http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
강송희(Songhee Kang),홍은영(Eunyeong Hong),김동식(Dong Sik Kim),정범진(Beom Jin Chung) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
In apartment housing environments, typically five metering data; the electric energy, water, hot water, gas, and heat data, can be periodically collected through a data concentrator unit. We can utilize those metering data to improve each metering and prediction accuracy. The collection data, however, are usually corrupted by various errors during data collections. In this paper, we first analyze the error types and correct the errors. We then observe the collection data patterns. The electric energy usage has a similar 24-hour pattern with those of water, hot water, and gas. The heat usage pattern is quite different from other cases.
AMI 데이터 기반 주택용 전기요금제 선택 방법에 대한 연구
정영모(Young Mo Chung),강송희(Songhee Kang),홍은영(Eunyeong Hong),정재용(Jaeyong Jung),정범진(Beom Jin Chung),김동식(Dong Sik Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
수요관리 기능을 수행할 수 있는 새로운 주택용 전기요금제로 계시별 요금제가 최근 발표되어 시범 적용되고 있다. 본 연구에서는 기존 누진 요금제 사용자들이 계시별 요금제로 변경하는 경우 전기요금의 증감을 분석하였다. 분석을 위하여 한시간 간격으로 검침된 실제 593가구의 AMI(advanced metering infrastructure) 데이터를 사용하였으며, 데이터의 분석에는 SVM(support vector machine) 방법을 적용하였다. 분석결과, 연간 전기사용량이 적거나 연간 전기요금이 적은 사용자는 누진 요금제가 더 유리하지만, 연간 전기사용량이 많거나 연간 전기요금이 많은 사용자에게는 계시별 요금제가 더 유리하다는 결과를 얻었다. 그리고 연간 전기사용량 또는 연간 전기요금을 이용하여 유불리를 판단하는 것보다는 연간 수집한 월별 전기사용량과 월별 전기요금 모두를 SVM에 적용한 경우 0.9949의 높은 판단 정확도를 가지는 결과를 얻을 수 있었다.
김동식(Dong Sik Kim),강송희(Songhee Kang),홍은영(Eunyeong Hong),정범진(Beom Jin Chung) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
AMI(advanced metering infrastructure)에서 검침한 전기사용량 데이터를 분석하여 공동주택에서 공가(vacancy) 호수를 예측하는 것은 전기 사용량 데이터의 정확한 분석과 전기 데이터기반 서비스를 확장한다는 측면에서 필요하다. 본 논문에서는 AMI에서 검침한 전기사용량을 사용하여 공동주택에서 공가를 예측하는 방법으로, 임계값을 사용하는 방법과 군집화 알고리즘을 사용하는 방법을 실제 공동주택에 적용하여 그 성능을 비교해 보았다. 두 가지 방법 모두 성공적으로 공가 판단을 위해 사용할 수 있음을 보였다.