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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 93 - 99 (7page)
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본 논문에서는 효율적 에너지 관리를 위해 인공 신경망 중 하나인 GRU 모델을 사용하여 전력사용량을 예측하고 예측된 전력사용량과 실제 전력사용량의 비교를 통해 부하를 자동 제어 하는 스마트 미터기를 제안한다. 제안한 스마트 미터기를 통해 GRU 모델을 학습시키기 위해 필요한 전력사용량 데이터를 수집했다. 구현된 스마트 미터기가 전력사용량 자동측정 및 실시간 관찰 기능과 전력사용량 예측을 통한 부하 제어 기능을 가지고 있음을 보여준다. 성능평가 지표 중 하나인 Root Mean Squared Error (RMSE) 값에 약 20%의 마진 값을 이용하여 부하 자동 제어를 위한 기준 값으로 설정했다. 부하 자동 제어 기능을 가진 스마트 미터기로 인해 에너지 관리의 효율성이 증대되는 것을 확인하였다.
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A. Singhal / 2012 / Software models for smart grids / Proc. 2012 First International Workshop on Software Engineering Challenges for the Smart Grid :42~45
G. N. Srinivasa Prasanna / 2009 / Data communication over the smart grid / Proc. 2009 IEEE International Symposium on Power Line Communications and Its Applications ISPLC ’2009 :273~279
H. Rafiq / 2018 / Regularized LSTM based deep learning model: first step towards real-time non-intrusive load monitoring / Proc 2018 IEEE International Conference on Smart Energy Grid Engineering :234~239
N. S. Zivic / 2015 / Evolution of smart metering systems / Proc. 2015 23rd Telecommunications Forum Telfor :635~638
G. Singh / 2014 / Multi-layer perception (MLP) neural network technique for offline hand written gurmukhi character recognition / Proc. 2014 Computational Intelligence and Computing :1~5
G. N. Srinivasa Prasanna / 2009 / Data communication over the smart grid / Proc. 2009 IEEE International Symposium on Power Line Communications and Its Applications ISPLC ’2009 :273~279
H. Rafiq / 2018 / Regularized LSTM based deep learning model: first step towards real-time non-intrusive load monitoring / Proc 2018 IEEE International Conference on Smart Energy Grid Engineering :234~239
N. S. Zivic / 2015 / Evolution of smart metering systems / Proc. 2015 23rd Telecommunications Forum Telfor :635~638
G. Singh / 2014 / Multi-layer perception (MLP) neural network technique for offline hand written gurmukhi character recognition / Proc. 2014 Computational Intelligence and Computing :1~5
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