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Oral Session Ⅴ 네트워크 및 시스템
주거용 건물의 에너지 소비량 예측을 위한 시퀀스 투 시퀀스 모델
Sequence-to-Sequence model for residential Building Energy consumption prediction
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
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- 페이지
- pp.227-230
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A433553
원문정보
초록
- 한국어
- 최근 에너지 소비의 증가와 함께 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비량을 예측하는 기술들의 필요성이 증가하고 있다. 에너지 소비량을 예측하는 방법은 크게 2가지로 분류할 수 있으며, 본 연구에서는 2가지 방법 중 인공지능 기반의 접근 방식을 사용하여 DHW(Domestic Hot Water) 소비량을 예측하는 모델을 제안한다. DHW 소비량 예측 모델을 제안하기 위하여 XGBoost, LightGBM, LSTM과 LSTM을 활용한 Seq2Seq, 특징 추출을 위해 Seq2Seq 모델에 CNN을 추가한 CNN-Seq2Seq, 총 5가지 모델을 비교하였으며, 평가지표는 MAE, MSE, R2를 사용하였다. 입력 변수로는 기상청에서 획득한 기상 데이터와, 월, 일, 시와 같은 시간 데이터를 사용하였다. 평가지표 결과 CNN-Seq2Seq 모델이 (MAE)0.0810, (MSE)0.0204, (R2)0.9701로 5가지 모델 중 제일 좋은 성능을 보여주었다.
목차
요약
1. 서론
2. 실험방법
2.1. 데이터셋
2.2. 실험환경
2.3. 모델
3. 실험결과
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌
키워드
DHW consumption LSTM Seq2Seq Input Variable CNN저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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