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초록

영어

In this paper, we propose a non-intrusive load monitoring(NILM) system which can find the power of each home appliance from the aggregated total power as the activation in the trading market of the distributed resource and the increasing importance of energy management. We transform the amount of appliances’ power into a power on-off state by preprocessing. We use LSTM as a model for predicting states based on these data. Accuracy is measured by comparing predicted states with real ones after postprocessing. In this paper, the accuracy is measured with the different number of electronic products, data postprocessing method, and Time step size . When the number of electronic products is 6, the data postprocessing method using the Round function is used, and Time step size is set to 6, the maximum accuracy can be obtained.

한국어

본 논문은 분산자원 집합 거래시장의 활성화와 에너지 관리의 중요성이 증가되면서 에너지 관리 모니터링 기술로 서 합산된 전체 전력으로부터 각각의 가전제품의 전력을 찾아내는 비 침입 부하 모니터 기법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 전처리를 통해 각 가전제품들의 power on-off상태가 나오도록 한다. 이러한 데이터를 LSTM을 모델로 사용하 여 각 가전제품들의 power on-off 상태를 예측한다. 예측한 상태들을 데이터 후처리를 한 후, 실제 상태들과 비교하여 정확도를 측정한다. 본 논문에서는 전자제품의 개수, 데이터 후처리 방법과 Time step size 를 다르게 하여 정확도를 측정하여 비교한다. 전자 제품의 개수가 6개이고, Round 함수로 데이터 후처리 방법을 사용하고, Time step size 는 6으로 설정하였을 때, 가장 높은 정확도가 나온 것으로 측정되었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 순환신경망(RNN)
1. 활성화 함수: tanh 비선형 함수, ReLU 함수
Ⅲ. LSTM
Ⅳ. 시스템 모델과 데이터 처리
1. LSTM 예측 모델
2. 데이터 처리
Ⅴ. 실험 및 결과
1. 데이터 처리방법
2. Time step size 크기 설정
Ⅵ. 결론
References

키워드

저자

• 경찬욱 [ Chanuk Kyeong | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 선준호 [ Joonho Seon | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 선영규 [ Young-Ghyu Sun | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 김진영 [ Jin-Young Kim | 정회원, 광운대학교 전자융합공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380