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양현재 (한국외국어대학교) 정범진 (서울과학기술대학교) 김동식 (한국외국어대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
1,397 - 1,400 (4page)

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Accurate prediction of electricity consumption is very important for efficient electricity power generation. Previous power consumption patterns can be effectively used to forecast future electricity power consumptions. Recently, many prediction techniques with excellent performance have been proposed. Deep learning can be a promising approach for such a consumption prediction. In order to improve the prediction performance, selecting appropriate features is important. In apartment housing environments, typically five metering data can be collected through a data concentrator unit. Hence, we can utilize those metering data to improve the prediction accuracy. In this paper, for an appropriate selection of input data for a prediction, we conduct a correlation analysis between the five metering data including electricity energy. We found that the usage of water is closely related with the electricity usage.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 5종 검침 데이터의 시간대별 사용 및 상관도 분석
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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