지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 1 - 22 (22page)
- DOI
- 10.7838/jsebs.2024.29.2.001
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
전력 소비량이 매년 증가함에 따라, 건물 에너지 운영관리를 위해 정확한 전력 수요 예측이 요구되고 있다. 전력 수요 예측 모델은 건물의 특성, 데이터 패턴, 예측 기법 등 여러 요인에 의해 예측 성능의 차이를 보임에 따라 예측 성능을 향상시키기 위해서는 건물별 적절한 예측모델 선정이 중요하다. 본 연구는 서로 다른 전력 수요 규모와 변동성을 보이는 3개의 건물을 대상으로 머신러닝 및 딥러닝 기반의 전력 수요 예측 모델들의 성능을 비교한다. 실험 결과, 단일 모델이 모든 건물에서 우수한 성능을 보이지 않았으며 적절한 예측 모델 선정을 통해 예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 건물의 전력 예측 모델 도입 시, 적절한 예측 모델 선정을 위한 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 전력 수요 예측 모델 성능 비교를 위한 프레임워크
3. 실험 설정
4. 실험 결과 및 비교 연구
5. 결론
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 함께 이용한 논문
에너지 소비량 감소를 위한 전력 소비량 예측 모델 간 비교
이강민
,
최성찬
,
이연지
외 4명
Proceedings of KIIT Conference
2023
.11
머신러닝 기반 앙상블 모델 비교 및 소프트보팅을 이용한 전력 수요 예측
김도준
Proceedings of KIIT Conference
2024
.11
거대언어모델 기반 특징 추출을 이용한 단기 전력 수요량 예측 기법
이재승
,
유제혁
한국산업정보학회논문지
2024
.06
정형 비즈니스 데이터를 사용한 모델 학습에서의 탄소 배출량 비교
김지혁
,
장청롱
,
박웅
지능정보연구
2024
.03
딥러닝 기반 제주지역 발전량을 고려한 주간 전력수요예측
윤상철
,
이호준
,
김병호
외 1명
대한전기학회 학술대회 논문집
2023
.10
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089828020