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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최석민 (동서대학교) 김선용 (동서대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제19권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
515 - 522 (6page)

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전 세계적으로 전력 소비량이 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 빌딩의 전력 소비 비율은 세계 전력 소비 비율의 20% 이상을 차지할 만큼 그 비중이 크다. 이에 따라 빌딩에서의 전력 소비를 효율적으로 관리하는 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS, Building Energy Management System)의 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있으며, 특히 최근에는 인공지능 기술의 발달로 인해 Smart BEMS 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기반 V2G(Vehicle-to-Grid) Station 연계형 스마트 에너지 빌딩 전력 제어 기법을 제안한다. 실제 빌딩의 전력량 데이터 기반 성능평가 결과, 학습이 진행됨에 따라 빌딩에서의 전력 요금이 감축하는 것을 확인하였다.
#강화학습 #Q 러닝 #빌딩 에너지 관리 시스템 #V2G 스테이션 #에너지 저장 장치 #Reinforcement Learning #Q-learning #Building Energy Management System #V2G Station #Energy Storage System

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