electronic device for performing the method. A method of providing information on a generation source of renewable energy by an electronic device may include acquiring information about a company that demands electricity provided from a generation source of renewable energy; Obtaining power demand time information for power provided from the renewable energy generation source; When the demand company information and the power demand time information are input, the demand company information and the power demand time information are input to an artificial intelligence model that outputs power generation source information of renewable energy capable of providing power to the demand company according to the demand company information. By inputting, obtaining information on the generation source of the renewable energy from the artificial intelligence model; And outputting the generation source information of the obtained renewable energy; can include

Description

RE100 달성을 위한 신재생 에너지원 자동 매칭 인공지능 시스템 및 이의 동작 방법 {RENEWABLE ENERGY POWER SOURCE AUTOMATIC MATHCING ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM FOR RE100 AND OPERATING METHOD THEREOF}Renewable energy source automatic matching artificial intelligence system to achieve RE100 and its operation method

본 개시는 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 전력 수요 기업에 맞는 신재생 에너지의 발전원을 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present disclosure relates to a method and apparatus for providing generation source information of renewable energy. More specifically, it relates to a method and apparatus for providing a power generation source of renewable energy suitable for power-demanding companies.

재생에너지의 다양한 수요 기반 창출과, 기업, 공공기관 등에서 사용하는 전력의 100%를 재생에너지로 대체하기 위한 'RE100(Renewable Energy 100%)' 참여 유도를 위한 제5차 신재생에너지 기본 계획이 발표되었고, 이를 위해 기업의 자발적인 재생 에너지 사용 및 절차들이 마련되고 있다.The 5th New Renewable Energy Basic Plan was announced to induce participation in 'RE100 (Renewable Energy 100%)' to create a diverse demand base for renewable energy and replace 100% of electricity used by companies and public institutions with renewable energy To this end, companies' voluntary use of renewable energy and procedures are being prepared.

기후 위기에 대응하고, 기업의 산업 경쟁력을 위한 재생에너지 전기 공급 사업자가 직접 전력 판매를 허용하는 법적 근거가 마련되고 있으며, 재생 에너지 자가 생산으로 전력 조달은 불가능하기 때문에 전력 구매계약, 재생에너지 인증서 구매 등의 에너지 거래 형태로 목표를 달성하기 위한 기술들이 연구되고 있다.In response to the climate crisis, a legal basis is being prepared to allow direct electricity sales by renewable energy electricity supply operators for industrial competitiveness of companies, and since it is impossible to procure electricity with self-production of renewable energy, power purchase contracts and purchase of renewable energy certificates Technologies to achieve the goal in the form of energy trading are being studied.

유럽 및 미국의 탄소 배출권, 탄소국경세 도입 추진으로 국내기업들이 일부 타격을 받았고, 국내 기업들이 글로벌 NGO나 고객사로부터 재생 에너지 사용 요구를 받고 있는 상황에서 한국은 재생 에너지 조달이 가장 어려운 국가로 평가 받고 있다.Domestic companies have been hit hard by the introduction of carbon credits and carbon border taxes in Europe and the US, and domestic companies are being asked to use renewable energy from global NGOs or customers. there is.

한편 가상 발전소는 분산된 전력 소비 정보를 수집하고 분석한뒤 필요한 전력만을 공급하는 맞춤형 발전 기술로, 다양한 유형의 분산형 에너지원을 정보 통신 기술을 이용해 통합 운영할 수 있는 클라우드 기반 전력 제어 기술이다. 기존의 가상 발전소는 시장 참여 현황, 발전소 참여자의 자원 정보와 발전 계획 등 참여량 조정을 등록 조회만 가능하여 참여자가 직접 관리를 하는 한계가 있었다.Meanwhile, a virtual power plant is a customized power generation technology that collects and analyzes distributed power consumption information and then supplies only necessary power. It is a cloud-based power control technology that can integrate and operate various types of distributed energy sources using information and communication technology. Existing virtual power plants have limitations in that participants can manage them directly because they can only register and inquire the adjustment of participation amount, such as market participation status, resource information and power generation plan of power plant participants.

또한, 분산자원 예측은 종합 예측, 신재생 예측, 수요자원 예측으로 구성되어 발전량 예측만 조회가 가능하고, 기업에 맞는 발전소는 직접 찾아야 하는 한계가 있었다. 따라서, 분산 자원이 전 세계적으로 확대되고, 이에 대한 투자가 증가하고 있는 환경에서, 분산 자원들 중, 전력 수요기업에 최적화된, 재생 에너지 발전원을 제공하기 위한 기술 개발이 요구되고 있다.In addition, distributed resource forecasting consists of comprehensive forecasting, renewable forecasting, and demand resource forecasting, so it is possible to inquire only the power generation forecast, and there is a limit to directly finding a power plant suitable for the company. Therefore, in an environment where distributed resources are expanding worldwide and investment in them is increasing, there is a demand for technology development for providing a renewable energy generation source optimized for power consuming companies among distributed resources.

한국등록특허 제2138656호Korean Registered Patent No. 2138656

일 실시 예에 따르면, 전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치가 제공될 수 있다.According to an embodiment, a method for providing generation source information of renewable energy by an electronic device and an electronic device performing the method may be provided.

또한, 일 실시 예에 의하면 적대적 생성 신경망을 이용하여 수요 기업에 매칭되는 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치가 제공될 수 있다.In addition, according to an embodiment, a method for providing generation source information of new and renewable energy matched to a consumer company using an adversarial generative neural network and an electronic device performing the method may be provided.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따라, 전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법은 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 정보를 획득하는 단계; 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득하는 단계; 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보가 입력되면 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업에 전력 제공 가능한 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 인공 지능 모델에, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보를 입력함으로써, 상기 인공 지능 모델로부터 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 단계; 를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure for achieving the above-described technical problem, a method for providing information on a generation source of renewable energy by an electronic device obtains information about a company that demands electricity provided from a generation source of renewable energy. doing; Obtaining power demand time information for power provided from the renewable energy generation source; When the demand company information and the power demand time information are input, the demand company information and the power demand time information are input to an artificial intelligence model that outputs power generation source information of renewable energy capable of providing power to the demand company according to the demand company information. By inputting, obtaining information on the generation source of the renewable energy from the artificial intelligence model; And outputting the generation source information of the obtained renewable energy; can include

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 또 다른 실시 예에 의하면, 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 전자 장치는 네트워크 인터페이스; 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서; 를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 정보를 획득하고, 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득하고, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보가 입력되면 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업에 전력 제공 가능한 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 인공 지능 모델에, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보를 입력함으로써, 상기 인공 지능 모델로부터 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하고, 상기 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력할 수 있다.According to another embodiment for achieving the above technical problem, an electronic device providing information on a power generation source of renewable energy includes a network interface; a memory that stores one or more instructions; at least one processor to execute the one or more instructions; Including, the at least one processor obtains company demand information for the power provided from the renewable energy generation source, and obtains power demand time information for the power provided from the renewable energy generation source. And, when the demand company information and the power demand time information are input, an artificial intelligence model that outputs power generation source information of renewable energy that can provide power to the demand company according to the demand company information, the demand company information and the power demand By inputting the time information, it is possible to obtain the generation source information of the new and renewable energy from the artificial intelligence model, and output the obtained generation source information of the new and renewable energy.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 또 다른 실시 예에 의하면, 전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법에 있어서, 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 정보를 획득하는 단계; 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득하는 단계; 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보가 입력되면 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업에 전력 제공 가능한 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 인공 지능 모델에, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보를 입력함으로써, 상기 인공 지능 모델로부터 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 단계; 를 포함하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체가 제공될 수 있다.According to another embodiment for achieving the above-described technical problem, in a method for providing information on a generation source of renewable energy by an electronic device, obtaining information on a company that demands electricity provided from a generation source of renewable energy. doing; Obtaining power demand time information for power provided from the renewable energy generation source; When the demand company information and the power demand time information are input, the demand company information and the power demand time information are input to an artificial intelligence model that outputs power generation source information of renewable energy capable of providing power to the demand company according to the demand company information. By inputting, obtaining information on the generation source of the renewable energy from the artificial intelligence model; And outputting the generation source information of the obtained renewable energy; A computer-readable recording medium in which a program for executing a method including a method on a computer is recorded may be provided.

도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 과정을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법의 흐름도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 인공 지능 모델을 학습시키는 과정의 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 수요 기업 정보를 획득하는 구체적인 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 전력 수요 시간 정보를 획득하는 구체적인 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 재생 발전소와 제조업 전력 사용량 매칭의 실패 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 재생 발전소와 제조업 전력 사용량 매칭 성공의 예를 설명하기 위한 도면이다.
1 is a diagram schematically illustrating a process in which an electronic device provides power generation source information of renewable energy according to an embodiment.
2 is a flowchart of a method in which an electronic device provides power generation source information of renewable energy according to an embodiment.
3 is a flowchart of a process of learning an artificial intelligence model by an electronic device according to an embodiment.
4 is a flowchart of a specific method for obtaining customer company information by an electronic device according to an embodiment.
5 is a flowchart of a specific method for obtaining power demand time information by an electronic device according to an embodiment.
6 is a block diagram of an electronic device according to an exemplary embodiment.
7 is a diagram for explaining an example of failure in matching power consumption between a renewable power plant and a manufacturer according to an embodiment.
8 is a diagram for explaining an example of successful matching of power consumption between a renewable power plant and a manufacturer according to an embodiment.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. Terms used in this specification will be briefly described, and the present disclosure will be described in detail.

본 개시에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다. The terms used in the present disclosure have been selected from general terms that are currently widely used as much as possible while considering the functions in the present disclosure, but they may vary according to the intention or precedent of a person skilled in the art, the emergence of new technologies, and the like. In addition, in a specific case, there is also a term arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the invention. Therefore, terms used in the present disclosure should be defined based on the meaning of the term and the general content of the present disclosure, not simply the name of the term.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.When it is said that a certain part "includes" a certain component throughout the specification, it means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated. In addition, terms such as "...unit" and "module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software or a combination of hardware and software. .

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present disclosure will be described in detail so that those skilled in the art can easily carry out the present disclosure. However, the present disclosure may be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly describe the present disclosure in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 과정을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram schematically illustrating a process in which an electronic device provides power generation source information of renewable energy according to an embodiment.

일 실시 예에 의하면 전자 장치(1000)는 수요 기업 정보(102) 또는 수요 시간 정보(104) 중 적어도 하나가 입력되면, 신재생 에너지의 발전원 정보(180)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 수요 기업 정보(102)에 따른 수요 기업이 전력을 필요로 하는 시간에 대한 정보인 수요 시간 정보(104)를 획득하고, 획득된 수요 기업 정보 또는 수요 시간 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 수요 기업에 필요한 신재생 에너지의 발전원에 대한 신재생 에너지 발전원 정보(180)를 제공할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device 1000 may provide renewable energy generation source information 180 when at least one of the demand company information 102 and the demand time information 104 is input. For example, the electronic device 1000 acquires demand time information 104 , which is information about a time when a demand company needs power according to demand company information 102 , and obtains demand company information or demand time information. Based on at least one of the above, it is possible to provide renewable energy generation source information 180 for a new renewable energy generation source required for a consumer company.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 인공 지능 모델(140)을 메모리에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 인공 지능 모델(140)은 인공 지능 학습 알고리즘에 의해 학습될 수 있는 모델로써, 적어도 하나의 적대적 생성 신경망 모델(GAN), 적어도 하나의 딥러닝 신경망 모델들을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 인공 지능 모델(140)은 제1 적대적 생성 신경망 모델(142) 또는 제2 적대적 생성 신경망 모델(144)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인공 지능 모델(140)은 수요 기업 정보(102) 또는 수요 시간 정보(104)가 획득되면, 수요 기업에 대한 최적의 신재생 에너지 발전원 정보(180)를 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.According to an embodiment, the electronic device 1000 may store the artificial intelligence model 140 in memory. According to an embodiment, the artificial intelligence model 140 is a model that can be learned by an artificial intelligence learning algorithm, and may include at least one adversarial generative neural network model (GAN) and at least one deep learning neural network model. According to an embodiment, the artificial intelligence model 140 may include a first adversarial generative neural network model 142 or a second adversarial generative neural network model 144 . For example, the artificial intelligence model 140 may be a model learned to output optimal renewable energy generation source information 180 for the demand company when demand company information 102 or demand time information 104 is acquired. can

전자 장치(1000)가 출력하는 신재생 에너지 발전원 정보(180)는 신재생 에너지의 종류를 나타내는 신재생 에너지 종류 정보(182), 신재생 에너지의 발전원의 위치 정보(184) 및 상기 수요기업이 상기 신재생 에너지의 발전원에 연결되는데 필요한 기타 연결 정보 (186)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 신재생 에너지를 생상하는 복수의 발전원들을 신재생 에너지를 생상하는 하나의 발전원으로 사용자에게 제공할 수 있다.Renewable energy generation source information 180 output by the electronic device 1000 includes new and renewable energy type information 182 indicating the type of new and renewable energy, location information 184 of the renewable energy generation source, and the demand company. It may include other connection information 186 necessary to connect to the renewable energy generation source. According to an embodiment, the electronic device 1000 may provide the user with a plurality of power sources generating renewable energy as one power source generating renewable energy.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 서버(2000) 및 복수의 신재생 에너지 발전소(3000)와 연결될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 서버(2000)와 서로 연동함으로써 복수의 신재생 에너지 발전소(3000)들을 클라우드 기반으로 관리할 수 있다. 복수의 신재생 에너지 발전소(3000)들은 복수의 신재생 에너지 발전원에 대응될 수 있다. 복수의 신재생 에너지 발전소(3000)들은 풍력 발전소(110), 수력 발전소(112) 또는 태양광 발전소(114)중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 기타 재생 에너지를 생상하는 기타 신재생 발전소들을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device 1000 may be connected to the server 2000 and a plurality of renewable energy power plants 3000. For example, the electronic device 1000 may manage a plurality of renewable energy power plants 3000 based on the cloud by interworking with the server 2000 . A plurality of renewable energy power plants 3000 may correspond to a plurality of renewable energy power sources. The plurality of renewable energy power plants 3000 may include at least one of a wind power plant 110, a hydroelectric power plant 112, or a photovoltaic power plant 114, but is not limited thereto, and other renewable energy generating power plants. Renewable power plants may be included.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 클라우드 기반으로 복수의 신재생 에너지 발전소들(3000)에 대응되는 가상 발전소를 생성할 수 있다. 가상 발전소는 복수의 신재생 에너지 발전소들(3000)이 컴퓨터상에서 구현된 인스트럭션의 집합일 수 있다. 전자 장치(1000)는 가상 발전소를 제어함으로써, 실제 복수의 신재생 에너지 발전소들로부터 전자 장치로 신재생 에너지가 전달되도록 제어할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device 1000 may create a virtual power plant corresponding to the plurality of renewable energy power plants 3000 based on the cloud. The virtual power plant may be a set of instructions implemented by a plurality of renewable energy power plants 3000 on a computer. The electronic device 1000 may control the transfer of renewable energy from a plurality of real renewable energy power plants to the electronic device by controlling the virtual power plant.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)가 연결되는 서버(2000)는 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법을 함께 수행할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 서버(2000)는 가상 발전소를 생성하고, 생성된 가상 발전소를 서버상의 데이터 베이스에 저장할 수 있다. 본 개시에 따른 전자 장치(1000)는 RE100(Renewable Energy 100%) 정책에 따라, 기업 또는 공공기관등에서 사용하는 전력의 100%를 재생 에너지로 대체할 수 있도록, 수요 기업에 대해 매칭되는 소정의 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공할 수 있다.According to an embodiment, the server 2000 to which the electronic device 1000 is connected may also perform a method of providing power generation source information of renewable energy. According to an embodiment, the server 2000 may create a virtual power plant and store the created virtual power plant in a database on the server. According to the RE100 (Renewable Energy 100%) policy, the electronic device 1000 according to the present disclosure can replace 100% of the electricity used by companies or public institutions with renewable energy, and a predetermined trust matched with respect to companies that demand it. It can provide power generation source information of renewable energy.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 수요 기업에 신재생 에너지를 공급되는 경우, REC(Renewable Energy Certificate)와 같은 신재생 에너지 공급 인증서를 생성하고, 생성된 인증서를 전자 장치와 연결된 다른 장치로 전송할 수 있다. 또한, 전자 장치(1000)는 에너지 공단에서 관리하는 서버로부터 신재생 에너지 공급 인증서를 획득할 수도 있다. 전자 장치(1000)가 출력한 신재생 에너지 발전원 정보(180)를 이용하여, 수요 기업은 해당 신재생 에너지 발전원으로부터 신재생 에너지를 효과적으로 공급받을 수 있다.According to an embodiment, when renewable energy is supplied to a consumer company, the electronic device 1000 generates a renewable energy supply certificate such as a REC (Renewable Energy Certificate), and transmits the generated certificate to another device connected to the electronic device. can be sent to Also, the electronic device 1000 may obtain a renewable energy supply certificate from a server managed by the Korea Energy Agency. Using the new and renewable energy generation source information 180 output by the electronic device 1000, the consumer company can effectively receive new and renewable energy from the corresponding new and renewable energy generation source.

도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법의 흐름도이다.2 is a flowchart of a method in which an electronic device provides power generation source information of renewable energy according to an embodiment.

S210에서, 전자 장치(1000)는 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 전자 장치에 대한 사용자 입력에 기초하여 수요 기업 정보를 획득할 수 도 있지만, 전자 장치(1000)가 제공하는 에너지 관리 서비스에 미리 가입된 기업의 정보를, 데이터 베이스로부터 조회함으로써 수요 기업의 정보를 획득할 수도 있다. 또 다른 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 수요 기업의 업종 정보뿐만 아니라, 해당 업종에 대한 산업 전체의 평균 전력 소비량을 기업 특성으로 더 획득할 수도 있다.In S210 , the electronic device 1000 may obtain information on companies that demand electricity provided from renewable energy sources. For example, although the electronic device 1000 may obtain information on a company that is in demand based on a user's input to the electronic device, the information on a company previously subscribed to an energy management service provided by the electronic device 1000 is converted into data. It is also possible to obtain the information of the consuming company by inquiring from the base. According to another embodiment, the electronic device 1000 may further obtain, as a company characteristic, average power consumption of the entire industry for the corresponding industry as well as industry information of the consuming company.

S220에서, 전자 장치(1000)는 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 수요 기업이 신재생 에너지 발전원으로부터 제공되는 전력을 필요로 하는 시간 정보를 수요 시간 정보로 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 수요 시간 정보는 시간, 일, 주, 월 또는 년도 단위로 획득될 수도 있다.In S220, the electronic device 1000 may obtain power demand time information for power provided from a renewable energy generation source. For example, the electronic device 1000 may obtain time information when a consumer company needs power provided from a renewable energy source as demand time information. According to an embodiment, the demand time information may be obtained in units of hours, days, weeks, months, or years.

S230에서, 전자 장치(1000)는 수요 기업 정보 및 전력 수요 시간 정보가 획득되면, 수요 기업 정보에 따른 수요 기업에 전력 제공 가능한 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 인공 지능 모델에, 상기 수요 기업 정보 및 전력 수요 시간 정보를 입력함으로써, 인공 지능 모델로부터 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)가 이용하는 인공 지능 모델은 딥러닝 신경망 모델, 적대적 생성 신경망 모델을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 기타 기계 학습 알고리즘에 의해 학습될 수 있는 신경망 모델을 더 포함할 수도 있다.In S230, when the demand company information and the power demand time information are obtained, the electronic device 1000 outputs power generation source information of renewable energy that can be provided to the demand company according to the demand company information to an artificial intelligence model outputting the demand company information. By inputting information and power demand time information, it is possible to obtain power generation source information of renewable energy from an artificial intelligence model. According to an embodiment, the artificial intelligence model used by the electronic device 1000 may include, but is not limited to, a deep learning neural network model and an adversarial generative neural network model, and a neural network model that can be learned by other machine learning algorithms. may further include.

예를 들어, 전자 장치(1000)가 인공 지능 모델로부터 획득하는 신재생 에너지의 발전원 정보는 신재생 에너지의 종류 정보, 신재생 에너지의 발전원의 위치 정보 또는 신재생 에너지의 발전원에 연결되기 위한 연결 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 수요 기업 정보 및 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 신재생 에너지의 종류 정보를 획득하고, 수요 기업 정보 및 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 신재생 에너지의 발전원의 위치 정보를 획득하며, 수요 기업 정보에 따른 수요 기업의 배전 시스템이 상기 신재생 에너지의 발전원에 연결되기 위한 연결 정보를 획득하며, 상기 획득된 신재생 에너지의 종류 정보, 신재생 에너지의 발전원의 위치 정보 또는 상기 연결 정보 중 적어도 하나를 신재생 에너지의 발전원 정보로 획득할 수 있다.For example, the renewable energy generation source information acquired by the electronic device 1000 from the artificial intelligence model is connected to the renewable energy type information, the location information of the renewable energy generation source, or the renewable energy generation source. It may include at least one of connection information for For example, the electronic device 1000 acquires type information of new and renewable energy matched to demand company information and power demand time information, and locates a renewable energy generation source matched to demand company information and power demand time information. Obtains information, obtains connection information for the distribution system of the consumer company according to the consumer company information to be connected to the renewable energy generation source, and obtains information about the type of renewable energy obtained and the generation source of renewable energy. At least one of the location information and the connection information may be obtained as renewable energy generation source information.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 인공 지능 모델로부터 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 수정할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 서버(2000)와 서로 연동함으로써 복수의 신재생 에너지 원들에 대응되는 가상 발전소 장치 정보를 획득하고, 획득된 가상 발전소 장치 정보들 및 인공 지능 모델의 출력 값 모두를 이용하여 수요 기업에 최적화된 신재생 에너지 발전원 정보를 제공할 수도 있다.According to an embodiment, the electronic device 1000 may modify generation source information of renewable energy acquired from an artificial intelligence model. For example, the electronic device 1000 acquires virtual power plant device information corresponding to a plurality of renewable energy sources by interworking with the server 2000, and both the obtained virtual power plant device information and the output value of the artificial intelligence model. It is also possible to provide information on new and renewable energy power generation sources optimized for demand companies by using .

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 수요 기업 정보 및 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 복수의 신재생 에너지의 발전원 정보를, 하나의 신재생 에너지의 발전원 정보로 하여 제공할 수도 있다. 즉, 본 개시에 따른 전자 장치(1000)는 가상 발전소 (VPP, Virtual Power Plant)를 이용하여 여러 신재생 에너지 발전원을 하나의 발전소처럼 수요 기업에 제공함으로써, 전력 소비 기업에 맞는 재생 에너지 발전원들을 자동으로 매칭시켜줄 수 있고, 기업의 특성 및 발전사 별 용량, 가격 등을 효과적으로 예측할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device 1000 may provide generation source information of a plurality of renewable energies matched with demand company information and power demand time information as one new and renewable energy generation source information. That is, the electronic device 1000 according to the present disclosure uses a Virtual Power Plant (VPP) to provide several new and renewable energy power generation sources to a consumer company like a single power plant, thereby providing a renewable energy power generation source suitable for power consuming companies. It can automatically match companies, and effectively predict the characteristics of companies and the capacity and price of each power generation company.

S240에서, 전자 장치(1000)는 인공 지능 모델로부터 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 인공 지능 모델에서 획득된 신재생 에너지 발전원 정보를 전자 장치(1000)와 연결된 다른 컴퓨터 장치로 전송할 수도 있고, 전자 장치에 포함된 디스플레이를 통하여 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력할 수도 있다.In S240, the electronic device 1000 may output generation source information of renewable energy obtained from the artificial intelligence model. For example, the electronic device 1000 may transmit renewable energy generation source information obtained from the artificial intelligence model to another computer device connected to the electronic device 1000, and display information of renewable energy through a display included in the electronic device. Power generation source information can also be output.

본 개시에 따른 전자 장치(1000)는 인공 지능 모델을 이용하여 전력 수요 기업에 맞는 최적의 재생 에너지 발전원을 찾아 자동으로 제공함으로써, 기업의 특성, 발전사별 용량, 가격에 맞는 최적의 발전 정보를 제공할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)가 인공 지능 모델을 이용하여 제공하는 복수의 신재생 에너지 발전원들은 적어도 하나의 가상 발전소 장치로 관리될 수 있고, 전자 장치(1000)는 신재생 에너지 발전원 정보를 이용하여 가상 발전소 장치를 제어함으로써, 에너지 수요 기업이, 신재생 에너지 발전원으로 효과적으로 연결되도록 할 수 있다.The electronic device 1000 according to the present disclosure finds and automatically provides the optimal renewable energy generation source suitable for a power-demanding company using an artificial intelligence model, thereby providing optimal power generation information suitable for the characteristics of the company, the capacity of each power generation company, and the price. can provide In addition, according to an embodiment, a plurality of renewable energy sources provided by the electronic device 1000 using an artificial intelligence model may be managed as at least one virtual power plant device, and the electronic device 1000 may be By controlling the virtual power plant device using energy generation source information, it is possible to effectively connect an energy-demanding company to a renewable energy generation source.

도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 인공 지능 모델을 학습시키는 과정의 흐름도이다.3 is a flowchart of a process of learning an artificial intelligence model by an electronic device according to an embodiment.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 적대적 생성 신경망 모델을 이용하여 데이터가 부족한 문제를 해결할 수 있다. 또한, 전자 장치(1000)는 적대적 생성 신경망 모델을 이용하여 발전과 관련된 과거 데이터 없이도 학습 데이터를 생성하고, 생성된 데이터를 이용하여 인공 지능 모델을 학습시킬 수 있다.According to an embodiment, the electronic device 1000 may solve a data shortage problem by using an adversarial generative neural network model. In addition, the electronic device 1000 may generate learning data without past data related to power generation using an adversarial neural network model, and may train an artificial intelligence model using the generated data.

예를 들어, S310에서, 전자 장치(1000)는 제1 적대적 생성 신경망 모델을 이용하여 신재생 에너지 발전원 별, 시간 별, 날씨 별 생산 전력량에 관한 제1 학습 데이터를 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는 발전원 별, 시간 별, 날씨 별(예컨대 온도, 습도) 생산 전력량에 관한 제1 학습 데이터를 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는 기상과 같은 모든 데이터를 만들어 경우의 수를 확대하여 정확한 재생 에너지별 정확한 발전량이 예측되도록 할 수 있다.For example, in S310 , the electronic device 1000 may generate first learning data about the amount of power produced by renewable energy sources, by time, and by weather using the first adversarial generation neural network model. The electronic device 1000 may generate first learning data about the amount of electric power produced for each power source, each time, and each weather (eg, temperature and humidity). The electronic device 1000 may generate all data such as weather and expand the number of cases so that an accurate amount of power generation for each renewable energy can be predicted.

S320에서, 전자 장치(1000)는 제2 적대적 생성 신경망 모델을 이용하여 신재생 에너지 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 별, 수요 기업의 업종 별, 시간 별 수요 전력량에 관한 제2 학습 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 제2 적대적 생성 신경망 모델을 이용하여 데이터가 부족한 문제를 해결할 수 있고, 전력 소비량 관련한 과거 데이터 없이도 적대적 생성 신경망 모델을 이용하여 제2 학습 데이터를 생성하고 생성된 제2 학습 데이터를 이용하여 인공 지능 모델을 학습시킬 수 있다. S330에서, 전자 장치(1000)는 제1 학습 데이터 및 제2 학습 데이터에 기초하여 인공 지능 모델을 학습시킬 수 있다.In S320, the electronic device 1000 uses the second adversarial generation neural network model to obtain second learning data about the amount of power demanded for each company, industry, and hour for the electricity provided from the renewable energy generation source. can create For example, the electronic device 1000 may solve the data shortage problem by using the second adversarial generative neural network model, generate second training data by using the adversarial generative neural network model without past data related to power consumption, and generate second training data. The artificial intelligence model may be trained using the second learning data. In S330, the electronic device 1000 may learn the artificial intelligence model based on the first learning data and the second learning data.

도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 수요 기업 정보를 획득하는 구체적인 방법의 흐름도이다.4 is a flowchart of a specific method for obtaining customer company information by an electronic device according to an embodiment.

S410에서, 전자 장치(1000)는 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 있는 수요 기업 업종 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 수요 기업의 사업자 정보를 관리하는 데이터 베이스로부터 수요 기업 업종 정보를 획득할 수 있다. S420에서, 전자 장치(1000)는 수요 기업의 위치 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 수요 기업 명칭 정보 또는 수요 기업 업종 정보를 획득하고, 수요 기업 명칭 정보 또는 수요 기업 업종 정보에 기초하여 사업자 관리 서버 조회를 통해 수요 기업의 위치 정보를 직접 획득할 수도 있다.In S410, the electronic device 1000 may obtain information on a type of demand company that has a demand for power provided from a renewable energy generation source. For example, the electronic device 1000 may obtain information about the type of business of the consuming company from a database that manages business information of the consuming company. In S420, the electronic device 1000 may acquire location information of a consumer company. For example, the electronic device 1000 may obtain demand company name information or demand company type information, and directly obtain location information of the demand company through an operator management server inquiry based on the demand company name information or demand company type information. may be

S430에서, 전자 장치(1000)는 수요 기업의 시간 별 수요 전력량 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 수요 기업의 시간, 일, 주, 월 또는 년도 중 적어도 하나의 주기에 따른 수요 전력량 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 수요 기업의 업종 정보, 수요 기업의 위치 정보 또는 수요 기업의 수요 전력량 정보 중 적어도 하나를 수요 기업 정보로써 획득할 수도 있다.In S430, the electronic device 1000 may obtain information on the amount of power demanded by time of the consuming company. According to an embodiment, the electronic device 1000 may obtain power demand information according to at least one period among time, day, week, month, or year of the consumer company. According to an embodiment, the electronic device 1000 may obtain at least one of type information of the consuming company, location information of the consuming company, or power demand information of the consuming company as the consuming company information.

도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 전력 수요 시간 정보를 획득하는 구체적인 방법의 흐름도이다.5 is a flowchart of a specific method for obtaining power demand time information by an electronic device according to an embodiment.

S510에서, 전자 장치(1000)는 신재생 에너지 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 발생하는 수요 발생 시간 정보를 획득할 수 있다. S520에서, 전자 장치(1000)는 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 종료되는 수요 종료 시간 정보를 획득할 수 있다.In S510, the electronic device 1000 may obtain demand occurrence time information when demand for power provided from renewable energy sources occurs. In S520, the electronic device 1000 may obtain demand end time information when the demand for power provided from the renewable energy generation source ends.

예를 들어, 전자 장치(1000)는 수요 기업에서 신재생 에너지 전력을 필요로 하는 시간 정보를 시간, 일, 주, 월 또는 년 단위로 획득할 수도 있다. 또한, 전자 장치(1000)는 수요 기업에서 신재생 에너지의 전력을 필요로 하는 시간의 길이 정보를 획득할 수도 있다.For example, the electronic device 1000 may obtain time information requiring renewable energy from a consumer company in units of hours, days, weeks, months, or years. Also, the electronic device 1000 may obtain information on the length of time required for renewable energy power from a consumer company.

도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.6 is a block diagram of an electronic device according to an exemplary embodiment.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 프로세서(1300), 네트워크 인터페이스(1500) 및 메모리(1700)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성 요소가 모두 필수 구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 전자 장치(1000)가 구현될 수도 있고, 그 보다 적은 구성 요소에 의해서도 전자 장치(1000)가 구현될 수도 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하기 위한 디스플레이를 더 포함할 수도 있다.According to an embodiment, the electronic device 1000 may include a processor 1300, a network interface 1500, and a memory 1700. However, not all illustrated components are essential components. The electronic device 1000 may be implemented with more components than those illustrated, or the electronic device 1000 may be implemented with fewer components. According to an embodiment, the electronic device 1000 may further include a display for providing generation source information of renewable energy.

프로세서(1300)는, 통상적으로 전자 장치(1000)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1300)는, 메모리(1700)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 네트워크 인터페이스(1500)를 전반적으로 제어할 수 있다.The processor 1300 typically controls overall operations of the electronic device 1000 . For example, the processor 1300 may generally control the network interface 1500 by executing programs stored in the memory 1700 .

일 실시 예에 의하면, 프로세서(1300)는 하나 이상의 인스트럭션을 수행함으로써, 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 정보를 획득하고, 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득하고, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보가 입력되면 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업에 전력 제공 가능한 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 인공 지능 모델에, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보를 입력함으로써, 상기 인공 지능 모델로부터 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하고, 상기 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력할 수 있다.According to an embodiment, the processor 1300 performs one or more instructions, obtaining information on companies that demand for power provided from the renewable energy generation source, and obtaining information on the power provided from the renewable energy generation source. to an artificial intelligence model that obtains power demand time information for the demand company and outputs power generation source information of renewable energy capable of providing power to the consumer company according to the demand company information when the demand company information and the power demand time information are input. By inputting the demand company information and the power demand time information, it is possible to obtain the generation source information of the new and renewable energy from the artificial intelligence model, and output the obtained generation source information of the new and renewable energy.

일 실시 예에 의하면, 프로세서(1300)는 상기 수요 기업 정보를 획득하기에 앞서, 제1 적대적 생성 신경망을 이용하여 상기 신재생 에너지 발전원 별, 시간 별, 날씨 별 생산 전력량에 관한 제1 학습 데이터를 생성하고, 제2 적대적 생성 신경망을 이용하여 상기 신재생 에너지 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 별, 상기 수요 기업의 업종 별 및 시간 별 수요 전력량에 관한 제2 학습 데이터를 생성하고, 상기 제1 학습 데이터 및 상기 제2 학습 데이터에 기초하여 인공 지능 모델을 학습시킬 수 있다.According to an embodiment, the processor 1300 uses a first adversarial generation neural network prior to obtaining the consumer company information, and first learning data about the amount of power produced by renewable energy sources, by time, and by weather. And generating second learning data about the amount of power demanded by companies, by type of industry and by time of the demand company for the electricity provided from the renewable energy generation source by using a second adversarial generation neural network, An artificial intelligence model may be trained based on the first learning data and the second learning data.

일 실시 예에 의하면, 프로세서(1300)는 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 있는 수요 기업의 업종 정보, 상기 수요 기업의 위치 정보 또는 상기 수요 기업의 시간 별 수요 전력량 정보 중 적어도 하나를 상기 수요 기업 정보로 획득할 수 있다.According to an embodiment, the processor 1300 selects among type information of a consuming company that has a demand for electricity provided from the renewable energy generation source, location information of the consuming company, or hourly power demand information of the consuming company. At least one may be obtained as the consumer company information.

일 실시 예에 의하면, 프로세서(1300)는 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 발생하는 수요 발생 시간 정보 또는 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 종료되는 수요 종료 시간 정보 중 적어도 하나를 상기 전력 수요 시간 정보로 획득할 수 있다.According to an embodiment, the processor 1300 may provide information on the demand occurrence time when the demand for power provided from the renewable energy generation source occurs or the demand for power provided from the renewable energy generation source is terminated. At least one of demand end time information may be obtained as the power demand time information.

일 실시 예에 의하면, 프로세서(1300)는 상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 상기 신재생 에너지의 종류 정보를 획득하고, 상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 상기 신재생 에너지의 발전원의 위치 정보를 획득하고, 상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업이 상기 신재생 에너지의 발전원에 연결되기 위한 연결 정보를 획득할 수 있다.According to an embodiment, the processor 1300 obtains the renewable energy type information matched to the demand company information and the power demand time information from the artificial intelligence model, and obtains the demand company information from the artificial intelligence model. information and location information of the renewable energy generation source matched to the power demand time information, and from the artificial intelligence model, to connect the consuming company according to the consuming company information to the renewable energy generating source. Connection information can be obtained.

일 실시 예에 의하면, 프로세서(1300)는 상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 복수의 신재생 에너지의 발전원 정보를 상기 신재생 에너지의 발전원 정보로 획득할 수 있다.According to an embodiment, the processor 1300 obtains generation source information of a plurality of renewable energies matching the demand company information and the power demand time information as the new and renewable energy generation source information, from the artificial intelligence model. can do.

네트워크 인터페이스(1500)는 전자 장치와 연결된 다른 컴퓨팅 장치로 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스(1500)는 전자 장치와 연결된 서버 또는 전력 수요 기업이 사용하는 전자 장치로부터 수요 기업 정보를 획득할 수 있다. 또한, 네트워크 인터페이스(1500)는 전자 장치에 대한 사용자 입력에 기초하여 수요 기업이 필요로 하는 전력 수요 시간 정보를 획득할 수도 있다.The network interface 1500 may transmit and receive data to and from another computing device connected to the electronic device. For example, the network interface 1500 may obtain consumer company information from a server connected to an electronic device or an electronic device used by a power consumer company. Also, the network interface 1500 may obtain power demand time information required by a consuming company based on a user input for an electronic device.

메모리(1700)는, 프로세서(1300)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 전자 장치(1000)로 입력되거나 전자 장치(1000)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수도 있다. 또한, 메모리(1700)는 전자 장치(1000)가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법을 수행하기 위해 필요한 인스트럭션들을 더 저장할 수도 있다.The memory 1700 may store programs for processing and control of the processor 1300 and may store data input to or output from the electronic device 1000 . Also, the memory 1700 may further store instructions necessary for the electronic device 1000 to perform a method of providing information on a generation source of renewable energy.

일 실시 예에 의하면 메모리(1700)는 수요 기업에 매칭되는 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하기 위한 복수의 적대적 생성 신경망 모델, 또는 딥러닝 신경망 모델을 더 저장할 수도 있다. 또한, 메모리(1700)는 신경망 모델 내 노드들, 레이어들 및 상기 레이어들의 연결 강도에 관한 가중치에 대한 정보를 더 저장할 수도 있다.According to an embodiment, the memory 1700 may further store a plurality of adversarial generation neural network models or deep learning neural network models for providing generation source information of new and renewable energy matched to companies that demand it. Also, the memory 1700 may further store information about weights related to nodes, layers, and connection strengths of the layers in the neural network model.

메모리(1700)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. The memory 1700 may include a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, a card type memory (eg SD or XD memory, etc.), RAM (RAM, Random Access Memory) SRAM (Static Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory), magnetic memory, magnetic disk , an optical disk, and at least one type of storage medium.

도 7은 일 실시 예에 따른 재생 발전소와 제조업 전력 사용량 매칭의 실패 예를 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for explaining an example of failure in matching power consumption between a renewable power plant and a manufacturer according to an embodiment.

도 7을 참조하면 재생 발전소와 제조업 전력 사용량 매칭 실패 예가 도시된다. 도 7의 그림 (710)을 참조하면 전력 수요 기업에서 필요로 하는 제조업 전력 사용량(712), 신재생 에너지의 발전원으로, 태양 및 풍력 발전원 각각에 대한 발전량이 태양광 발전량(714) 및 풍력 발전량(716)으로 도시된다.Referring to FIG. 7 , an example of a failure to match power consumption between a renewable power plant and a manufacturer is shown. Referring to the figure 710 of FIG. 7, the manufacturing power consumption 712 required by the power-demanding company, the solar power generation amount 714 and the wind power generation amount for each of the solar and wind power sources as a power generation source of renewable energy It is shown as the amount of power generation 716 .

그림 (720)을 참조하면, 제조업 전력 사용량은 0~23시까지 필요 전력 사용량만큼 태양광 발전량(714) 및 풍력 발전량(716)의 발전량 합보다 대다수 시간에서 높게 측정되고 있고, 특히, 3시 내지 10시 사이를 나타내는 구간(722)를 참조하면, 신재생 에너지(태양광, 풍력)의 발전량이 전력 수요 기업의 소비 전력량에 근사하지 않아, 전력 수요기업의 재생 에너지의 100% 사용 달성에 실패하는 예를 볼 수 있다.Referring to Figure 720, manufacturing power consumption is measured higher than the sum of solar power generation 714 and wind power generation 716 by the required power consumption from 0 to 23 o'clock, and in particular, from 3 o'clock to 23 o'clock. Referring to the section 722 indicating between 10:00, the generation amount of renewable energy (solar light, wind power) is not close to the amount of power consumed by the power consuming company, and the power consuming company fails to achieve 100% use of renewable energy. You can see an example.

도 8은 일 실시 예에 따른 재생 발전소와 제조업 전력 사용량 매칭 성공의 예를 설명하기 위한 도면이다.8 is a diagram for explaining an example of successful matching of power consumption between a renewable power plant and a manufacturer according to an embodiment.

도 8을 참조하면, 본 개시에 따른 전자 장치가 제공하는 신재생 에너지의 발전원 정보에 기초하여 재생 발전소와 제조업 전력 사용량 매칭 성공 예가 도시된다. 도 8의 그림 (810)을 참조하면 전력 수요 기업에서 필요로 하는 제조업 전력 사용량(812), 신재생 에너지의 발전원으로, 태양 및 풍력 발전원 각각에 대한 발전량이 태양광 발전량(814) 및 풍력 발전량(816)으로 도시된다. 그림 (820)을 참조하면, 0~23시까지 필요 전력 사용량에 대해 태양광 발전량(714) 및 풍력 발전량(716)의 발전량 합이 적절하게 매칭됨으로써, 수요 전력 기업은 수요 전력의 100%를 신재생 에너지로 사용할 수 있다. Referring to FIG. 8 , an example of successful matching of power consumption between a renewable power plant and a manufacturer based on renewable energy generation source information provided by an electronic device according to the present disclosure is illustrated. Referring to the figure 810 of FIG. 8, the manufacturing power consumption 812 required by the power-demanding company, the solar power generation amount 814 and the wind power generation amount for each of the solar and wind power sources as a power generation source of renewable energy It is shown as the amount of power generation 816 . Referring to Figure 820, the sum of solar power generation amount 714 and wind power generation amount 716 is appropriately matched for the required power consumption from 0 to 23:00, so that the demand power company uses 100% of the demand power. Can be used as renewable energy.

즉, 본 개시에 따른 전자 장치(1000)는 수요 기업에서 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득하고, 획득된 전력 수요 시간 정보에 기초하여, 시간 별, 날씨 별, 업종 별 수요기업에 적절한 적어도 하나의 신재생 에너지의 발전원들(각각 또는 적어도 하나 이상은 가상 발전소에 매칭)을 하나의 발전원 정보로 제공함으로써, 수요 기업의 수요 전력량을 100% 재생 에너지로 대체할 수 있도록 할 수 있다.That is, the electronic device 1000 according to the present disclosure obtains power demand time information for power provided from a renewable energy generation source in a consumer company, and based on the obtained power demand time information, by time or by weather. , By providing at least one generation source of new and renewable energy (each or at least one matched to a virtual power plant) suitable for each industry consuming company as one generation source information, the demanded power of the consuming company is 100% renewable energy can be made to be substituted.

일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 개시를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. The method according to an embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the present disclosure, or may be known and usable to those skilled in computer software.

또한, 상기 일 실시 예에 다른 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 장치가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. In addition, a computer program device including a recording medium in which a program for performing a different method according to the above embodiment is stored may be provided. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler.

이상에서 본 개시의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 개시의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 개시의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 개시의 권리범위에 속한다.Although the embodiments of the present disclosure have been described in detail above, the scope of the present disclosure is not limited thereto, and various modifications and improvements of those skilled in the art using the basic concepts of the present disclosure defined in the following claims are also included in the present disclosure. fall within the scope of the right

Claims (13)

전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법에 있어서,
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 정보를 획득하는 단계;
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득하는 단계;
상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보가 입력되면 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업에 전력 제공 가능한 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 인공 지능 모델에, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보를 입력함으로써, 상기 인공 지능 모델로부터 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하는 단계; 및
상기 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 단계; 를 포함하는 방법.
A method for an electronic device to provide power generation source information of renewable energy,
Acquiring information on companies that demand electricity provided from the renewable energy generation source;
Obtaining power demand time information for power provided from the renewable energy generation source;
When the demand company information and the power demand time information are input, the demand company information and the power demand time information are input to an artificial intelligence model that outputs power generation source information of renewable energy capable of providing power to the demand company according to the demand company information. By inputting, obtaining information on the generation source of the renewable energy from the artificial intelligence model; and
Outputting power source information of the acquired renewable energy; How to include.
제1항에 있어서, 상기 방법은 상기 수요 기업 정보를 획득하기에 앞서,
제1 적대적 생성 신경망을 이용하여 상기 신재생 에너지 발전원 별, 시간 별, 날씨 별 생산 전력량에 관한 제1 학습 데이터를 생성하는 단계;
제2 적대적 생성 신경망을 이용하여 상기 신재생 에너지 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 별, 상기 수요 기업의 업종 별 및 시간 별 수요 전력량에 관한 제2 학습 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 제1 학습 데이터 및 상기 제2 학습 데이터에 기초하여 인공 지능 모델을 학습시키는 단계; 를 포함하는, 방법.
The method of claim 1, wherein the method prior to acquiring the consumer company information,
Generating first learning data about the amount of power produced by the renewable energy generation source, by time, and by weather using a first adversarial generation neural network;
Generating second learning data about the amount of power demanded for each company, each type of industry and time of the demand company for the electricity provided from the renewable energy generation source using a second adversarial generation neural network; and
learning an artificial intelligence model based on the first learning data and the second learning data; Including, method.
제1항에 있어서, 상기 수요 기업 정보를 획득하는 단계는
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 있는 수요 기업의 업종 정보를 획득하는 단계;
상기 수요 기업의 위치 정보를 획득하는 단계; 및
상기 수요 기업의 시간 별 수요 전력량 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법.
The method of claim 1, wherein the step of acquiring information on the consumer company
Acquiring industry information of a demand company having a demand for power provided from the renewable energy generation source;
obtaining location information of the consumer company; and
Obtaining information on the amount of power demanded by time of the consumer company; Including, method.
제3항에 있어서, 상기 전력 수요 시간 정보를 획득하는 단계는
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 발생하는 수요 발생 시간 정보를 획득하는 단계; 및
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 종료되는 수요 종료 시간 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법.
The method of claim 3, wherein the obtaining of the power demand time information
Obtaining demand generation time information at which demand for power provided from the renewable energy generation source occurs; and
Obtaining demand end time information at which demand for power provided from the renewable energy generation source ends; Including, method.
제4항에 있어서, 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하는 단계는
상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 상기 신재생 에너지의 종류 정보를 획득하는 단계;
상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 상기 신재생 에너지의 발전원의 위치 정보를 획득하는 단계; 및
상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업이 상기 신재생 에너지의 발전원에 연결되기 위한 연결 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법.
The method of claim 4, wherein the step of obtaining power generation source information of the renewable energy
obtaining type information of the new and renewable energy matched with the demand company information and the power demand time information from the artificial intelligence model;
obtaining location information of the renewable energy generation source matched to the demand company information and the power demand time information from the artificial intelligence model; and
Acquiring, from the artificial intelligence model, connection information for the demand company according to the demand company information to be connected to the renewable energy generation source; Including, method.
제4항에 있어서, 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하는 단계는
상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 복수의 신재생 에너지의 발전원 정보를 상기 신재생 에너지의 발전원 정보로 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법.
The method of claim 4, wherein the step of obtaining power generation source information of the renewable energy
Acquiring, from the artificial intelligence model, generation source information of a plurality of new and renewable energies matching the demand company information and the power demand time information as the generation source information of the new and renewable energy; Including, method.
신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 전자 장치에 있어서,
네트워크 인터페이스;
하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리;
상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서; 를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 정보를 획득하고,
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득하고,
상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보가 입력되면 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업에 전력 제공 가능한 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 인공 지능 모델에, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보를 입력함으로써, 상기 인공 지능 모델로부터 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하고,
상기 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는, 전자 장치.
In an electronic device providing power generation source information of renewable energy,
network interface;
a memory that stores one or more instructions;
at least one processor to execute the one or more instructions; including,
The at least one processor,
Acquiring information on companies that demand electricity provided from the renewable energy generation source;
Obtaining power demand time information for power provided from the renewable energy generation source;
When the demand company information and the power demand time information are input, the demand company information and the power demand time information are input to an artificial intelligence model that outputs power generation source information of renewable energy capable of providing power to the demand company according to the demand company information. By inputting, obtaining power generation source information of the renewable energy from the artificial intelligence model,
An electronic device that outputs power generation source information of the obtained renewable energy.
제7항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는
상기 수요 기업 정보를 획득하기에 앞서,
제1 적대적 생성 신경망을 이용하여 상기 신재생 에너지 발전원 별, 시간 별, 날씨 별 생산 전력량에 관한 제1 학습 데이터를 생성하고,
제2 적대적 생성 신경망을 이용하여 상기 신재생 에너지 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 별, 상기 수요 기업의 업종 별 및 시간 별 수요 전력량에 관한 제2 학습 데이터를 생성하고,
상기 제1 학습 데이터 및 상기 제2 학습 데이터에 기초하여 인공 지능 모델을 학습시키는, 전자 장치.
8. The method of claim 7, wherein the at least one processor
Prior to obtaining the demand company information,
Generating first learning data about the amount of power produced by the renewable energy generation source, time, and weather by using a first adversarial generation neural network;
Using a second adversarial generative neural network, second learning data about the amount of power demanded for each company, each type of industry and time of the demand company for the electricity provided from the renewable energy generation source is generated,
An electronic device for learning an artificial intelligence model based on the first learning data and the second learning data.
제7항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 있는 수요 기업의 업종 정보, 상기 수요 기업의 위치 정보 또는 상기 수요 기업의 시간 별 수요 전력량 정보 중 적어도 하나를 상기 수요 기업 정보로 획득하는, 전자 장치.
8. The method of claim 7, wherein the at least one processor
Obtaining at least one of industry information of a consumer company that has a demand for electricity provided from the renewable energy generation source, location information of the consumer company, or information on the amount of power demanded by time of the consumer company as the consumer company information, electronic device.
제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 발생하는 수요 발생 시간 정보 또는 상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요가 종료되는 수요 종료 시간 정보 중 적어도 하나를 상기 전력 수요 시간 정보로 획득하는, 전자 장치.
10. The method of claim 9, wherein the at least one processor
At least one of demand occurrence time information when the demand for power provided from the renewable energy generation source occurs or demand end time information when the demand for power provided from the renewable energy generation source ends ends An electronic device obtained as time information.
제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는
상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 상기 신재생 에너지의 종류 정보를 획득하고,
상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 상기 신재생 에너지의 발전원의 위치 정보를 획득하고,
상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업이 상기 신재생 에너지의 발전원에 연결되기 위한 연결 정보를 획득하는, 전자 장치.
10. The method of claim 9, wherein the at least one processor
Obtaining type information of the new and renewable energy matched to the demand company information and the power demand time information from the artificial intelligence model;
Obtaining location information of the renewable energy generation source matched to the demand company information and the power demand time information from the artificial intelligence model;
The electronic device, from the artificial intelligence model, obtaining connection information for a consuming company according to the consuming company information to be connected to the renewable energy generation source.
제10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는
상기 인공 지능 모델로부터, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보에 매칭되는 복수의 신재생 에너지의 발전원 정보를 상기 신재생 에너지의 발전원 정보로 획득하는, 전자 장치.
11. The method of claim 10, wherein the at least one processor
An electronic device that acquires generation source information of a plurality of renewable energies matched with the demand company information and the power demand time information as the renewable energy generation source information, from the artificial intelligence model.
전자 장치가 신재생 에너지의 발전원 정보를 제공하는 방법에 있어서,
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 수요 기업 정보를 획득하는 단계;
상기 신재생 에너지의 발전원으로부터 제공되는 전력에 대한 전력 수요 시간 정보를 획득하는 단계;
상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보가 입력되면 상기 수요 기업 정보에 따른 수요 기업에 전력 제공 가능한 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 인공 지능 모델에, 상기 수요 기업 정보 및 상기 전력 수요 시간 정보를 입력함으로써, 상기 인공 지능 모델로부터 상기 신재생 에너지의 발전원 정보를 획득하는 단계; 및
상기 획득된 신재생 에너지의 발전원 정보를 출력하는 단계; 를 포함하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
A method for an electronic device to provide power generation source information of renewable energy,
Acquiring information on companies that demand electricity provided from the renewable energy generation source;
Obtaining power demand time information for power provided from the renewable energy generation source;
When the demand company information and the power demand time information are input, the demand company information and the power demand time information are input to an artificial intelligence model that outputs power generation source information of renewable energy capable of providing power to the demand company according to the demand company information. By inputting, obtaining information on the generation source of the renewable energy from the artificial intelligence model; and
Outputting power source information of the acquired renewable energy; A computer-readable recording medium recording a program for executing a method including a method on a computer.
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KR102138656B1 (en) 2019-11-22 2020-07-28 주식회사 아이온커뮤니케이션즈 Virtual power plant operation system and method for sme participation in re100 in industrial complex microgrid

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