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      KCI등재

      경제적 EMS 운영을 위한 건물 전력부하 예측 알고리즘 개발 = Development of Building Electricity Load Forecasting Algorithm for Economic EMS Operations

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      https://www.riss.kr/link?id=A101599982

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The dissemination of energy management system (EMS), which uses renewable energies and energy storage system, is expanded for buildings. The very important point of EMS operation is to forecast a power load for buildings with estimating an accurate power load consumption pattern. Generally, existing methods of load forecasting have statistically and mathematically proposed the complicated and variety methodologies. But, the forecasting methods should quickly provide the results, and have to consider the convenience of operation to apply the management system. In particular, the methodology has to supply a environment that the operator can quickly be reflected the change factor of power load. This study draws the electrical load pattern for a building of the Korea Institute of Energy Research (KIER) through the precedent study about a forecasting methodology of electrical loads, and suggests the forecasting results for the same load by modifying a load pattern of the building using the same forecasting methodology as precedent study.
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      The dissemination of energy management system (EMS), which uses renewable energies and energy storage system, is expanded for buildings. The very important point of EMS operation is to forecast a power load for buildings with estimating an accurate po...

      The dissemination of energy management system (EMS), which uses renewable energies and energy storage system, is expanded for buildings. The very important point of EMS operation is to forecast a power load for buildings with estimating an accurate power load consumption pattern. Generally, existing methods of load forecasting have statistically and mathematically proposed the complicated and variety methodologies. But, the forecasting methods should quickly provide the results, and have to consider the convenience of operation to apply the management system. In particular, the methodology has to supply a environment that the operator can quickly be reflected the change factor of power load. This study draws the electrical load pattern for a building of the Korea Institute of Energy Research (KIER) through the precedent study about a forecasting methodology of electrical loads, and suggests the forecasting results for the same load by modifying a load pattern of the building using the same forecasting methodology as precedent study.

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      국문 초록 (Abstract)

      신재생에너지의 보급과 에너지 저장장치를 활용한 건물 에너지관리시스템(BEMS, building energy management system)의 보급이 확대되고 있다. 이러한 에너지관리시스템에서 매우 중요한 관리 대상은 정확한 부하 사용 패턴을 파악하여 건물의 전력 부하를 예측하는 것이다. 기존 전력부하의 예측방법론은 일반적으로 예측 정확도를 향상시키기 위해 복잡하고 다양한 통계적, 수리적 방법론을 제안하고 있다. 그러나 시스템의 적용을 위해서는 빠른 시간내에 예측결과의 제공이 가능하고 운영의 편의성이 고려되어야 하며, 특히 운영자가 전력부하의 변경요인을 신속하게 반영하기 위한 환경이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 전력부하의 예측 방법론에 대한 선행연구를 통해 한국에너지기술연구원 한 연구동의 전력부하 패턴을 도출하였고 이 절차를 그대로 활용하여 원내 건물에 전력부하 패턴을 수정하여 부하 예측을 수행한 결과를 제시한다.
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      신재생에너지의 보급과 에너지 저장장치를 활용한 건물 에너지관리시스템(BEMS, building energy management system)의 보급이 확대되고 있다. 이러한 에너지관리시스템에서 매우 중요한 관리 대상은 ...

      신재생에너지의 보급과 에너지 저장장치를 활용한 건물 에너지관리시스템(BEMS, building energy management system)의 보급이 확대되고 있다. 이러한 에너지관리시스템에서 매우 중요한 관리 대상은 정확한 부하 사용 패턴을 파악하여 건물의 전력 부하를 예측하는 것이다. 기존 전력부하의 예측방법론은 일반적으로 예측 정확도를 향상시키기 위해 복잡하고 다양한 통계적, 수리적 방법론을 제안하고 있다. 그러나 시스템의 적용을 위해서는 빠른 시간내에 예측결과의 제공이 가능하고 운영의 편의성이 고려되어야 하며, 특히 운영자가 전력부하의 변경요인을 신속하게 반영하기 위한 환경이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 전력부하의 예측 방법론에 대한 선행연구를 통해 한국에너지기술연구원 한 연구동의 전력부하 패턴을 도출하였고 이 절차를 그대로 활용하여 원내 건물에 전력부하 패턴을 수정하여 부하 예측을 수행한 결과를 제시한다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 박윤진, "혼합모형을 이용한 미국도시별 기온변화 곡선의 군집분석" 한국자료분석학회 14 (14): 541-553, 2012

      2 박정도, "하계 특수경부하기간의 단기 전력수요예측" 대한전기학회 62 (62): 482-488, 2013

      3 박정도, "평일과 주말의 특성이 결합된 연휴전 평일에 대한 단기 전력수요예측" 대한전기학회 61 (61): 1765-1773, 2012

      4 위영민, "특수일 최대 전력 수요 예측을 위한 결정계수를 사용한 데이터 마이닝" 대한전기학회 58 (58): 18-22, 2009

      5 양준모, "전력수요관리를 감안한 합리적 전력수요예측" 한국자료분석학회 10 (10): 2755-2765, 2008

      6 이성희, "이단계 군집분석을 활용한 고객세분화" 한국자료분석학회 14 (14): 1849-1860, 2012

      7 양준모, "에너지 상대가격과 전력수요 관계분석" 한국자료분석학회 13 (13): 403-413, 2011

      8 이정순, "시계열 모형을 이용한 일별 최대 전력 수요 예측 연구" 한국통계학회 26 (26): 349-360, 2013

      9 최상열, "데이터마이닝을 이용한 단기부하예측" 한국조명.전기설비학회 21 (21): 126-133, 2007

      10 손건태, "냉방지수에 대한 통계적 예측모형" 한국자료분석학회 14 (14): 2397-2407, 2012

      1 박윤진, "혼합모형을 이용한 미국도시별 기온변화 곡선의 군집분석" 한국자료분석학회 14 (14): 541-553, 2012

      2 박정도, "하계 특수경부하기간의 단기 전력수요예측" 대한전기학회 62 (62): 482-488, 2013

      3 박정도, "평일과 주말의 특성이 결합된 연휴전 평일에 대한 단기 전력수요예측" 대한전기학회 61 (61): 1765-1773, 2012

      4 위영민, "특수일 최대 전력 수요 예측을 위한 결정계수를 사용한 데이터 마이닝" 대한전기학회 58 (58): 18-22, 2009

      5 양준모, "전력수요관리를 감안한 합리적 전력수요예측" 한국자료분석학회 10 (10): 2755-2765, 2008

      6 이성희, "이단계 군집분석을 활용한 고객세분화" 한국자료분석학회 14 (14): 1849-1860, 2012

      7 양준모, "에너지 상대가격과 전력수요 관계분석" 한국자료분석학회 13 (13): 403-413, 2011

      8 이정순, "시계열 모형을 이용한 일별 최대 전력 수요 예측 연구" 한국통계학회 26 (26): 349-360, 2013

      9 최상열, "데이터마이닝을 이용한 단기부하예측" 한국조명.전기설비학회 21 (21): 126-133, 2007

      10 손건태, "냉방지수에 대한 통계적 예측모형" 한국자료분석학회 14 (14): 2397-2407, 2012

      11 Korea Institute of Energy Research, "Establishment of The Foundation of Technology for Industrialization" 2013

      12 Korea Power Exchange, "Electricity Market Rules"

      13 Koo, B. G., "Daily Electric Load Classification Using Data Mining" 111-112, 2009

      14 Piao, M. H., "Classification Methods for Automated Prediction of Power Load Patterns" 35 (35): 26-30, 2008

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      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2002-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.26 1.26 1.15
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.05 0.98 0.956 0.4
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