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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 79 - 85 (7page)
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본 연구에서는 Long Short Term Memory (LSTM) 신경망과 Gated Recurrent Unit(GRU) 신경망을 Internet of Things (IoT) 파워미터에 적용하여 단기 전력사용량 예측방법을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 성능평가 지표로써 Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Percentage Error (MPE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE)를 이용한다. 실험 결과는 GRU 기반의 모델이 LSTM 기반의 모델에 비해 MAPE 기준으로 4.52%, MPE 기준으로 5.59%만큼의 성능개선을 보였다.
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Dahua Gan / 2017 / Enhancing short-term probabilistic residential load forecasting with quantile long–short-term memory / The Journal of Engineering 2017(14):2622~2627
Y. Chen / 2011 / Active control strategy for microgrid energy storage system based on short-term load forecasting / Power System Technology 35(8):35~40
P. Zhang / 2011 / Short-term load forecasting based on fuzzy clustering wavelet decomposition and BP neural network / Proc. 2011IEEE Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference :1~4
D.C. Park / 1991 / Electric load forecasting using an artificial neural network / IEEE Transactions on Power Systems 6(2):442~449
J. Zheng / 2018 / Short-term power load forecasting of residential community based on GRU neural network / Proc. 2018 IEEE International Conference on Power System Technology(POWERCON '2018) :4862~4868
Y. Chen / 2011 / Active control strategy for microgrid energy storage system based on short-term load forecasting / Power System Technology 35(8):35~40
P. Zhang / 2011 / Short-term load forecasting based on fuzzy clustering wavelet decomposition and BP neural network / Proc. 2011IEEE Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference :1~4
D.C. Park / 1991 / Electric load forecasting using an artificial neural network / IEEE Transactions on Power Systems 6(2):442~449
J. Zheng / 2018 / Short-term power load forecasting of residential community based on GRU neural network / Proc. 2018 IEEE International Conference on Power System Technology(POWERCON '2018) :4862~4868
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