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한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제14권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
275 - 289 (15page)

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Analysis and modeling of industrial energy are currently a time-insertion process because more and more energy is consumed for economic growth in an industrial factory. Industrial energy consumption analysis and prediction play a very important role in improving the energy utilization rate to make profitable things for industrial companies or factories. Industrial factory owners are also starting to realize the importance of energy analysis and predictions to make a plan for better energy utilization for their factories. So, this is the high time to work as a technological supportive hand with an industrial factory in order to improve their energy utilization for making some profitable things for industrial organizations and also for our society. It is not so easy process to analyses energy and realizes accurate predictions of industrial energy consumption. Therefore, this study deals with analysing total usages of 24-hours energy consumption for every month and also total usages of energy for the year 2017. We find out the difference between total usages of energy and demands of energy for the year 2017. We make relation curve between per-day usages of energy and different types of materials weight for different types of manufacturing product, and also make a relation curve between per-day usages of energy, demands of energy and total materials weight for manufacturing products for the year 2017. We use the correlation method to find out the relationship of usages of energy with different types of materials weight for manufacturing products. Finally, we find out the total usages of energy for manufacturing every product and make a decision about the energy utilization.

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S-H. Park / 1992 / Decomposition of industrial energy consumptions: An alternative method / Energy Economics 14(4):265~270 google schola W-P. Yemane / 2004 / Disaggregated industrial energy consumption and GDP: the case of SHANGhai, 1952 / Energy Economics 26(1):69~75 google schola R. Sari / 2008 / The relationship between disaggregate energy consumption and industrial production in the United States: An ARDL approach / Energy Economics 30(5):2302~2313 google schola Z-X. Wang / 2016 / An improved grey multivariable for predicting industrial energy consumption in China / Applied Mathematical Modelling 40(11-12):5745~5758 google schola L. M. Candanedo / 2017 / Data driven prediction models of energy use of appliances in a low energy house / Energy and Buildings 140:81~97 google schola

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