Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2019.10a
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- Pages.817-819
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- 2019
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Factory power usage prediciton model using LSTM based on factory power usage data
공장전력 사용량 데이터 기반 LSTM을 이용한 공장전력 사용량 예측모델
- Go, Byung-Gill (The company of SWM) ;
- Sung, Jong-Hoon (The company of SWM) ;
- Cho, Yeng Sik (The company of AMEP)
- Published : 2019.10.30
Abstract
다양한 학습 모델이 발전하고 있는 지금, 학습을 통한 다양한 시도가 진행되고 있다. 이중 에너지 분야에서 많은 연구가 진행 중에 있으며, 대표적으로 BEMS(Building energy Management System)를 볼 수 있다. BEMS의 경우 건물을 기준으로 건물에서 생성되는 다양한 DATA를 이용하여, 에너지 예측 및 제어하는 다양한 기술이 발전해가고 있다. 하지만 FEMS(Factory Energy Management System)에 관련된 연구는 많이 발전하지 못했으며, 이는 BEMS와 FEAMS의 차이에서 비롯된다. 본 연구에서는 실제 공장에서 수집한 DATA를 기반으로 하여, 전력량 예측을 하였으며 예측을 위한 기술로 시계열 DATA 분석 방법인 LSTM 알고리즘을 이용하여 진행하였다.
Keywords