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가구당 기기별 에너지 사용량 예측을 위한 딥러닝 모델의 설계 및 구현
Design and Implementation of Deep Learning Models for Predicting Energy Usage by Device per Household
- 이주희;
- 이강윤
초록
우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.
키워드
Energy Moniotring; Energy consumption prediction; Energy Management System; Machine Learning Model; 에너지 모니터링; 에너지 사용량 예측; 에너지 관리 시스템; 머신러닝 모델
- 제목
- 가구당 기기별 에너지 사용량 예측을 위한 딥러닝 모델의 설계 및 구현
- 제목 (타언어)
- Design and Implementation of Deep Learning Models for Predicting Energy Usage by Device per Household
- 저자
- 이주희; 이강윤
- 발행일
- 2021-08
- 저널명
- 한국빅데이터학회 학회지
- 권
- 6
- 호
- 1
- 페이지
- 127 ~ 132
- 언어
- KOR
- 출판사
- 사)한국빅데이터학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 6 페이지
- ISSN
- P 2508-1829