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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 672 - 679 (8page)
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Recently, microgrid (MG) has been proposed as one of the most critical solutions for various energy problems. For the optimal and economic operation of MGs, it is very important to forecast the load profile. However, it is not easy to predict the load accurately since the load in a MG is small and highly variable. In this paper, we propose an artificial neural network (ANN) based method to predict the energy use in campus buildings in short-term time series from one hour up to one week. The proposed method analyzes and extracts the features from the historical data of load and temperature to generate the prediction of future energy consumption in the building based on sparsified K-means. To evaluate the performance of the proposed approach, historical load data in hourly resolution collected from the campus buildings were used. The experimental results show that the proposed approach outperforms the conventional forecasting methods.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methodology
Ⅲ. Experimental Results and Discussion
Ⅳ. Conclusion
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - J. N. Zagrajek / 2002 / Modeling electricity loads in California: ARMA model with hyperbolic noise / Signal Processing 82 (12) : 1903 ~ 1915
[학술지(정기간행물)] - V. M. Bianco / 2013 / Linear regression models to forecast electricity consumption in Italy / Energy Sources, Part B: Economics, Planning and Policy 8 (1) : 86 ~ 93
[학술대회논문] - G. Dudek / 2017 / Multivariate Regression Tree for Pattern-Based Forecasting Time Series with Multiple Seasonal Cycles / Proc. of 38th International Conference on Information Systems Architecture and Technology-ISAT 2017 : 85 ~ 94
[학술지(정기간행물)] - R. K. Jain / 2014 / Forecasting energy consumption of multi-family residential buildings using support vector regression: Investigating the impact of temporal and spatial monitoring granularity on performance accuracy / Applied Energy 123 : 168 ~ 178
[학술지(정기간행물)] - M. A. Daut / 2017 / Building electrical energy consumption forecasting analysis using conventional and artificial intelligence methods: A review / Renewable and Sustainable Energy Reviews 70 : 1108 ~ 1118
[학술지(정기간행물)] - V. M. Bianco / 2013 / Linear regression models to forecast electricity consumption in Italy / Energy Sources, Part B: Economics, Planning and Policy 8 (1) : 86 ~ 93
[학술대회논문] - G. Dudek / 2017 / Multivariate Regression Tree for Pattern-Based Forecasting Time Series with Multiple Seasonal Cycles / Proc. of 38th International Conference on Information Systems Architecture and Technology-ISAT 2017 : 85 ~ 94
[학술지(정기간행물)] - R. K. Jain / 2014 / Forecasting energy consumption of multi-family residential buildings using support vector regression: Investigating the impact of temporal and spatial monitoring granularity on performance accuracy / Applied Energy 123 : 168 ~ 178
[학술지(정기간행물)] - M. A. Daut / 2017 / Building electrical energy consumption forecasting analysis using conventional and artificial intelligence methods: A review / Renewable and Sustainable Energy Reviews 70 : 1108 ~ 1118
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