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KETEP 세계에너지시장정보

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에너지원별 주요 특허

특허명 미국) Extraction of instantaneous renewable generation from net load measurements of power distribution systems
국가 [미국]  출원인 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc.(US)
우선권 번호 - 우선일 -
출원번호 US 17-656465 출원일 2022.03.25
등록번호 US 12224587 B2 특허 등록일 2025.02.11
패밀리특허 US 2023-0307908 A1, US 12224587 B2, JP 7799642 B2, JP 2023-143703 A IPC G06N-003/049 G06N-003/045 G06Q-050/06 H02J-003/00 H02J-003/38
산업구분 [스마트그리드]  등록일 2026.07.27
본 발명은 연속 파형 점 측정(CPOW) 측정 장치를 사용하여 배전 시스템 수준의 순부하 측정값에 대한 에너지 세분화를 수행하는 컴퓨터 구현 방법을 제공한다. 본 방법은 인코더 네트워크, 특징 추출기, 분리기 네트워크, 디코더 네트워크를 포함하는 신경망을 사용하여 본 방법을 구현하는 명령어가 저장된 메모리와 결합된 프로세서를 사용하며, 여기서 프로세서에 의해 실행될 때 본 방법의 단계들을 수행하는 명령어는 CPOW 측정 장치를 통해 전압 및 전류 측정값으로부터 순부하 시계열 데이터를 생성하고, 순부하 시계열로부터 압축된 잠재 공간 표현을 생성하며, 순부하 시계열을 시간-주파수 영역으로 변환하고, 순부하 시계열의 변환된 시간-주파수 영역 표현과 함께 시간 영역의 맥락 정보를 특징 추출기로 전달하며, 인코더 네트워크의 출력에 곱해질 두 개의 가중치 행렬을 추정하고, 기본 부하 및 태양광(PV) 발전의 시간적 특징을 학습하며, 기본 부하 및 태양광 발전에 대응하는 가중 잠재 표현을 시간 영역 표현으로 변환하고, 기본 부하 및 태양광 발전에 대응하는 변환된 시간 영역 표현을 바탕으로 배전 시스템 수준에서 기본 부하 및 태양광 발전을 예측한다.
특허 원문 발췌
제목 :
미국) Extraction of instantaneous renewable generation from net load measurements of power distribution systems
독립항 :
1. A computer-implemented method for performing energy disaggregation of a distribution system-level net-load measurements on a distribution system using continuous-point-on-wave (CPOW) measurement units, wherein the method uses a processor coupled with memory stored instructions implementing the method using neural networks including an encoder network, a feature extractor, a separator network, a decoder network stored in the memory, wherein the instructions, when executed by the processor carry out steps of the method, comprising:
generating net-load time-series data from voltage and current measurements via the CPOW measurement units;
generating, using the encoder network, a compressed latent space representation from the net-load time series;
converting the net-load time series into the time-frequency domain using a short-time Fourier transform (STFT) method;
passing time-domain cotextual information with the converted time-frequency domain representation of net-load time series to the feature extractor trained to accurately extract harmonic features;
estimating, using the separator network trained to assign weight to the compressed latent space representation, two weight matrices to be multiplied with an output from the encoder network and learning temporal features of a native load and a photovoltaic (PV) generation;
transforming, using the decoder network, the weighted compressed latent representation corresponding the native load and the PV generation into time-domain representations from outputs of the encoder network and the separator network; and
predicting, using a post-disaggregation adjustment method, the native load and the PV generation at distribution system-level from the transformed time-domain representations corresponding to the native load and the PV generation.
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