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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      예측모델 (Gaussian Process Regression) 을 통한 에너지저장시스템 운영전략

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      https://www.riss.kr/link?id=A103111435

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      국문 초록 (Abstract)

      에너지 저장시스템은 에너지 생산과 소비의 불균형을 해소하여, 에너지의 탄력적 공급을 가능하게 하는 장점을 가진다. 이번 연구에서는, 에너지 소비량을 예측하기 위해 머신러닝 기법인 G...

      에너지 저장시스템은 에너지 생산과 소비의 불균형을 해소하여, 에너지의 탄력적 공급을 가능하게 하는 장점을 가진다. 이번 연구에서는, 에너지 소비량을 예측하기 위해 머신러닝 기법인 Gaussian Process Regression (GPR)을 도입할 것이다. 이 방법은 베이지안 모델로써, 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.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstact
      • 서론
      • 본론
      • 결론
      • Reference
      • Abstact
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