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저자정보
이정현 (충북대학교) 김재성 (충북대학교) 안영호 (레티그리드) 조완섭 (충북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제4호
발행연도
2019.7
수록면
779 - 795 (17page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.4.779

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최근 제기되는 원전이슈와 함께 현재의 국내 전력수급은 위기에 맞닿아 있고 향후에도 국내 전기차 충전소 보급 정책과 한반도 정치적 이슈에 따라 추가적인 전력 수요가 급증할 것이라 예상한다. 본 논문은 상시전력과 대체전력의 전환, 에너지 거래 등에 있어서 Peak 전력사용량과 그 시간대를 예측하는 것에 연구 목적을 둔다. 따라서 24시간 기반의 단기 예측을 분석 목표로 설정하였고, 시계열 분석기법인 SARIMA (seasonal ARIMA) 모형과 인공신경망 기법의 하나인 LSTM (long short term memory)을 통해 분석 및 예측을 진행하였다. 향후에도 24시간 기반의 전력수요 예측모형이 V2G (Vehicle to Grid) 또는 ESS (energy storage system)와 관련된 현업에 활용 및 확장될 수 있도록 기대한다.
#인공신경망 #전력 peak 부하 #ESS #LSTM #RNN #SARIMA #V2G #energy peak load

목차

요약
1. 머리말
2. 선행 연구
3. 모형 수립
4. 예측 결과
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Ansari., M. / 2015 / Coordinated bidding of ancillary services for vehicle-to-grid using fuzzy optimization / IEEE Transaction on Smart Grid 6:261~270 google schola 변길성 / 2016 / 고속철도 변전소 피크부하 저감용 ESS 일간 운전 프로그램 개발 / 전기학회논문지 65(3):404~410 dbpia 최종우 / 2015 / 에너지 ICT 융합과 빅데이터 서비스 / 한국데이터정보과학회지 26(5):1141~1154 dbpia Christopher, P. / Understanding LSTM Networks google schola Hochreiter, S. / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9:1735~1780 google schola

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