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논문 기본 정보

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저자정보
엄호용 (공주대학교) 유대현 (파이온일렉트릭) 백승묵 (공주대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
618 - 619 (2page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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본 논문은 전력수요량을 예측하기 위해 사용되는 여러 인공지능 알고리즘의 내부 파라미터와 학습 기법의 적용 방법에 따른 학습 성능을 비교하였다. 전력계통 안정화를 위해서는 전력수급의 균형을 맞추는 것이 필수적이고 이를 위해서는 전력수요량 예측이 필요하다. 그러나 전력수요량은 사회, 경제적 인자뿐만 아니라 기상 인자 등과 같은 여러 영향에 의해 비선형적 특성이 나타나 전력수요 예측에 어려움이 따른다. 전력수요량 예측에는 여러 기법과 적용방법이 있지만, 예측 대상과 그 범위에 따라 각 특성에 맞는 기법을 선택해야 한다. 본 논문에서는 전력수요량 예측을 위해 사용되는 다양한 인공지능 알고리즘 중 LSTM (Long Short-term Memory)의 학습 시 내부 파라미터 중 은닉층의 셀 개수, 활성 ... 전체 초록 보기

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