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논문 기본 정보

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조수빈 (동아대학교) 정영훈 (동아대학교) 조성령 (동아대학교) 서정일 (동아대학교) 천세진 (동아대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제27권 제4호
발행연도
2024.4
수록면
473 - 481 (9page)
DOI
10.9717/kmms.2024.27.4.473

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Renewable energy is currently driving innovation in the energy industry. However, the widespread distribution of renewable energy resources across various regions and the temporal variability in production pose challenges for the operation and management of virtual power plant (VPP). To address this issue, a Dynamic Virtual Power Plant (DVPP) has been proposed for the dynamic configuration of VPP. In this paper, we propose the MaxProfit Time Series Clustering for Virtual Power Plant (MTPSC-VPP) to effectively aggregate virtual power plant. We perform time series clustering based on density using the normalized Mean Absolute Error (nMAE) between actual measurements and predictions. Subsequently, we compare the proposed algorithm with non-time series and existing algorithms through experimental evaluations. The results indicate that MTPSC-VPP yields approximately 93%p higher prediction revenue compared to non-time series methods and about 15%p higher compared to existing algorithms. However, it exceeds the calculation criteria of up to 30% of reward on specific dates, suggesting directions for achieving better performance in future research.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안방법
4. 실험
5. 결론
REFERENCE

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