• Title/Summary/Keyword: 지능형 검침 인프라

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Design and Implement of Power-Data Processing System with Optimal Sharding Method in Ethereum Blockchain Environments

  • Lee, Taeyoung;Park, Jaehyung
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.26 no.12
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    • pp.143-150
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    • 2021
  • In the recent power industry, a change is taking place from manual meter reading to remote meter reading using AMI(Advanced Metering Infrastructure). If such the power data generated from the AMI is recorded on the blockchain, integrity is guaranteed by preventing forgery and tampering. As data sharing becomes transparent, new business can be created. However, Ethereum blockchain is not suitable for processing large amounts of transactions due to the limitation of processing speed. As a solution to overcome such the limitation, various On/Off-Chain methods are being investigated. In this paper, we propose a interface server using data sharding as a solution for storing large amounts of power data in Etherium blockchain environments. Experimental results show that our power-data processing system with sharding method lessen the data omission rate to 0% that occurs when the transactions are transmitted to Ethereum and enhance the processing speed approximately 9 times.

Intelligent Home Energy Management based on Powerline Communication (전력선통신을 이용한 지능형 홈에너지 관리시스템)

  • Ju, Seong-Ho;Choi, Moon-Seok;Choi, Jong-Hyup;Lim, Yong-Hoon;Kim, Tae-Kyung
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.148-150
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    • 2008
  • 지구온난화와 화석연료의 고갈 등 에너지관련 문제들이 발생함에 따라 제한된 자원의 효율적인 소비가 중요한 연구주제로 다루어지고 있다. 특히 자원수입국인 우리나라의 경우는 국제 유가 급등과 같은 에너지파동에 상당히 민감하기 때문에 에너지 관리를 통한 정확한 수급정책 수립 및 효율적인 소비생활이 무엇보다 중요하다. 이를 위해 우선적으로 취할 수 있는 해결책 중의 하나가 댁내 가전기기의 불필요한 전력낭비를 최소화하는 것이다. 이번 연구에서는 전력선통신(PLC)기반 원격검침 인프라를 활용하여 1차적으로 가전기기의 대기전력을 지능적으로 관리함으로써 전력낭비를 최소화하고 2차적으로 전력소비모니터링 서비스를 제공함으로써 사용자가 능동적으로 전력소비를 줄일 수 있도록 하는 지능형 홈에너지 관리시스템을 개발하였으며, 실제 수용가를 대상으로 구축, 운영함으로써 향후 에너지를 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

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A Empirical Study on Applying Ubiquitous Technology for Gas Safety Management (U-기반 가스안전관리의 기술을 적용을 위한 실증적 연구)

  • Oh, Jeong-Seok;Choi, Kyung-Suhk;Kwon, Jeong-Rock
    • Journal of the Korean Institute of Gas
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    • v.12 no.2
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    • pp.63-68
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    • 2008
  • The ubiquitous technology is capable of innovating various area to constructing intelligent and network to all objects. This technology can construct network infrastructure to facilities for applying legacy industry and need to develop intelligent service that analyze context-aware through network. This paper derive and propose the introduction range of ubiquitous technology, which should be testified and analyzed network, and studied the detection and analysis of information for managing gas facilities. We investigate the current status of gas facilities and automatic reading system, testing and analyzing wireless personal area network and mobile communication by scalability, self-configuration, connection in underground. Furthermore, we propose modelization method for intelligent service and derive the introduction range for applying ubiquitous technologies for managing gas facilities.

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A Study on the Development of a Gateway where energy efficiency network based on Internet of Things (에너지 정보 수집을 위한 IoT 기반 통합게이트웨이 개발에 관한 연구)

  • Kim, Beom-Joo;Han, Jeong-Hoon;Kim, Yong-Bae;Kim, Dae-Hwan
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.265-267
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    • 2018
  • This paper addresses the study of wired and wireless gateway with IoT Standard. The gateway that we develop through this study is designed to be utilized for collection energy information among various serveces. It is aimed at the role as an Advanced Metering Infrastructure which is a core infrastructure for Smargrid services. To this end, the gateway has a structure that can apply the IoT standard and the network technology used in the Smartgrid. These gateway can be applied with small and medium energy consumer that require energy information collection.

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Analysis of Data Processing Efficiency using Duplicated Data Removal in AMI (AMI의 중복데이터 제거를 통한 데이터처리효율성 분석)

  • Oh, Do Hwan;Park, Jae Hyung
    • Smart Media Journal
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    • v.10 no.2
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    • pp.9-15
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    • 2021
  • Due to widespread construction of AMI(Advanced Metering Infrastructure), various service tends to increase, which are not only remote metering service collection measuring data but also demand management and energy saving using measuring data. In order to support a stable management of such services, it is necessary for measuring data to be processed efficiently. In this paper, we analyze a performance of measured data processing efficiency using duplicated data removal according to AMI construction purpose on real environments.

A Study on Apply Searchable Encryption to Smart Grid AMI System (검색가능암호기술의 스마트 그리드 AMI 시스템 적용에 관한 연구)

  • Lee, Changwhan;Lee, Byunghee;Won, Dongho
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2011.11a
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    • pp.747-750
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    • 2011
  • 최근 에너지와 자원 절약 사업의 일원으로 차세대 전력 관리 시스템인 스마트 그리드에 대한 관심이 증가하고 있다. 스마트 그리드는 전력 공급자와 소비자 사이에 통신망을 기반으로 한 양방향 전력 공급 방식을 말한다. 스마트 그리드를 통하여 전력 공급자는 소비자의 전력 사용량에 따른 탄력적인 전력 생산 및 공급이 가능하고, 소비자는 자신의 소비 패턴을 통한 효율적 전력 소비를 할 수 있다. 하지만 사이버 공격에 대한 위협이 높아지면서 공용망을 기반으로 운용되는 스마트 그리드 운용 정보에 대한 보안요구사항이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 소비자 전력 사용량, 전력 사용 패턴 등의 정보가 송수신되는 지능형검침인프라의 보안 위협을 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안을 제안한다.

Clustering load patterns recorded from advanced metering infrastructure (AMI로부터 측정된 전력사용데이터에 대한 군집 분석)

  • Ann, Hyojung;Lim, Yaeji
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.34 no.6
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    • pp.969-977
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    • 2021
  • We cluster the electricity consumption of households in A-apartment in Seoul, Korea using Hierarchical K-means clustering algorithm. The data is recorded from the advanced metering infrastructure (AMI), and we focus on the electricity consumption during evening weekdays in summer. Compare to the conventional clustering algorithms, Hierarchical K-means clustering algorithm is recently applied to the electricity usage data, and it can identify usage patterns while reducing dimension. We apply Hierarchical K-means algorithm to the AMI data, and compare the results based on the various clustering validity indexes. The results show that the electricity usage patterns are well-identified, and it is expected to be utilized as a major basis for future applications in various fields.

Analysis of Automatic Meter Reading Systems (IBM, Oracle, and Itron) (국외 상수도 원격검침 시스템(IBM, Oracle, Itron) 분석)

  • Joo, Jin Chul;Kim, Juhwan;Lee, Doojin;Choi, Taeho;Kim, Jong Kyu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.264-264
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    • 2017
  • 국외의 상수도 원격검침 시스템 내 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 대부분의 스마트워터미터 제조업체들은 계량기의 부호기가 공급하는 판독 내용(데이터)을 전송할 검침단말기와 근거리 통신망(neighborhood area network)을 연계하여 개발 및 판매하였으며, 자체 소유 통신 프로토콜을 사용하여 라디오 주파수(RF) 통신 기술을 사용하고 있다. 광역통신망(wide area network)의 경우, 노드(말단의 계량기 및 센서)들과 이에 연결된 통신망 들을 포함한 네트웍의 배열이나 구성이 스타(star), 메쉬(mesh), 버스(bus), 나무(tree) 등의 형태로 통신망이 구성되어 있으나, 스타와 메쉬형 통신망 구성형태가 가장 널리 활용되는 것으로 조사되었다. 시스템 통합운영관리 업체들인 IBM, Oracle, Itron 등은 용수 인프라 관리 또는 통합네트워크 솔루션 등의 통합 물관리 시스템(integrated water management system)을 개발하여 현장적용을 하고 있으며, 원격검침 시스템을 통해 고객들의 현재 소비량과 과거 누적 소비량, 누수 감지 서비스 및 실시간 요금 고지 등을 실시간으로 웹 포털과 앱을 통해 제공하고 있다. 또한, 일부 제조업체들은 도시 용수공급/소비 관리자가 주민의 용수사용량을 모니터링하여 일평균 용수사용량 및 사용 경향을 파악하고, 누수를 검지하여 복구 및 용수 사용 지속가능성 지수를 제시하고, 실시간으로 주민의 용수사용량 관련 데이터를 모니터링하여 용수공급의 최적화를 위한 의사결정지원 서비스를 용수공급자에게 제공하고 있다. 최근에는 인공지능을 활용해 가정용수의 용도별(세탁용수, 화장실용수, 샤워용수, 식기세척용수 등) 사용량 곡선을 패터닝하여 profiling 기법을 도입해, 스마트워터미터에서 용수사용량이 통합되어 검지될 시 용수사용량의 세부 용도별 re-profiling 기법을 도입하여 가정용수내 과소비되는 지점을 도출 후 절감을 유도하는 기술이 개발 중이다. 또한, 미래 용수 사용량 예측을 위해 다양한 시계열 자료를 분석하는 선형 종속 모형(자기회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기회귀적분이동평균모형 등)과 비선형 종속 모형(Fuzzy Logic, Neural Network, Genetic Algorithm 등)을 활용한 예측기능이 구축되어 상호 비교하여 최적의 용수사용량 예측 도구를 제공되고 있다.

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Prediction of Power Consumptions Based on Gated Recurrent Unit for Internet of Energy (에너지 인터넷을 위한 GRU기반 전력사용량 예측)

  • Lee, Dong-gu;Sun, Young-Ghyu;Sim, Is-sac;Hwang, Yu-Min;Kim, Sooh-wan;Kim, Jin-Young
    • Journal of IKEEE
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    • v.23 no.1
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    • pp.120-126
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    • 2019
  • Recently, accurate prediction of power consumption based on machine learning techniques in Internet of Energy (IoE) has been actively studied using the large amount of electricity data acquired from advanced metering infrastructure (AMI). In this paper, we propose a deep learning model based on Gated Recurrent Unit (GRU) as an artificial intelligence (AI) network that can effectively perform pattern recognition of time series data such as the power consumption, and analyze performance of the prediction based on real household power usage data. In the performance analysis, performance comparison between the proposed GRU-based learning model and the conventional learning model of Long Short Term Memory (LSTM) is described. In the simulation results, mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), forecast skill score, normalized root mean square error (RMSE), and normalized mean bias error (NMBE) are used as performance evaluation indexes, and we confirm that the performance of the prediction of the proposed GRU-based learning model is greatly improved.