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자료유형
학술저널
저자정보
차현종 (배재대학교) 강아름 (배재대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
117 - 124 (8page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.02.117

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공조 시스템은 일상생활에서 중요한 역할을 하며, 전력수요에도 큰 영향을 준다. 기상 상황에 따라 전력수요의 차이가 크다. 기상 상황에 따른 정확한 전력수요의 예측은 미래의 스마트 그리드 시스템의 구축과 신뢰도, 효율성을 향상시킨다. 따라서 전력수요를 예측하기 위해 여러 가지 머신러닝 분석 기법이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 기상정보를 기반으로 하는 전력을 예측하는 기법을 제안한다. 특히 기상청에서 제공되는 과거의 기상정보와 실제 공조 시스템에서 사용된 전력 값을 이용하여 머신러닝 모델을 훈련하여 미래의 전력 수요 값을 예측한다. 또한, 전력예측에 있어서 어떠한 기상 변수가 중요한지 분석하였다. 실험결과 89% 이상의 정확도를 나타내었으며 휴일 유무와 풍속, 기압, 기온, 습도 등이 전력수요에 중요한 요소임을 확인하였다.
#인공지능 #기상정보 #전력수요 #예측모델 #회귀분석 #Artificial Intelligence #Weather Information #Power Demand #Prediction Model #Regression Analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 공조 시스템의 전력예측 모델 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

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