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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김가영 (이화여자대학교) 이상훈 (이화여자대학교)
저널정보
한국수소및신에너지학회 한국수소및신에너지학회논문집 한국수소 및 신에너지학회 논문집 제33권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
591 - 597 (7page)
DOI
10.7316/KHNES.2022.33.5.591

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Recently, technologies for efficient power grid operation have become important due to climate change. For this reason, predicting power demand using deep learning is being considered, and it is necessary to understand the influence of characteristics of each region, industrial structure, and climate. This study analyzed the power demand of New Jersey in US, with a high urbanization rate and a large service industry, and West Virginia in US, a low urbanization rate and a large coal, energy, and chemical industries. Using recurrent neural network algorithm, the power demand from January 2020 to August 2022 was learned, and the daily and weekly power demand was predicted. In addition, the power grid operation based on the power demand forecast was discussed. Unlike previous studies that have focused on the deep learning algorithm itself, this study analyzes the regional power demand characteristics and deep learning algorithm application, and power grid operation strategy.
#Artificial Intelligence(인공지능) #Deep learning(딥러닝) #Power grid(전력망) #Urbanization(도시화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 모델링
3. 연구 결과 및 고찰
4. 결론
References

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