IT/인공지능 
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Deep learning , python3 , TensorFlow , IT/인공지능
하계 전력수요 예측을 위한 딥러닝 입력 패턴에 관한 연구

2016년 5월 - 2016년 10월

기상 데이터를 사용하여 전국의 전력 발전량 예측 모델을 설계했습니다. 각 지역에 따른 전력 수요와 인구 밀집도에 따라서 온도 가중치를 부여하여 대표 온도를 구하고, 이를 통해 체감온도, 불쾌지수를 구하였습니다. 대표온도, 체감온도, 불쾌지수를 입력데이터로 다음날의 전력수요량을 출력데이터로 모델을 설계했습니다. 실험에 쓰인 데이터는 2009년부터 201 더 보기 기상 데이터를 사용하여 전국의 전력 발전량 예측 모델을 설계했습니다. 각 지역에 따른 전력 수요와 인구 밀집도에 따라서 온도 가중치를 부여하여 대표 온도를 구하고, 이를 통해 체감온도, 불쾌지수를 구하였습니다. 대표온도, 체감온도, 불쾌지수를 입력데이터로 다음날의 전력수요량을 출력데이터로 모델을 설계했습니다. 실험에 쓰인 데이터는 2009년부터 2015년까지의 전력 수요량과 기상 데이터를 사용했습니다. 설계된 예측 모델은 DNN(Deep Neural Network)을 사용하여 최적의 예측 모델을 찾는 실험을 진행하였습니다.

참여자

DonghaShin
가천대학교 글로벌캠퍼스 IT융합공학과