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저자정보
한유나 (중앙대학교) 문지훈 (고려사이버대학교) 노승민 (중앙대학교) 장항배 (중앙대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제27권 제3호
발행연도
2022.8
수록면
21 - 43 (23page)
DOI
10.7838/jsebs.2022.27.3.021

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최근 기후변화와 에너지 위기에 대응하기 위해, 신재생에너지 및 에너지저장장치를 활용하는 스마트 그리드와 마이크로 그리드 기술이 주목받고 있다. 특히, 스마트 그리드의 주요 요소인 에너지관리시스템에서 정확한 단기 전력수요 예측은 에너지 전략 수립에 있어 매우 중요하며, 통상적으로 시간과 기상 정보와 같은 외부 요인 및 과거 전력 사용량이 단기 전력수요 예측모델의 입력변수로 활용된다. 하지만, 다양한 내부 및 외부 요인으로 인해 스마트 미터 데이터의 결측치가 발생할 수 있으며, 이는 학습 데이터 부족으로 인해 예측 모델의 성능을 저하하는 요인이 된다. 이러한 문제를 다루기 위해, 본 연구는 스마트 미터 데이터의 결측치 대체 기법을 제안한다. 먼저, 국내의 일반용과 산업용 건물의 전력 사용량을 수집하고, 전력 사용량과 연관성을 갖는 다양한 외부 요인을 입력변수로 구성한다. 다음으로, LightGBM 기반의 결측치 대체모델을 구성하여 결측치가 20%, 10%가 존재한다는 가정에 따라, 5겹과 10겹 교차검증을 통해 결측치를 대체한다. 마지막으로, 건물별, 교차검증별로 LightGBM에 SHAP을 적용하여 모델의 해석 가능성을 제시한다. 다양한 실험을 통해, LightGBM은 여러 기계학습 모델보다 더 나은 결측치 대체 성능을 보였으며 시간과 공휴일 여부와 관련된 입력변수들이 결측치 추정 모델구성에 주요 변수임을 확인할 수 있었다.
#스마트 그리드 #스마트 미터 #결측치 대체 #Smart Grid #Smart Meter #Missing Value Imputation #LightGBM #SHAP

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 입력변수
4. 결측치 추정 모델
5. 실험 및 결과
6. 논의 및 결론
References

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