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최인환 (고려대학교) 유성현 (고려대학교) 정준호 (고려대학교) 임묘택 (고려대학교) 오정준 (이젝스) 송문규 (원광대학교) 안춘기 (고려대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제64권 제5호
발행연도
2015.5
수록면
779 - 785 (7page)

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Recently, home energy management system (HEMS) for power consumption reduction has been widely used and studied. The HEMS performs electric power consumption control for the indoor electric device connected to the HEMS. However, a traditional HEMS is used for passive control method using some particular power saving devices. Disadvantages with this traditional HEMS is that these power saving devices should be newly installed to build HEMS environment instead of existing home appliances. Therefore, an HEMS, which performs with existing home appliances, is needed to prevent additional expenses due to the purchase of state-of-the-art devices. In this paper, an intelligent inference algorithm for EMS at home for non-power saving electronic equipment, called legacy devices, is proposed. The algorithm is based on the adaptive network fuzzy inference system (ANFIS) and has a subsystem that notifies retraining schedule to the ANFIS to increase the inference performance. This paper discusses the overview and the architecture of the system, especially in terms of the retraining schedule. In addition, the comparison results show that the proposed algorithm is more accurate than the classic ANFIS-based EMS system.

목차

Abstract
1. 서론
2. 비절전 가전기기를 위한 에너지 관리 시스템
3. 뉴로 퍼지 기반 지능형 추론 알고리즘
4. 시뮬레이션 및 결과
5. 결론
References

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