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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 1,376 - 1,383 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2024.73.8.1376
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Digital twin has gained attentions in the literature because it enables us to either estimate future states of a system or prevent its fault failures. To successfully apply digital twin into a system, a model of the system has to be accurately identified. Koopman Operator Theorey proved in 1931 sheds light on the system identification because it makes us interpret a nonlinear dynamical system as a linear system. Nowdays, deep learning technoloiges with the theory have been used for the system identification. We herein aim to review a model named as Koopman Autoencoder (KAE), which is considered to be baseline in the literature, and propose a new training/inference strategy to improve the performance of KAE for future estimation. To demonstrate advantages of our strategy, we develop two KAE models with/without our strategy, using synthetic datasets generated with the IEEE 3-Bus system. We show that KAE with the strategy can achieve a better performance with respect to mean squared error and relative root mean squared error, compared to KAE without it.
목차
Abstract
1. 서론
2. 배경
3. 재시작 기반의 학습/추론 방법
4. 실험
5. 결론
References
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