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NTIS 바로가기주관연구기관 | 부산대학교 Busan National University |
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연구책임자 | 박준호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100013913 |
과제고유번호 | 1345317646 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-11 |
키워드 | 빌딩에너지관리시스템.에너지저장장치시스템.딥 러닝.충.방전계획.빅 데이터.전력수요예측.Building Energy Management System,BEMS.Energy Storage System,ESS.Deep Learning.Charge/Discharge Scheduling.Big Data.Load Forecasting. |
□연구개요
1) 연구개발의 필요성
∙ 전력설비, 냉난방설비, 공조설비, 조명설비 등 빌딩 전체 부하량을 효율적으로 관리하기 위해서는 빌딩의 고유 부하사용 패턴 및 특징과 기온 및 날씨 등의 외부 요인들 또한 잘 반영할 수 있는 예측기법 개발이 필수적임
∙ 빌딩부하예측으로 얻을 수 있는 정보를 통해서 BEMS의 최적 충∘방전시점을 선택하여 ESS의 효율적인 관리가 필수적임
2) 연구개발의 최종 목표
∙ 딥 러닝 기반의 전력수요예측 모델 개발 및 BEMS 충∘방전 계획 수립을 위한 최적알고리즘 개발
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