최근 에너지 절약을 위한 목표로 전력 수요 예측에 대한 중요성이 높아지고 있으며 이에 따른 연구적 가치와 관심이 높아짐에 따라 다양한 예측 방법론이 제시되었다. 기존의 전력 수요 예측의 제한적 특성을 뛰어넘는 많은 양의 과거 전력 수급 데이터를 분석할 수 있는 기술을 도입하기 위한 노력은 계속되었고 이는 인공지능 기법을 활용한 전력 수요 예측 기술의 발달로 이어졌다. 최근 컴퓨터의 소프트웨어와 하드웨어의 발달로 인공지능 기법 성능이 과거보다 높아짐에 따라 대용량 데이터를 분석하여 예측을 수행하는 분야에 인공지능 기법이 많이 쓰이고 있다. 그중 이미지 분석, 분류, ...
최근 에너지 절약을 위한 목표로 전력 수요 예측에 대한 중요성이 높아지고 있으며 이에 따른 연구적 가치와 관심이 높아짐에 따라 다양한 예측 방법론이 제시되었다. 기존의 전력 수요 예측의 제한적 특성을 뛰어넘는 많은 양의 과거 전력 수급 데이터를 분석할 수 있는 기술을 도입하기 위한 노력은 계속되었고 이는 인공지능 기법을 활용한 전력 수요 예측 기술의 발달로 이어졌다. 최근 컴퓨터의 소프트웨어와 하드웨어의 발달로 인공지능 기법 성능이 과거보다 높아짐에 따라 대용량 데이터를 분석하여 예측을 수행하는 분야에 인공지능 기법이 많이 쓰이고 있다. 그중 이미지 분석, 분류, 객체 인식, 데이터 예측 등에 많은 활용도를 보이고 있다. CNN(Convolution Neural Networks) 모델은 이미지 분류, 계체 위치 지정, 이미지 캡션 등에 효율적인 인공지능 모델이다. LSTM(Long Short Term Memory) 모델은 입력 데이터의 시간적 요소를 고려한 회귀 예측에 쓰이는 인공지능 모델이다. 본 연구에서는 전력 수급 데이터를 분석하고 단일 변수를 활용한 단기 전력 수급 예측에 적합한 딥러닝 모델을 설계하고자 한다. 이를 위해 CNN딥러닝 알고리즘과 LSTM 딥러닝 알고리즘의 특성을 결합한 CNN - LSTM 하이브리드 모델을 활용하여 다른 단일 모델을 사용하는 경우보다 더 높은 예측 정확도를 보이고자 한다. 모델별 성능 확인은 예측치에 대한 모델 성능 분석에 자주 이용되는 방법의 하나인 (Root Mean Square Error: RMSE)를 이용한다. 그리고 예측일의 실제 전력 수급 데이터와 예측 데이터의 오차율은 (Mean Absolute Percentage Error: MAPE)를 통해 확인한다. 더 나아가 CNN – LSTM 하이브리드 모델을 활용할 수 있는 방안과 보완할 점에 대하여 논의하고자 한다. 연구 결과는 전력 에너지 관리의 측면에서 제안된 모델을 이용하여 수요의 균형을 유지하고 관리하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
최근 에너지 절약을 위한 목표로 전력 수요 예측에 대한 중요성이 높아지고 있으며 이에 따른 연구적 가치와 관심이 높아짐에 따라 다양한 예측 방법론이 제시되었다. 기존의 전력 수요 예측의 제한적 특성을 뛰어넘는 많은 양의 과거 전력 수급 데이터를 분석할 수 있는 기술을 도입하기 위한 노력은 계속되었고 이는 인공지능 기법을 활용한 전력 수요 예측 기술의 발달로 이어졌다. 최근 컴퓨터의 소프트웨어와 하드웨어의 발달로 인공지능 기법 성능이 과거보다 높아짐에 따라 대용량 데이터를 분석하여 예측을 수행하는 분야에 인공지능 기법이 많이 쓰이고 있다. 그중 이미지 분석, 분류, 객체 인식, 데이터 예측 등에 많은 활용도를 보이고 있다. CNN(Convolution Neural Networks) 모델은 이미지 분류, 계체 위치 지정, 이미지 캡션 등에 효율적인 인공지능 모델이다. LSTM(Long Short Term Memory) 모델은 입력 데이터의 시간적 요소를 고려한 회귀 예측에 쓰이는 인공지능 모델이다. 본 연구에서는 전력 수급 데이터를 분석하고 단일 변수를 활용한 단기 전력 수급 예측에 적합한 딥러닝 모델을 설계하고자 한다. 이를 위해 CNN 딥러닝 알고리즘과 LSTM 딥러닝 알고리즘의 특성을 결합한 CNN - LSTM 하이브리드 모델을 활용하여 다른 단일 모델을 사용하는 경우보다 더 높은 예측 정확도를 보이고자 한다. 모델별 성능 확인은 예측치에 대한 모델 성능 분석에 자주 이용되는 방법의 하나인 (Root Mean Square Error: RMSE)를 이용한다. 그리고 예측일의 실제 전력 수급 데이터와 예측 데이터의 오차율은 (Mean Absolute Percentage Error: MAPE)를 통해 확인한다. 더 나아가 CNN – LSTM 하이브리드 모델을 활용할 수 있는 방안과 보완할 점에 대하여 논의하고자 한다. 연구 결과는 전력 에너지 관리의 측면에서 제안된 모델을 이용하여 수요의 균형을 유지하고 관리하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
Various prediction methodologies have been presented as the importance of predicting power supply and demand has been increasing recently with the aim of saving energy, and value and interest of the research has increased accordingly. Efforts continued to be made to introduce technologies that ...
Various prediction methodologies have been presented as the importance of predicting power supply and demand has been increasing recently with the aim of saving energy, and value and interest of the research has increased accordingly. Efforts continued to be made to introduce technologies that can analyze large amounts of past power supply and demand data beyond the limited nature of conventional power supply and demand forecaasts, which led to the development of power supply and demand forecasting technologies using artificial intelligence techniques. As the performance fo artificial intelligence techniques has been higgher recently due to the development of computer software and hardware, artificial intelligence techniques are being used in areas where large-capacity data is analyzed and predicted. Among them, it shows a lot of utilization in image analysis, classification, object recognition, and data prediction. The CNN(Convolution Neural Networks) model is an efficient artificial intelligence model for image classification, gene positioning, and image captionning. The LSTM(Long Short Term Memory) model is an artificial intelligence model used to predict regression considering the temporal elements of input data. In this study, we want to analyze power supply and demand data and design a deep learning model suitable for short-term power supply and demand forecasting using a single variable. To this end, we would like to use the CNN – LSTM hybrid model, which combines the characteristics of the CNN deep learning algorithm with the LSTM deep learing algorithm, to show higher predictive accuracy than if other single models were used. Model – specific performance checks reviewed the appropriateness of the proposed model through RMSE(Root Mean Square Error), a method often used for model – specific performance analysis of forecasts. And the error was confirmed by comparing the actual data with the predicted data. Furthermore, we would like to discuss ways to utilize and complement the CNN – LSTM hybrid model. Research results are expected to be used as a way to balance and manage supply and demand using the proposed model in terms of power enery management.
Various prediction methodologies have been presented as the importance of predicting power supply and demand has been increasing recently with the aim of saving energy, and value and interest of the research has increased accordingly. Efforts continued to be made to introduce technologies that can analyze large amounts of past power supply and demand data beyond the limited nature of conventional power supply and demand forecaasts, which led to the development of power supply and demand forecasting technologies using artificial intelligence techniques. As the performance fo artificial intelligence techniques has been higgher recently due to the development of computer software and hardware, artificial intelligence techniques are being used in areas where large-capacity data is analyzed and predicted. Among them, it shows a lot of utilization in image analysis, classification, object recognition, and data prediction. The CNN(Convolution Neural Networks) model is an efficient artificial intelligence model for image classification, gene positioning, and image captionning. The LSTM(Long Short Term Memory) model is an artificial intelligence model used to predict regression considering the temporal elements of input data. In this study, we want to analyze power supply and demand data and design a deep learning model suitable for short-term power supply and demand forecasting using a single variable. To this end, we would like to use the CNN – LSTM hybrid model, which combines the characteristics of the CNN deep learning algorithm with the LSTM deep learing algorithm, to show higher predictive accuracy than if other single models were used. Model – specific performance checks reviewed the appropriateness of the proposed model through RMSE(Root Mean Square Error), a method often used for model – specific performance analysis of forecasts. And the error was confirmed by comparing the actual data with the predicted data. Furthermore, we would like to discuss ways to utilize and complement the CNN – LSTM hybrid model. Research results are expected to be used as a way to balance and manage supply and demand using the proposed model in terms of power enery management.
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