ㅇ (세부기술 A) BIPV/MLPE 시스템 잔여 수명예측 기술은 딥러닝 알고리즘을 기반으로 태양광 발전량 데이터를 학습하여 태양광 모듈의 잔존 수명을 예측하여, 태양광 설비의 유지보수 및 고장 예측에 활용 가능한 핵심 기술
ㅇ (세부기술 B) BIPV/MLPE 시스템 고장진단 기술은 딥러닝 알고리즘을 기반으로 정상 다변량 시계열 데이터의 특성을 학습하여 비정상 데이터를 분류하는 기능 제공하며, 태양광 시스템의 잠재적 문제를 사전에 감지하거나 고장 상황에 대응할 수 있는 기술
ㅇ (세부기술 C) 태양광 패널 오염수준 예측 기술은 딥러닝 알고리즘을 기반으로 태양광 발전 손실량 데이터를 학습하여 태양광 패널의 표면의 오염수준을 예측하는 기능 제공하며, 태양광 발전 최적화, 오염환경 모니터링 기반의 예방적 유지보수가 가능한 기술
ㅇ BIPV/MLPE 시스템 운영을 최적화하기 위해 인공지능 기술을 활용한 데이터 기반의 태양광 패널의 수명 예측, 고장 진단, 오염도 예측 기술이 요구됨
ㅇ (세부기술 A) BIPV/MLPE 시스템 잔여 수명예측 기술:
- 장기간의 시간 흐름에 따라 태양광 발전 성능 열화가 발생할 때 이에 따른 태양광 발전량의 감소 수준을 모니터링한 데이터셋의 시계열 트렌드와 특징을 학습
- 학습된 발전량 감소 특징을 활용하여 현재 태양광 설비의 미래 발전량을 예측하고 가동가능한 잔존 수명을 예측하는 기능 제공
ㅇ (세부기술 A) BIPV/MLPE 시스템 잔여 수명예측 기술:
- 장기간의 시간 흐름에 따라 태양광 발전 성능 열화가 발생할 때 이에 따른 태양광 발전량의 감소 수준을 모니터링한 데이터셋의 시계열 트렌드와 특징을 학습
- 학습된 발전량 감소 특징을 활용하여 현재 태양광 설비의 미래 발전량을 예측하고 가동가능한 잔존 수명을 예측하는 기능 제공
ㅇ (세부기술 B) BIPV/MLPE 시스템 고장진단 기술:
- 대량의 변량을 가진 시계열 빅데이터를 메모리 효율적으로 학습할 수 있는 분산 학습 모델을 기반으로 정상상태의 데이터 특징을 학습.
- 학습된 정상 데이터의 특징을 활용하여 비정상 데이터를 각각의 변량별로 탐지하는 기능 제공
ㅇ (세부기술 C) 태양광 패널 오염수준 예측 기술:
- 오염된 태양광 패널 영상을 딥러닝 알고리즘을 기반으로 학습하여 영상 기반으로 태양광 발전 손실 수준과 태양광 패널 오염수준을 예측하는 기능 제공
● 세부기술A : BIPV/MLPE 시스템 잔여 수명예측 기술
- ETRI 시험 절차 및 결과서, 기술문서, 관련 특허 실시권, 잔여수명예측기 S/W
● 세부기술B : BIPV/MLPE 시스템 고장진단 기술
- ETRI 시험 절차 및 결과서, 기술문서, 관련 특허 실시권, 고장진단기 S/W
● 세부기술C : 태양광 패널 오염수준 예측 기술
- ETRI 시험 절차 및 결과서, 기술문서, 오염수준예측기 S/W
● 세부기술A : BIPV/MLPE 시스템 잔여 수명예측 기술
- ETRI 시험절차 및 결과서 1건
- 기술문서
BIPV/MLPE 시스템 잔여 수명예측 모델
BIPV/MLPE 시스템 잔여 수명예측 모델의 공인시험성적서
- 특허
딥러닝 전이학습을 통한 태양광 수명예측 시스템 및 방법(출원중,관리번호:PR20230767KR)
- 소프트웨어
BIPV/MLPE 시스템 잔여 수명예측기 S/W
● 세부기술B : BIPV/MLPE 시스템 고장진단 기술
- ETRI 시험절차 및 결과서 1건
- 기술문서
BIPV/MLPE 시스템 고장진단 모델
BIPV/MLPE 시스템 고장진단 모델의 공인시험성적서
- 특허
이상 진단을 위한 분산 학습 시스템 및 그 방법(2022-0176870)
- 소프트웨어
BIPV/MLPE 시스템 고장진단기 S/W
● 세부기술C : 태양광 패널 오염수준 예측 기술
- ETRI 시험절차 및 결과서 1건
- 기술문서
태양광 패널 오염수준 예측 모델
- 소프트웨어
태양광 패널 오염수준 예측기 S/W
ㅇ BIPV/MLPE 잔여 수명 예측을 통해 유지보수 일정 최적화, 유지보수 비용 예측, 고장예측을 통한 시스템 보호하는 분야에 응용 가능
ㅇ BIPV/MLPE 시스템 고장진단 기술을 통해 태양광 시스템의 잠재적 문제 감지 및 조치, 비상 상황 대응, 운영 자동화, 원격 모니터링등의 분야로 응용 가능
ㅇ 태양광 패널 오염수준 예측 기술을 통해 태양광 발전량 최적화, 태양광 패널 자동 크리닝 시스템 통합, 예방적인 유지보수 및 보전, 오염환경 모니터링, 발전 운영 손익 예측 등의 분야로 응용 가능