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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 21 - 29 (9page)
- DOI
- 10.5207/JIEIE.2019.33.12.021
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Prediction of electricity usage patterns plays an essential role in managing the usage efficiently. The prediction needs to be done sophisticatedly and accurately in order to operate energy storage system efficiently since the accuracy of prediction has a big effect on the storage operation plan. In recent years, machine learning-based solutions are being developed because regression analyses have limits when electricity usage has irregular patterns. As the accuracy of machine learning-based predictions depends on the quality and quantity of data to be learned, however, preprocessing process that classifies and labels the usage pattern is important. In this study, we suggest a PCL (Pattern Classification Labeling) algorithm to improve the machine learning-based prediction. It analyzes an actual load data to compare the PCL algorithm with K-means algorithm that has been used widely. In the result, PCL algorithm shows less error rate than K-means algorithm does by 12.2%.
목차
Abstract
1. 서론
2. 패턴 분류 라벨링(PCL) 알고리즘
3. 사례 연구
4. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Min, D. K., Ryu, J. H., and Choi, D. G., “Evaluating the Effects of Korea’s Nuclear & Coal Phase-out and Renewable Energy Shift on the Power System Reliability,” Korea Energy Economic Review, Vol. 17, No. 1, pp. 1-35, 2019.
Bae, Y. H., “Experiences and Prospects of New and Renewable Energy in Korea,” KSCE magazine, Vol. 66, No. 3, pp. 18-21, 2018.
Lee, K. J., Park, J. M., and Park, J. A., “Implementation of an Adaptive EMS System Based on Solar Power Generation and Power Demand Pattern,” JKIIT, Vol. 17, No. 1, pp. 53-62, 2019.
Han, S. K. and Kim, E. J., “A Study on the Impact Analysis of Power Demand for ESS and SmartGrid,” Trans. Korean. Inst. Elect. Eng., Vol. 68P, No. 2, pp. 100-105, 2019.
Yu, S. J., Lee, A. G., Beak, J. S., Cha, D. J., and Kim, J. C., “Study on ESS Operation Plan for Energy Reduction in Industrial Customer,” Trans. Korean. Inst. Elect. Eng., Vol. 67, No. 9, pp. 1152-1158, 2018.
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