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신재생 에너지 기반 자율 전원 네트워크는 에너지 수요와 생산의 불확실성으로 인해 효율적인 관리가 어렵고 운영 비용이 증가합니다. 본 기술은 분산된 에너지 관리 장치들이 강화 학습을 통해 에너지 데이터를 수집하고 학습하여 전역 신경망 파라미터를 최적화합니다. 이를 통해 각 지역 장치는 최적화된 파라미터를 바탕으로 에너지 할당 정책을 수립하며, 불안정한 환경에서도 안정적인 에너지 공급을 보장합니다. 결과적으로 네트워크 에너지 소비 비용을 최소화하고 동적인 환경 변화에 효과적으로 대응하여 학습 효율과 정확성을 높이며, 에너지 연속성을 보장하여 비재생 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 스마트시티, IoT, 셀룰러 네트워크 등 다양한 분야에 적용 가능합니다.
| 기술 분야 | 자가 전원 네트워크 에너지 관리 |
| 판매 유형 | 자체 판매 |
| 판매 상태 | 판매 중 |
| 기술명 | |
| Photoreactive sensor including optical amplification phototransistor, and display panel and vehicle control system including photoreactive sensor | |
| 기관명 | |
| University-Industry Cooperation Group of Kyung Hee University | |
| 대표 연구자 | 공동연구자 |
| 김선국 | - |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 15568988 | 10890761 |
| 권리구분 | 출원일 |
| 특허 | 2020.08.25 |
| 중요 키워드 | |
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