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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오지현 (한국해양대학교) 오진석 (한국해양대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제24권 제9호
발행연도
2020.9
수록면
1,202 - 1,208 (7page)

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현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충 · 방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전기추진시스템
Ⅲ. 전력관리시스템
Ⅳ. DNN을 통한 배터리 상태 판단
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (7)

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