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NTIS 바로가기주관연구기관 | 고려대학교 Korea University |
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연구책임자 | 황인준 |
참여연구자 | 문지훈 , 박진웅 , 정승원 , 정승민 , 조용장 , 문재욱 , 이지은 , 정원용 |
보고서유형 | 1단계보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-11 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100016293 |
과제고유번호 | 1711116354 |
사업명 | 에너지클라우드기술개발(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-11-13 |
키워드 | 확률론적 예측.심층 학습.전이학습.전력수요 예측.에너지 운영 스케줄링.마이크로그리드 시뮬레이션.Probabilistic forecasting.Deep learning.Transfer learning.Energy operation scheduling.Microgrid simulation. |
■ 앙상블 및 심층 신경망 등 기계학습 기반의 단기 일사량 예측 기술 개발
- Attention Mechanism 기반의 심층 학습을 이용한 단기 일사량 예측 기술
- LightGBM 기반의 앙상블 학습을 이용한 단기 일사량 예측 기술
■ 데이터 부족 문제 해결 기법 기반의 전력수요 예측 기술 개발
- 전이학습 기반의 랜덤 포레스트를 사용한 전력수요 예측 기술
- 전이학습 기반의 Deep Neural Network를 사용한 전력수요 예측 기술
- CTGAN 기반의 전력 데이터 생성을 통한 전력수요 예
Ⅳ. Result of the research
■ Load forecasting scheme using transfer leraning-based random forest
- Development of building selection technique similar to target building through similarity analysis based on Euclidean distance
- Collecting load data for general office building and performing
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