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저자정보
서덕희 (상명대학교) 유준수 (상명대학교) 최은정 (상명대학교) 조수환 (상명대학교) 김동근 (상명대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제22권 제4호
발행연도
2018.4
수록면
587 - 594 (8page)

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본 연구는 LSTM기반의 전력수요 변동성 평가 시스템을 제안하고 핵심모듈인 수요예측모듈의 정확성을 증명하기 보다는 실제 전력수요 모니터링 시스템 내 딥러닝을 이용하여 갑작스러운 전력패턴의 변화를 인지할 수 있는 모듈에 대한 활용 가능성을 확인하고자 한다. 웹기반 시스템에 모듈로 적용하여 관리자가 전력사용 패턴의 변동성을 판단할 수 있도록 시각화된 보고서를 제공하였다. 변동성 평가시스템의 구현 결과 관공서와 병원 등의 기관의 경우 전력사용량 데이터가 일정한 형태의 패턴을 보임을 확인하였다. 반면 주거시설과 같이 전력사용량이 상대적으로 낮은 지역의 경우 변동성 평가에는 적절하지 않았음을 확인했다.
#딥러닝 #전력수요 변동성 평가 #LSTM #전력제어 #스마트그리드 #DeepLearning #Power Demand Variation Estimation #Electronic Control #Smart Grid

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. LSTM기반의 전력수요 변동성 평가 시스템
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 논의
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

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[학술지(정기간행물)] - B. J. Jang / 2010 / Energy-IT fusion technology trends and major issues / Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers 28 (7) : 44 ~ 51 google schola [단행본] - E. S. Yang / 2016 / World Energy Market Insight 1st ed. google schola [학술지(정기간행물)] - 성미지 / 2017 / EGML 기반 이동객체 검출 프로세서의 저면적 하드웨어 구현 / 한국정보통신학회논문지 21 (12) : 2213 ~ 2220 dbpia [학위논문] - J. Y. Eum / 2015 / A Study on the Development of Energy Supply and Demand Prediction Models for Smart City Energy Management System(CEMS) / Sangmyung University google schola [학술지(정기간행물)] - Jae Yoon Lee / 2015 / Security Based Network for Health Care System / 아시아태평양융합연구교류논문지 1 (1) : 1 ~ 6 dbpia

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