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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 157 - 165 (9page)
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This study developed a series of probabilistic statistical models for electricity demand prediction of residential communities. The series of probabilistic models were developed to reflect individual variations in the electricity demand depending on household characteristics and temporal variability in the pattern of hourly electricity use. We used the hourly electricity data, including plug-in and lighting energy use, from 23 households selected from the public data of the Korea Energy Agency. The prediction model consists of four models to capture variability in the electiricity demand at different indiviual and time scales. Models 1 and 2 are blinear regression models that predict the annual average electricity load depending on the household characteristics and variation in the daily electricity load, respectively. Models 3 and 4 are multivariate normal distribution probability density functions that generate average hourly electricity load profile and temporal variations from the average profile, respectively. The results demonstrarate that the series of probabilistic models sufficiently reflect actual individual and temporal variations.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 확률적 통계모델 개발
4. 확률적 전력요구량 프로필 적용 결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Ahmad, T., Zhang, H., & Yan, B. (2020). A review on renewable energy and electricity requirement forecasting models for smart grid and buildings. Sustainable Cities and Society, 55, 102052.
De Wilde, P. (2014). The gap between predicted and measured energy performance of buildings: A framework for investigation. Automation in construction, 41, 40-49.
Faggianelli, G. A., Mora, L., & Merheb, R. (2017). Uncertainty quantification for Energy Savings Performance Contracting: Application to an office building. Energy and buildings, 152, 61-72.
Heo, Y., Choudhary, R., & Augenbroe, G. A. (2012). Calibration of building energy models for retrofit analysis under uncertainty. Energy and Buildings, 47, 550-560.
IEA-EBC Annex 66, Final Report, Definition and Simulation of Occupant Behavior in Buildings.
De Wilde, P. (2014). The gap between predicted and measured energy performance of buildings: A framework for investigation. Automation in construction, 41, 40-49.
Faggianelli, G. A., Mora, L., & Merheb, R. (2017). Uncertainty quantification for Energy Savings Performance Contracting: Application to an office building. Energy and buildings, 152, 61-72.
Heo, Y., Choudhary, R., & Augenbroe, G. A. (2012). Calibration of building energy models for retrofit analysis under uncertainty. Energy and Buildings, 47, 550-560.
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