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자료유형
학술저널
저자정보
진성훈 (해군) 홍창우 (해군사관학교)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.5 No.1
발행연도
2022.3
수록면
97 - 105 (9page)
DOI
10.31818/JKNST.2022.03.5.1.97

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본 논문에서는 가스 운반선의 실데이터를 활용한 전력 부하 예측 실험결과를 도출하였다. 먼저 전기추진 함정의 도입으로 인한 전기에너지 중요성과 패러다임의 변화를 소개하고, 전력 부하 예측기법과 예측 사례를 살펴보았다. 전력 부하 예측 실험은 가스 운반선의 실데이터를 활용하여 딥러닝으로 수행하였으며 높은 정확도를 도출하였다. 이후 대한민국 해군에서의 적용과 향후 발전 방향에 대해 논의하였다.
#DTC(Decision Tree Classification) #전기추진 함정(All Electric Ship) #전력 부하 예측(Electric Power Load Forecasting) #가스 운반선(Gas Carrier) #딥 러닝(Deep Learning)

목차

Abstract
1. 서론
2. 전기추진 선박과 전력 부하 예측
3. 실 데이터를 활용한 선박 전력 부하 예측 사례
4. 결론
참고문헌

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