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김민영 (한국건물에너지기술원) 오주홍 (한국건물에너지기술원) 이승호 (한국건물에너지기술원) 최현호 (한국건물에너지기술원)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2021년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
612 - 615 (4page)

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본 연구는 M&V에서 가장 일반적으로 활용되는 베이스라인 모델링 방식인 다중 선형 회귀 모델과 비교하여, 머신러닝 기술을 활용한 일 단위 베이스라인 모델을 연구했다. 다중 선형 회귀 모델은 변수 선정에서 기본 제약 사항들이 존재하고, 하나의 선형 모델식으로 예측값을 계산한다는 점에서 데이터의 변동을 정밀하게 분석하는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 건물의 일 단위 전력 소비량을 예측을 위해서 앙상블 기법을 활용한 머신러닝 알고리즘, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 두 가지 모델링을 시도하였고 R², CVRMSE 지표 비교를 통해 다중 선형 회귀 모델과의 예측 성능을 비교해보았다.
#M& #V #Electricity consumption prediction #Data driven modeling #Multiple linear regression #Machine learning #Deep learning

목차

Abstract
1. 연구 배경 및 목적
2. 연구내용
3. 연구결과
4. 결론
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