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김철호 (고려대학교) 김한주 (고려대학교) 변지욱 (고려대학교) 고재현 (고려대학교) 허연숙 (고려대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
789 - 792 (4page)

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This study developed the probabilistic models of the internal electricity load for educational buildings on the basis of the structured probabilistisic model framework developed in the previous study for residential buildings. In this process, heterogeneous public data sosurces (MOLIT EAIS and KEPCO AMI) were used, and differences in internal electricity load within education buildings were invetigated with using the clustering method. The cluster analysis revealed two distinctive load profiles, which may be due to different types of educational purposes: schools and private educational institutes. Within each cluster of buildings, individual-building variations of internal electricity load, as well as temporal variations of internal electricity load were quantified by the structured probabilistic models Statistical models 1 and 3 can represent individual variations in internal electricity load for each building, and statistical models 2 and 4 can reflect temporal variations in hourly internal electricity load patterns that change daily.
#Probabilistic model(확률적 모델) #Electricity load profile(전력부하 프로필) #Clustering method(클러스터링) #Individual variation(건물별 다양성) #Temporal variation(시간별 변동성)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 확률적 통계모델
4. 결론
References

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