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학술논문

예측모델 (Gaussian Process Regression) 을 통한 에너지저장시스템 운영전략

이용수 8

영문명
발행기관
한국시뮬레이션학회
저자명
정요한 박진규
간행물 정보
『한국시뮬레이션학회 학술대회집』2017년 춘계학술대회 발표집, 2690~2695쪽, 전체 6쪽
주제분류
공학 > 기타공학
파일형태
PDF
발행일자
2017.04.26
4,000

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

에너지 저장시스템은 에너지 생산과 소비의 불균형을 해소하여;에너지의 탄력적 공급을 가능하게 하는 장점을 가진다. 이번 연구 에서는;에너지 소비량을 예측하기 위해 머신 러닝 기법인 Gaussian Process Regression (GPR) 을 도입할 것이다. 이 방법은 베이지안 모델 로써;결과값을 확률분포로 표현한다. 그래서;불확실성이 연관된 의사결정 문제에 장점을 가진다. 이번 연구에서는;에너지 소비 예측의 불확실성 정도를 다르게 고려함으로써;비용;부하(PEAK) 관점에서;에너지 저장시스템의 운영전략을 도출할 것이다.

영문 초록

목차

서론
본론
결론

키워드

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APA

정요한,박진규. (2017).예측모델 (Gaussian Process Regression) 을 통한 에너지저장시스템 운영전략. 한국시뮬레이션학회 학술대회집, 2017 (1), 2690-2695

MLA

정요한,박진규. "예측모델 (Gaussian Process Regression) 을 통한 에너지저장시스템 운영전략." 한국시뮬레이션학회 학술대회집, 2017.1(2017): 2690-2695

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