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공장전력 사용량 데이터 기반 LSTM을 이용한 공장전력 사용량 예측모델
고병길 ( Byung-gill Go ),성종훈 ( Jong-hoon Sung ),조영식 ( Yeng Sik Cho ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
다양한 학습 모델이 발전하고 있는 지금, 학습을 통한 다양한 시도가 진행되고 있다. 이중 에너지 분야에서 많은 연구가 진행 중에 있으며, 대표적으로 BEMS(Building energy Management System)를 볼 수 있다. BEMS의 경우 건물을 기준으로 건물에서 생성되는 다양한 DATA를 이용하여, 에너지 예측 및 제어하는 다양한 기술이 발전해가고 있다. 하지만 FEMS(Factory Energy Management System)에 관련된 연구는 많이 발전하지 못했으며, 이는 BEMS와 FEAMS의 차이에서 비롯된다. 본 연구에서는 실제 공장에서 수집한 DATA를 기반으로 하여, 전력량 예측을 하였으며 예측을 위한 기술로 시계열 DATA 분석 방법인 LSTM 알고리즘을 이용하여 진행하였다.
제조업 전력량 예측 정확성 향상을 위한 Double Encoder-Decoder 모델
조영창 ( Yeongchang Cho ),고병길 ( Byung Gill Go ),성종훈 ( Jong Hoon Sung ),조영식 ( Yeong Sik Cho ) 한국정보처리학회 2020 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.9 No.12
본 연구는 기존 전력량 예측 모델의 구조를 변경하여 모델의 예측 능력을 향상 시킬 수 있는 방법에 관하여 연구하였다. 전기에 대한 수요는 그 어느 때보다 증가하고 있다. 산업 부문에서는 그 어느 부문 보다 전기 소모량이 많음으로, 더욱 정확한 공장 지역의 전력량 소모 예측 모델이 잉여 에너지 생산을 줄이기 위해 주목을 받고 있다. 우리는 2개의 개별 encoder와 한개의 decoder를 사용하여, 장기와 단기 데이터를 모두 사용하는 double encoder-decoder 모델을 제안한다. 우리는 제안된 모델을 세홍(주)의 생산 구역에서 2019년 1월 1일부터 2019년 6월 30일 까지 모집된 전력 소모량 데이터에서 평가 하였다. double encoder-decoder 모델은 기존의 encoder-decoder 모델을 사용했을 때와 비교하여 약 10 %의 평균 절대 비율 오차의 감소를 기록 하였다. 본 결과는 제안한 모델이 encoder-decoder 모델에 비해 생산 지역의 전력 사용량의 예측을 더 정확하게 하는 모델임을 보여준다. This paper investigated methods to improve the forecasting accuracy of the electricity consumption prediction model. Currently, the demand for electricity has continuously been rising more than ever. Since the industrial sector uses more electricity than any other sectors, the importance of a more precise forecasting model for manufacturing sites has been highlighted to lower the excess energy production. We propose a double encoder-decoder model, which uses two separate encoders and one decoder, in order to adapt both long-term and short-term data for better forecasts. We evaluated our proposed model on our electricity power consumption dataset, which was collected in a manufacturing site of Sehong from January 1st, 2019 to June 30th, 2019 with 1 minute time interval. From the experiment, the double encoder-decoder model marked about 10% reduction in mean absolute error percentage compared to a conventional encoder-decoder model. This result indicates that the proposed model forecasts electricity consumption more accurately on manufacturing sites compared to an encoder-decoder model.