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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 151 - 160 (10page)
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Owing to recent advances in data-driven technologies, prediction models can now be utilized in various fields such as energy consumption prediction. Among them, transfer learning, which enables prediction using data collected for a short term, is actively gaining ground. In the field of building energy, attention is focused on predicting the power consumption of buildings with the development of smart grids and micro-grids. The purpose of this study is to implement a machine learning (ML) method using the transfer learning algorithm that enables the prediction of energy consumption of the buildings using data collected for a short-term period. This study also validates the accuracy of the predicted energy consumption by adjusting the number of frozen layers based on the input parameters used in the ML method. A total of 5 layers were set, and the frozen layers were increased from 0 to 5. In addition, to validate the prediction rate of the transfer learning algorithm, only the existing ML model was used. As a result, when 0 through 3 layers were fixed, the accuracy criterion tended to be met. In contrast, when the 4-5 layers were reflected, the accuracy criterion was not met. It should also be noted that the model without using transfer learning showed poor accuracy.
목차
Abstract
1. 서론
2. 전이학습을 위한 예비적 고찰
3. 방법론
4. 데이터 분석 결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Eghbal, M., Saha T. K., and Mahmoudi-Kohan, N., Utilizing Demand Response Programs in Day Ahead Generation Scheduling for Micro-grids with Renewable Source, 2011 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Asia (ISGT), pp. 1-6, 2011.
Sanseverino, E. R., Silvestre, M. L. D., Ippolito, M. G., Paola A. D., and Re, G. L., An Execution, Monitoring and Replaning Approach for Optimal Energy Management in Microgrids, Energy, Vol. 36, pp. 3429-3436, 2011.
Mohamed, A., Salehi V., and Mohammed, O., Real-time Energy Management Algorithm for Mitigation of Pulse Loads in Hybrid Microgrids, IEEE Trans. Smart Grid, Vol. 3, pp. 1911-1922, 2012.
Farhadi, A., Forsyth D. A., and White, R., Transfer Learning in Sign Language, IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition, 2007.
Peters, M., Ruder, S., and Smith, N. A., “To Tune or Not to Tune? Adapting Pretrained Representations to Diverse Tasks,” arXiv:1903.05987 [cs], Mar. 2019.
Sanseverino, E. R., Silvestre, M. L. D., Ippolito, M. G., Paola A. D., and Re, G. L., An Execution, Monitoring and Replaning Approach for Optimal Energy Management in Microgrids, Energy, Vol. 36, pp. 3429-3436, 2011.
Mohamed, A., Salehi V., and Mohammed, O., Real-time Energy Management Algorithm for Mitigation of Pulse Loads in Hybrid Microgrids, IEEE Trans. Smart Grid, Vol. 3, pp. 1911-1922, 2012.
Farhadi, A., Forsyth D. A., and White, R., Transfer Learning in Sign Language, IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition, 2007.
Peters, M., Ruder, S., and Smith, N. A., “To Tune or Not to Tune? Adapting Pretrained Representations to Diverse Tasks,” arXiv:1903.05987 [cs], Mar. 2019.
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