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V2G 환경의 전력 수급 의사결정 지원을 위한 SARIMA기법과 LSTM기법의 전력사용량 1일 예측 연구 -
분야 자연과학 > 생물
저자 이정현 김재성 안영호 조완섭
발행기관 한국데이터정보과학회
간행물정보 한국데이터정보과학회지 2019년, 한국데이터정보과학회지 제30권 제4호, 779page~795page(총17page)
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목차
부제 : Daily forecasting of energy demand using SARIMA and LSTM method to support decision making on V2G
요약
1. 머리말
2. 선행 연구
3. 모형 수립
4. 예측 결과
5. 결론
References
Abstract
 
 
국문초록
최근 제기되는 원전이슈와 함께 현재의 국내 전력수급은 위기에 맞닿아 있고 향후에도 국내 전기차 충전소 보급 정책과 한반도 정치적 이슈에 따라 추가적인 전력 수요가 급증할 것이라 예상한다. 본 논문은 상시전력과 대체전력의 전환, 에너지 거래 등에 있어서 Peak 전력사용량과 그 시간대를 예측하는 것에 연구 목적을 둔다. 따라서 24시간 기반의 단기 예측을 분석 목표로 설정하였고, 시계열 분석기법인 SARIMA (seasonal ARIMA) 모형과 인공신경망 기법의 하나인 LSTM (long short term memory)을 통해 분석 및 예측을 진행하였다. 향후에도 24시간 기반의 전력수요 예측모형이 V2G (Vehicle to Grid) 또는 ESS (energy storage system)와 관련된 현업에 활용 및 확장될 수 있도록 기대한다.
 
 
영문초록
Domestic energy demand is currently at risk and is related to the gradual phase-out of nuclear power plants and the expansion of EV (electric vehicle) charging stations. And also, there will be additional demand due to political problems on the Korean Peninsula. The purpose of this study is to predict the energy peak load and their time zone of day when switching from main power to ESS (energy storage system) or energy trading. So, our goal is to get more reliable results through a short time period analysis based on 24-hours. And SARIMA (seasonal ARIMA) and long short term memory (LSTM) were used to perform this study. We hope this model of analysis can be used positively on real world related with V2G (vehicle to grid) or ESS in the near future.
 
 
인공신경망, 전력 peak 부하, ESS, LSTM, V2G, energy peak load, RNN, SARIMA
 
 
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