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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이지현 (전남대학교) 김우현 (전남대학교) 강태영 (비에이에너지) 박태준 (비에이에너지)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제42권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
155 - 175 (21page)

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Energy storage system (ESS) is a power storage device to increase power utilization efficiency by storing generated electricity and supplying power, when needed. As the number of ESS explosion accidents has been rapidly increasing over the past two to three years, a failure diagnosis study on ESS fire safety should be preceded for its continuous use. When the ESS is operated at high temperature for a long time, aging is caused owing to deterioration, and hence, stable operation is required. Among the recent 28 fires, 15 of them occurred during charging and resting. Because rapid temperature and humidity changes occur during charging and discharging, it is important to predict the trend of change. This study predicts ESS operation patterns through an artificial intelligence-based prediction algorithm, and also diagnoses ESS failures through a supervised learning-based confusion matrix. When a failure pattern is found in the ESS, a method to reduce damage through air conditioner control is studied.

목차

Abstract
1. 서론
2. ESS 개요 및 실증 테스트베드 구성
3. 딥러닝 기반 ESS 운영 최적화
4. 딥러닝 예측 모델 비교
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

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