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09-05-2024 дата публикации

장애 복구 시간을 예측할 수 있는 AMI 장애 진단 시스템 및 그 방법

Номер: KR102664564B1
Принадлежит: 한전케이디엔주식회사

... 본 발명의 AMI 장애 진단 시스템은 수용가별 사용량 데이터를 수집하되, 계기정보, 날짜정보, 및 요일정보를 포함하는 사용량 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 수집된 사용량 데이터를 저장하되, 미리 설정된 소정의 저장기간 동안 누적 저장하는 데이터 저장부; 상기 데이터 저장부에 저장된 사용량 데이터를 분석하여 계기 및 요일별 장애 유형 정보를 생성하고, 상기 장애 유형 정보를 저장하는 장애 유형 관리부; 상기 데이터 수집부에서 수집된 사용량 데이터를 실시간으로 분석하여, 임의의 제1 계기의 장애 발생 여부를 결정하는 데이터 분석부; 및 상기 데이터 분석부의 분석 결과 상기 제1 계기에 장애가 발생한 것으로 결정된 경우, 상기 장애 유형 관리부로부터 상기 제1 계기의 장애 유형 정보를 도출하고, 상기 도출된 장애 유형 정보로부터 장애 복구 시간을 예측하는 장애 복구 시간 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 따라서, 본 발명은 계기별 장애 및 복구 시간을 예측할 수 있도록 함으로써, AMI 시스템을 이용한 서비스를 개선할 수 있는 장점이 있다.

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05-03-2025 дата публикации

출력곡선을 이용한 해상풍력발전설비 노후도 추정 시스템 및 방법

Номер: KR20250030087A
Принадлежит:

... 본 발명에 따른 출력곡선을 이용한 해상풍력발전설비 노후도 추정 시스템은 기상정보인 풍속과 풍향 정보를 수집하는 데이터 수집부; 상기 기상정보를 이용하여 AI 알고리즘을 통한 시계열 분석으로 기상정보를 예측하는 시계열 분석부; 상기 시계열 분석부가 예측한 풍향과 풍속 정보를 바탕으로 출력곡선(power-curve)을 산출하는 출력곡선 산출부; 풍력발전기에서 실제로 발전되는 발전량 정보가 저장된 실발전량 저장부; 상기 출력곡선 산출부가 산출한 예측 출력곡선과 상기 실발전량 저장부에 저장된 실제 발전량을 비교하는 비교부; 및 상이한 시간 간격으로 산출된 복수의 출력곡선과, 이에 대응되는 시간 간격마다의 실제 발전량 곡선을 비교하여 풍력발전기의 노후도를 판단하는 출력곡선 종합 산출부;를 포함하여 선제적인 노후도 추정을 통한 효율적인 유지보수 및 관련 비용 절감이 가능한 효과가 있다.

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02-05-2024 дата публикации

AMI 장애진단 모델을 자가 개선하는 AMI 설비 장애 진단장치 및 그 방법

Номер: KR20240057261A
Принадлежит:

... 본 발명의 AMI 설비의 장애를 진단하는 AMI 설비 장애 진단장치는 AMI 설비들로부터 수집된 과거의 현장데이터들에 대한 전처리 결과를 AMI 빅데이터로 저장하는 AMI 빅데이터부; 상기 AMI 빅데이터로부터, 미리 설정된 소정의 과거수집기간 동안 수집된 과거데이터들에 대한 전처리 결과를 수집하는 과거데이터 수집부; 상기 수집된 과거데이터로부터 상기 과거수집기간 동안의 장애상황을 학습하여 장애진단모델을 생성하는 장애진단모델 생성부; 상기 장애진단모델을 저장하는 장애진단모델 저장부; 상기 AMI 설비들로부터 실시간 현장데이터를 수집하는 실시간 데이터 수집부; 상기 과거수집기간 보다 짧은 기간으로 미리 설정된 소정의 현재수집기간 동안 상기 실시간 데이터 수집부에서 수집된 실시간 현장데이터를 학습데이터로 변환하기 위한 전처리를 수행하는 데이터 전처리부; 및 상기 과거데이터 수집부에서 수집된 과거데이터들에 대한 전처리 결과와 상기 데이터 전처리부의 전처리 결과를 취합하여, 상기 과거수집기간과 상기 현재수집기간이 통합된 통합기간 동안의 장애상황을 학습하여 상기 장애진단모델을 자가개선하고 그 결과를 상기 장애진단모델 저장부에 저장하는 장애진단모델 개선부를 포함하여, AMI 장애진단 모델을 주기적으로 자가 개선함으로써, 새로운 장애 패턴에 실시간으로 대응할 수 있는 장점이 있다.

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