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송전제약과 등가운전시간을 고려한 장기 예방정비계획 최적화에 관한 연구
신한솔(Hansol Shin),김형태(Hyoungtae Kim),이성우(Sungwoo Lee),김욱(Wook Kim) 대한전기학회 2017 전기학회논문지 Vol.66 No.2
Most of the existing researches on systemwide optimization of generator maintenance scheduling do not consider the equivalent operating hours(EOHs) mainly due to the difficulties of calculating the EOHs of the CCGTs in the large scale system. In order to estimate the EOHs not only the operating hours but also the number of start-up/shutdown during the planning period should be estimated, which requires the mathematical model to incorporate the economic dispatch model and unit commitment model. The model is inherently modelled as a large scale mixed-integer nonlinear programming problem and the computation time increases exponentially and intractable as the system size grows. To make the problem tractable, this paper proposes an EOH calculation based on demand grouping by K-means clustering algorithm. Network congestion is also considered in order to improve the accuracy of EOH calculation. This proposed method is applied to the actual Korean electricity market and compared to other existing methods.
딥러닝을 활용한 가정 에너지 사용량 데이터로부터 재실자 행동 패턴 식별
고윤담(Yun-Dam Ko),신한솔(Hansol Shin),조성권(Seongkwon Cho),최영식(Youngsik Choi),박철수(Cheol-Soo Park) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
재실자 행동(설정온도, 환기, 조명 조절 등)은 건물 에너지 사용량에 큰 영향을 미치며, 실제 사용량과 시뮬레이션 예측의 차이(Performance gap)를 유발한다. 최근 건물 시뮬레이션 학계는 데이터 기반 재실자 행동 모델을 개발하려는 노력이 활발하다. 재실자 행동 모델 개발을 위해서는 냉방 설정 온도, 냉방 개시 온도, 창문 개폐 등의 데이터 수집이 필요하지만, 이러한 데이터는 사생활 침해, 센서 설치 등의 문제로 수집이 쉽지 않다. 본 연구에서는 가정 전기 사용량 데이터에서 재실자 행동 패턴을 식별하는 딥러닝 기반 방법론을 제안한다. 서울 공동 주택 건물의 한 세대를 대상으로 동적 건물 시뮬레이션 툴인 EnergyPlus로 모델링 하였다. 실내 환경에 따른 3가지 재실자 행동 패턴(냉방 설정 온도[˚C], 냉방 개시 온도[˚C], 실내 CO<sub>2</sub> 농도[ppm]에 따른 창문 개폐)을 건물 에너지 모델과 연동하여 42,000개 샘플을 생성하였다. 생성된 데이터 셋으로 ResNet(Residual network) 모델을 훈련하고 검증하였다. 개발된 ResNet 모델은 시간별 전기 사용량 데이터로부터 재실자 행동 패턴을 충분히 정확히 식별할 수 있음을 보였다(정확도 = 86.5%).