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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 161 - 167 (7page)
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최근 안정적인 전력수급과 급증하는 전력수요를 예측하는 수요예측 기술에 대한 관심과 실시간 전력측정을 가능하게 하는 스마트 미터기의 보급의 증대로 인해 수요예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 측정된 가정의 전력 사용량 데이터를 학습하여 예측결과를 출력하는 딥 러닝 예측모델 실험을 진행한다. 그리고 본 연구에서는 데이터 전처리 기법으로써 이동평균법을 도입하였다. 실제로 측정된 데이터를 학습한 모델의 예측량과 실제 전력 측정량을 비교한다. 이 예측량을 통해서 전력공급 예비율을 낮춰 사용되지 않고 낭비되는 예비전력을 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 본 논문에서는 같은 데이터, 같은 실험 파라미터를 토대로 세 종류의 기법: 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN), Long Short Term Memory(LSTM)에 대해 실험을 진행하여 성능을 평가한다. 성능평가는 MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error)의 기준으로 성능평가를 진행했다.
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T. S. Byun / Hankook Ilbo
B. Yildiz / 2018 / Household electricity load forecasting using historical smart meter data with clustering and classification techniques / Proc. of 2018 IEEE Innovative Smart Grid Technologies – Asia(ISGT Asia) :873~879
E. Khorsheed / 2018 / Long-term energy peak load forecasting models: A hybrid statistical approach / Proc. of 2018 Advances in Science and Engineering Technology International Conferences (ASET) :1~6
Z. Camurdan / 2017 / Machine learning based electricity demand forecasting / Proc. of 2017 Internation Conference on Computer Science and Engineering (UBMN) :412~417
S. P. Kim / 2016 / Deep Learning First Step / Hanbit media
B. Yildiz / 2018 / Household electricity load forecasting using historical smart meter data with clustering and classification techniques / Proc. of 2018 IEEE Innovative Smart Grid Technologies – Asia(ISGT Asia) :873~879
E. Khorsheed / 2018 / Long-term energy peak load forecasting models: A hybrid statistical approach / Proc. of 2018 Advances in Science and Engineering Technology International Conferences (ASET) :1~6
Z. Camurdan / 2017 / Machine learning based electricity demand forecasting / Proc. of 2017 Internation Conference on Computer Science and Engineering (UBMN) :412~417
S. P. Kim / 2016 / Deep Learning First Step / Hanbit media
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