AI-Hub

데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

- 기존 스마트 전력 계량 시스템을 개선하여, 효율적인 에너지 관리 및 전국민 전기 요금 절감 효과를 기대할 수 있는 AI 기반 NILM 기술 개발을 위한 가전기기와 분전반 전력 사용량 데이터

구축목적

- 기존 구축 데이터에 비해 대단위의 가구를 대상으로 다양한 가전기기를 포함한 데이터셋 구축
- 국내 에너지 사용 패턴, 가전제품 종류 등 한국 고유의 특성을 반영한 현지화된 NILM 데이터셋 구축

- 데이터 분포

*컴퓨터와 무선공유기/셋톱박스의 경우 소비전력을 알 수 없거나 기준이 모호하여 대표 제품군의 평균 소비전력으로 대체하였음.

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

- 활용 AI모델
 ① 임무: 유효 전력 분해- Seq2Point는 인공지능 기반 NILM 기술의 베이스라인에 해당하는 모델로, 유효 전력 분해 task에서 자주 사용되는 UK-DALE, REDD 데이터셋에서 높은 성능을 보여준 모델임.

 ② 임무: 상태 분류(활성, 비활성)- Unet-NILM은 전력 데이터를 다루기 위하여 기존 UNet의 2D CNN layer를 1D로 변경하고 기기의 활성, 비활성 상태 분류와 기기의 전력량을 동시에 추론할 수 있도록 적합한 손실함수를 도입한 모델이며, 머신러닝 및 단순 1D CNN을 활용한 모델에 비해 높은 정확도를 달성하였음.

- 서비스 활용 시나리오
  - 본 데이터로 학습한 AI 모델을 활용하여, 분전반에서 취득한 데이터를 서비스에 업로드하면 가전기기별 전력 사용량 정보를 제공.
  - 웹서비스 또는 앱 형태로 제공되며, 주요기능은 총 전력 사용량 조회, 가전기기별 전력 사용량 조회, 요금 절약 추천 서비스 등임.

설명서 및 활용가이드 다운로드

- 데이터 구성

[데이터 수집 가전기기 구성]

- 어노테이션 포맷

- 원천데이터 예시

- 라벨링데이터 예시

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        "date": "20231102",
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}

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜우주텔레콤

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처

AI모델 관련 문의처

저작도구 관련 문의처