예측모델 (Gaussian Process Regression) 을 통한 에너지저장시스템 운영전략

• 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

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.

목차

서론

본론

결론