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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유남조 (Hankuk University of Foreign Studies) 이은애 (Hankuk University of Foreign Studies) 정범진 (Seoul National University of Science and Technology) 김동식 (Hankuk University of Foreign Studies)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2019.12
수록면
258 - 265 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

공동주택 데이터 분석 및 요금제 효과와 전력 소비 패턴 분석 및 딥러닝을 이용한 소비 패턴 예측
유남조 2020.01 학위논문

2019

공동주택 전력 소비 데이터 분석 및 딥러닝을 사용한 전력 소비 예측
유남조 ,  이은애 ,  정범진 외 1명 전기전자학회논문지 2019.12 학술저널
공동주택 AMI 데이터 분석 및 K-Means 알고리즘을 이용한 전력 소비 패턴 분석
유남조 ,  이은애 ,  정범진 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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에너지의 생산 효율성을 증가시키기 위해 최근 스마트그리드 기술 중 지능형 검침 시스템(AMI, advanced metering infrastructure)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 전력 소비 데이터를 분석하고 소비 패턴을 예측하는 일은 AMI에서 핵심적인 부분이다. 본 논문에서는 수집된 전력 소비 데이터를 분석하고 발생할 수 있는 오류들을 정리하였으며 소비 패턴을 월별로 k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 또한 deep neural network를 이용하여 소비 패턴을 예측하였는데, 가구별 하루 전력 사용량 예측의 어려움을 극복하기 위하여 전력 사용량을 100개의 군집으로 분류하여 이 군집의 하루 평균으로 다음날 군집의 평균을 예측하였다. 실제 AMI에서의 전력 데이터를 사용하여 오류들을 분석하였으며 군집화 방법을 도입하여 성공적으로 전력 소비 예측이 가능하였다.
#advanced metering infrastructure #deep neural network #load data #load forecasting #k-means clustering #meter reading

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전력 소비 데이터 분석
Ⅲ. 전력 소비 패턴 분석
Ⅳ. 딥러닝을 이용한 전력 소비 패턴 예측
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
명노길 / 2010 / 한전의 지능형 원격검침 시스템에 대한 연구 / 한국통신학회논문지B 35(8):1251~1258 google schola 정준홍 / 2018 / AMI 시스템의 효과적인 계량정보 수집방법 / 한국통신학회논문지 43(8):1311~1320 dbpia Dong Kim / 2019 / Statistical Learning for Service Quality Estimation in Broadband PLC AMI / Energies 12(4):684 Crossref S. M. Jeong / 2014 / A consideration on the value evaluation of AMI data as big data / Proc. KIEE Summer Conf. :45~46 google schola Y. I. Kim / 2014 / Apparatus and method for data processing of energy management system / Proc. KIEE Summer Conf. :192~193 google schola

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