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고세현 (고려대학교) 주성관 (고려대학교) 이재희 (국립 목포대학교) 문국현 (한전) 위영민 (광주대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제68권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
19 - 26 (8page)

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As global demand for energy, energy prices, and power generation has increased worldwide, the government is turning to supply-oriented electricity supply and demand policies, such as behavior-based energy efficiency programs. In order to measure the implementation effect of the behavior-based energy efficiency program, the energy reduction must be accurately calculated by calculating the customer baseline load.
#AMI(Advanced Metering Infrastructure) #CBL(Customer Baseline Load) #Energy efficiency

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 개요
3. 시계열 예측 기법
4. 시계열 예측 기법의 정확도 평가
5. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Amber Mahone / 2011 / Overview of Residential Energy Feedback and Behavior-based Energy Efficiency google schola O. Siddiqui / 2011 / Guidebook for Energy Efficiency Program Evaluation, Measurement and Verification, EPRI Technical Update Report, 2008 Amber Mahone, Ben Haley, Overview of Residential Energy Feedback and Behavior-based Energy Efficiency google schola Michael Li / 2012 / Evaluation, Measurement, and Verification (EM&V) of Residential Behavior-Based Energy Efficiency Programs: Issues and Recommendations google schola 공성일 / 2004 / 온도에 대한 민감도를 고려한 하절기 일 최대전력수요 예측 / 전기학회논문지 A권 53(6(A)):358~364 google schola 안준영 / 2017 / 동계 전력수요예측을 위한 신경망 모델에 관한 연구 / 한국정보기술학회논문지 15(9):1~9 dbpia

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