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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,540 - 1,547 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.10.1540
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BEMS provide energy forecasting capabilities for effective energy management. Energy consumption prediction requires complete time series data, including missing data sets that may lead to biased results. However, it is a common problem that BEMS data is not measured due to power failure, communication barrier, maintenance and other reasons. Therefore, a solution is required for missing values. The existing methods will affect the results of the prediction model in the case of continuous missing interval or small amount of data. Therefore, this study uses VLSW algorithm which can generate fully learned data with only a small amount of data and SSIM model based on it to study the scheme to improve the prediction accuracy of building energy data set including missing values, and compares the difference with existing models. The results show that the SSIM model has better prediction accuracy than the existing LSTM technology. The concentration range of ASHRAE error level was satisfactory.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 동향
3. 방법론
4. 사례 적용
5. 결론
References
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
G. D. Kontes / 2014 / Intelligent BEMS design using detailed thermal simulation models and surrogate-based stochastic optimization / Journal of Process Control 24(6):846~855
J. Yuan / 2015 / Development and application of a simple BEMS to measure energy consumption of buildings / Energy and Buildings 109:1~11
S. Wang / 2018 / Development of Easily Accessible Electricity Consumption Model Using Open Data and GA-SVR / Energies 11(2):14
K. Amasyali / 2018 / A review of data driven building energy consumption prediction studies / Renewable & Sustainable Energy Reviews 81:1192~1205
J. J. Yang / 2017 / k-Shape clustering algorithm for building energy usage patterns analysis and forecasting model accuracy improvement / Energy and Buildings 146:27~37
J. Yuan / 2015 / Development and application of a simple BEMS to measure energy consumption of buildings / Energy and Buildings 109:1~11
S. Wang / 2018 / Development of Easily Accessible Electricity Consumption Model Using Open Data and GA-SVR / Energies 11(2):14
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