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국내 논문지

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전자공학회 논문지 (Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers)

Current Result Document : 467 / 468

한글제목(Korean Title) P2P 전력거래를 위한 부하 패턴 클러스터링 기법
영문제목(English Title) Load Pattern Clustering Approach for P2P Electricity Transaction
저자(Author) 오예준   박용국   이민구   김태원   Ye Jun Oh   Yong Kuk Park   Min Goo Lee   Tae Won Kim  
원문수록처(Citation) VOL 57 NO. 11 PP. 0072 ~ 0081 (2020. 11)
한글내용
(Korean Abstract)
본 논문에서는 공동 주택 및 상가 건물 수용가들을 대상으로 개별 수용가의 전력 부하 패턴을 클러스터링하여 분류하는 기 법을 제안한다. 현재 국내외적으로 다양한 형태의 P2P(Peer to Peer) 전력거래가 구현되고 있는 상황에서 효과적인 P2P 형태 의 전력 거래를 위해서는 개별 수용가의 부하 패턴을 분류하여 특정 월, 일, 시간별 전력 부하 패턴에 대한 추정이 매우 중요 하다. 제안된 기법을 통해 클러스터링 기준단위시간인 window size와 해당 window size에서 부하 패턴 클러스터링 품질을 최 대화 할 수 있는 timeslot 차원을 도출하였다. 결과적으로 아파트 및 상가 수용가의 계절별 부하 데이터에 대한 적용을 통해 제안된 클러스터링 기법의 클러스터링 품질 최적화 성능을 확인할 수 있다.
영문내용
(English Abstract)
In this paper, we propose a clustering approach to classify the electricity load pattern of each customer of apartments and commercial buildings. Currently, a variety of P2P(peer to peer) electricity transaction model have been implementing domestically and abroad, and the estimation of monthly, daily, and hourly electricity load pattern through classification of each customer’s load pattern is crucial for an effective electricity transaction. Therefore, the window size and time slot size which is a basic time unit for clustering and maximize a clustering quality, respectively were derived. Consequently, the optimization performance of the proposed approach on a clustering quality can be identified by means of applying seasonal load data of apartments and commercial buildings.
키워드(Keyword) Load pattern clustering   P2P electricity transacti   Window size   Time slot size  
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