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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 120 - 126 (7page)
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최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥 러닝 네트워크
Ⅲ. 실험 환경 및 결과
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Y. Cheng / 2017 / PowerLSTM : Power demand forecasting using long short-term memory neural network / Proc. of Advanced Data Mining and Applications: 13th International Conference :727~740
J. Y. Choi / 2018 / Combining LSTM network ensemble via adaptive weighting for improved time series forecasting / Mathematical Problems in Engineering 2018:1~8
W. He / 2017 / Load forecasting via deep neural networks / Proc. of 5th International Conference on Information Technology and Quantitative Management, ITQM 2017 122:308~314
S. P. Kim / 2016 / Deep Learning First Step / Hanbit media
I. Goodfellow / 2016 / Deep Learning / MIT Press
J. Y. Choi / 2018 / Combining LSTM network ensemble via adaptive weighting for improved time series forecasting / Mathematical Problems in Engineering 2018:1~8
W. He / 2017 / Load forecasting via deep neural networks / Proc. of 5th International Conference on Information Technology and Quantitative Management, ITQM 2017 122:308~314
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