초록 ▼

■ 학습기반 고객별 수요 반응 결과 예측 기술 개발
- 평균 에너지 감축량 예측 (Ensemble기반)
▷ 평균 추정 대비 27.5%p, 18.4%p 예측 오차 개선 (Dataset 2종류)
- 15분 단위 하루 뒤 에너지 감축량 예측 (LSTM 기반)
▷ 평균 추정 대비 26%p, 36%p 예측 오차 개선 (Dataset 2종류)
■ 학습기반 수요반응 최적화 기술 개발
- 고객 포트폴리오 최적화
▷ 임의 구성 대비 30.8% 수익개선
- 고객 계약용량 최적화
▷ 기존 용량 대비 17

■ 학습기반 고객별 수요 반응 결과 예측 기술 개발
- 평균 에너지 감축량 예측 (Ensemble기반)
▷ 평균 추정 대비 27.5%p, 18.4%p 예측 오차 개선 (Dataset 2종류)
- 15분 단위 하루 뒤 에너지 감축량 예측 (LSTM 기반)
▷ 평균 추정 대비 26%p, 36%p 예측 오차 개선 (Dataset 2종류)
■ 학습기반 수요반응 최적화 기술 개발
- 고객 포트폴리오 최적화
▷ 임의 구성 대비 30.8% 수익개선
- 고객 계약용량 최적화
▷ 기존 용량 대비 17.3% 수익개선
■ 수요반응 고객 분석 기술 개발
- 계절별 사용량 분석 기능
- 유사 고객 클러스터링 기능
- RRMSE 추천 기능
■ 학습기반 고객별 수요 반응 결과 예측 기술 개발
- 평균 에너지 감축량 예측 (Ensemble기반)
▷ 평균 추정 대비 27.5%p, 18.4%p 예측 오차 개선 (Dataset 2종류)
- 15분 단위 하루 뒤 에너지 감축량 예측 (LSTM 기반)
▷ 평균 추정 대비 26%p, 36%p 예측 오차 개선 (Dataset 2종류)
■ 학습기반 수요반응 최적화 기술 개발
- 고객 포트폴리오 최적화
▷ 임의 구성 대비 30.8% 수익개선
- 고객 계약용량 최적화
▷ 기존 용량 대비 17.3% 수익개선
■ 수요반응 고객 분석 기술 개발
- 계절별 사용량 분석 기능
- 유사 고객 클러스터링 기능
- RRMSE 추천 기능
■ 수요반응 사업자와 고객 간 최적화 기술 개발 수요반응 사업자와 고객 간 최적화 기술 개발

(출처 : 초록 3p)

Abstract ▼

Ⅳ. Research Results
- Prediction algorithm of average load curtailment (based on Ensemble)
- Prediction algorithm of load curtailment for tomorrow, 15 minutes interval (based on LSTM)
- Customer portfolio optimization algorithm
- Customer contract optimization algorithm
- Customer ana

Ⅳ. Research Results
- Prediction algorithm of average load curtailment (based on Ensemble)
- Prediction algorithm of load curtailment for tomorrow, 15 minutes interval (based on LSTM)
- Customer portfolio optimization algorithm
- Customer contract optimization algorithm
- Customer analysis algorithm (Energy consumption analysis, Clustering analysis, RRMSE analysis, etc.)
- Optimization algorithm between aggregator and customer

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 초록 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• S U M M A R Y ... 5
• C O N T E N T S ... 6
• 목차 ... 7
• 제 1 장 연구개발 과제 개요 ... 8
• 제 1 절 연구개발의 목적 및 필요성 ... 8
• 제 2 절 연구개발의 목표 및 내용 ... 11
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 13
• 제 1 절 국내 현황 ... 13
• 제 2 절 국외 현황 ... 15
• 제 3 장 연구개발 수행내용 및 결과 ... 17
• 제 1 절 수요반응 예측 알고리즘 ... 17
• 1. 평균 감축량 예측 알고리즘 ... 17
• 2. 15분 단위 감축량 예측 알고리즘 ... 20
• 제 2 절 수요반응 최적화 알고리즘 ... 24
• 1. 고객 포트폴리오 최적화 알고리즘 ... 24
• 2. 고객 용량 최적화 알고리즘 ... 27
• 제 3 절 수요반응 고객 분석 알고리즘 ... 35
• 1. 수요반응 고객 전력정보 분석 알고리즘 ... 35
• 2. 수요반응 고객 클러스터링 알고리즘 ... 40
• 제 4 절 서비스 사업자와 소비자 사이의 에너지 최적화 알고리즘 ... 42
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 43
• 제 1 절 정성적 성과 요약 ... 43
• 1. 연구결과 요약 ... 43
• 2. 연구의 우수성 ... 43
• 3. 관련분야의 기여도 ... 44
• 제 2 절 정량적 성과 요약 ... 44
• 1. 정량적 성과 ... 44
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 47
• 제 1 절 추가연구의 필요성 ... 47
• 제 2 절 타 연구에의 응용, 기업화 추진방안 ... 47
• 제 6 장 참고문헌 ... 48
• 끝페이지 ... 49