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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 72 - 81 (10page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.11.72
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본 논문에서는 공동 주택 및 상가 건물 수용가들을 대상으로 개별 수용가의 전력 부하 패턴을 클러스터링하여 분류하는 기법을 제안한다. 현재 국내외적으로 다양한 형태의 P2P(Peer to Peer) 전력거래가 구현되고 있는 상황에서 효과적인 P2P 형태의 전력 거래를 위해서는 개별 수용가의 부하 패턴을 분류하여 특정 월, 일, 시간별 전력 부하 패턴에 대한 추정이 매우 중요하다. 제안된 기법을 통해 클러스터링 기준단위시간인 window size와 해당 window size에서 부하 패턴 클러스터링 품질을 최대화 할 수 있는 timeslot 차원을 도출하였다. 결과적으로 아파트 및 상가 수용가의 계절별 부하 데이터에 대한 적용을 통해 제안된 클러스터링 기법의 클러스터링 품질 최적화 성능을 확인할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 클러스터링 기법
Ⅲ. 실험 및 검토
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (6)
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손은태 / 2018 / 소규모 에너지 프로슈머를 위한 Pool 거래 기반 전력소매시장에 관한 연구 / 전기학회논문지 67(2):165~172
Chenghua Zhang / 2017 / Review of Existing Peer-to-Peer Energy Trading Projects / The 8th International Conference on Applied Energy, ICAE2016 :2563~2568
Jaysson Guerrero / 2019 / Decentralized P2P Energy Trading under Network Constraints in a Low-Voltage Network / IEEE Transaction on Smart Grid :5163~5173
David Arthur / 2019 / k-means++ : the advantages of careful seeding / Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms :1027~1035
Kanti Mardia / 1979 / Multivariate Analysis / Academic Press
Chenghua Zhang / 2017 / Review of Existing Peer-to-Peer Energy Trading Projects / The 8th International Conference on Applied Energy, ICAE2016 :2563~2568
Jaysson Guerrero / 2019 / Decentralized P2P Energy Trading under Network Constraints in a Low-Voltage Network / IEEE Transaction on Smart Grid :5163~5173
David Arthur / 2019 / k-means++ : the advantages of careful seeding / Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms :1027~1035
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