기존의 NIALM 연구들은 부하 식별을 위해 전압 변동은 무시할 수 있고 식별 결과에 영향을 주지 않는다고 가정하기 때문에 일반적으로 전압과 관련된 PF나, 고조파 신호는 부하 식별을 위한 매개 변수로 고려되지 않았으나, 실제 이러한 조건은 스마트 홈 분야에서 NIALM의 응용성이 제한되는 어려움이 만든다. 본 논문의 실험을 통해 부하 모니터링 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 전압과 관련된 매개 변수와 고조파의 특성을 사용해야 한다고 결론을 내렸다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 가전기기의 종류 및 전기 에너지 사용량을 효율적으로 분석할 수 있는 개선된 NIALM 방식을 제안한다. 제안된 방식은 가전기기 고유의 특징 및 동작 특성을 분석하고, 일부 가전기기가 가지고 있는 고조파 특성을 인식 매개변수로 활용함으로써 전력 에너지 사용 패턴 분석 및 추적할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안된 방식을 통해 홈 네트워크에서 실제 운용되는 가전 에너지 효율성 증대와 스마트그리드 전력 수요관리 시장에 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
기존의 전기 에너지 및 관리에 필요한 정보를 취득하기 위해 적용하였던 계측방식은 공간적인 문제와 시스템의 크기로 인해 신규 건축물 또는 교체가 가능한 지역에만 한정되었었다. 이러한 전기 부하관리 방법은 취약지구나 기존 기 구축되어 있는 가정 또는 사무실의 에너지 및 안전관리에 적용하기에 문제가 있다. 즉, 모든 분기마다 계측 모듈을 설치하는 문제로 인해, 그 시스템의 크기가 너무 크고, 계측모듈을 설치하더라도 부하의 종류를 인식하지 못해 효율적 관리가 이루어지지 않으며 많은 비용이 발생하고 있어서 보급에 어려움을 겪고 있다. 특히, 한국의 전통 재래시장 및 낙후된 시설 등에는 적용하기 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 NIALM 기술과 아크 감지기술을 적용하여, 정상적인 아크발생에 대한 NIALM의 적용가능성을 검증하고자 한다. 또한, 검증 결과를 기반으로 재래시장 및 기존 가정내 안전관리장치에 적용할 수 있는 효율적인 전기안전관리가 가능한 새로운 개념의 스마트 홈 안전관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존에 적용된 안전관리시스템과의 비교 성능 시험을 진행하였고, 기존 시스템 대비 40%의 공간내에서 기존 시스템에서는 불가능하였던 4가지 부하에 대한 부하인식을 95%이상 달성하였고, 또한 기존 시스템과 같은 아크 감지기능을 확인하였다.
비절전 가전기기는 제품수명을 고려할 때 전력을 소비하는 가정 내 가전기기의 대부분을 차지하지만 에너지 효율 정책의 사각지대에 있다. 본 논문에서는 비절전 가전기기의 에너지 절감을 위해 전력 총량에서 각 가전기기의 상태를 식별하는 NIALM의 기기 식별률을 복합센서를 활용해 개선하는 기술에 대해서 소개하고자 한다.
본 연구는 가정 내에서 사용하는 가전 기기의 사용 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 비접촉 가전 기기 식별 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 총 전력 사용량 정보를 이용한 기존의 가전 기기 식별 기법을 개선하기 위해서 복합 센서 정보를 종합적으로 활용한다. 이를 위해서 기기 상태와 측정된 센서 값 간의 영향도를 그래프 형태로 정의한다. 기기 상태에 영향을 미치는 복합 센서를 표현하는 영향도 그래프를 통해 기기 식별 예측 결과를 계산하기 위해 총 전력 사용량 기반 예측값과 센서 데이터 처리 알고리즘 예측값의 가중치 합을 사용한다. 시뮬레이션 실험을 통한 성능 분석으로 기존 비접촉 가전 기기 식별 기법의 기기 식별 정확도와 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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