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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 242 - 250 (9page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.3.242
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본 연구는 효율적인 스마트 그리드 시스템을 운용하기 위한 필수 불가결한 요소인 전력수요의 보다 정확한 예측을 그 대상으로 한다. 기존의 시계열적 방법론 및 인공신경망을 이용한 방법론 들이 전력수요 예측에 쓰이는 동안, 전력수요가 가지는 비선형적 요소 및 소수의 데이터 등이 그 이슈로 여겨져 왔다. 이를 해소하기 위하여, 본 연구는 두 개의 LSTM을 하나의 Attention Mechanism으로 연결한 변형된 Attention Mechanism 기반의 LSTM (MA-LSTM)을 제안한다. MA-LSTM은 기존의 시계열화되어 있는 데이터를 첫 번째 LSTM에 넣고, 여기서 추출된 attention 요소들을 두 번째 LSTM에 넣어 학습한 후, 최종적으로 Attentaion 레이어에서 결합하는 형태를 취한다. 이를 통하여 소수의 데이터를 가지고 보다 정확하게 특성에 기초하여 학습 및 예측하는 특징을 가진다. 본 연구에서는 실제 전력수요 데이터의 예측을 통하여, 제안된 프레임웍을 ARIMA 및 LSTM과 비교하여 그 우수성을 실험적으로 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 및 문헌 연구
3. 전력 데이터 예측 비교를 위한 모델
4. 실험 및 예측 성능 결과
5. 결론
References
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
M. Sim, “Review on integration of smart grid into smart city,” Journal of Society for e-Business Studies, vol. 25, no. 1, pp. 35-43, 2020.
W. Jin, D. Choi, Y. Kim and U. Kang, “Activity prediction from sensor data using convolutional neural networks and an efficient compression method,” Journal of Korean Institute of Information Scientist and Engineers, vol. 45, no. 6, pp. 564-571, 2018.
H. Lee, “Embedded system framework and its implementation for device-to-device intelligent communication of manufacturing IoT device considering smart factory,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 27, no. 5, pp. 459-465, 2017.
S. Saif, F. Rahmadani and H. Lee, “Implementation and simulation of cyber physical system for robotic arm control in smart factory,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, no. 4, pp. 308-315, 2019.
H. Lee, “Framework and development of fault detection classification using IoT device and cloud environment,” Journal of Manufacturing Systems, vol. 43, no. 2, pp. 257-270, 2019.
W. Jin, D. Choi, Y. Kim and U. Kang, “Activity prediction from sensor data using convolutional neural networks and an efficient compression method,” Journal of Korean Institute of Information Scientist and Engineers, vol. 45, no. 6, pp. 564-571, 2018.
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