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에너지뉴스
| 제목 | 그리스) 기계 학습 프레임워크는 수요-대응을 위한 주거용 전기 클러스터링을 강화 | ||
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| 국가 | [그리스] | 출처 | Tech X Plore |
| 산업구분 | [스마트그리드] | 등록일 | 2024.10.07 |
| 구분 | 기술 | ||
(연구 목적) 가정의 전력 소비 패턴을 효율적으로 식별하고 분류하여 수요 반응 프로그램(DR)을 최적화하는 것임 (방법론) 약 5,000 가구의 데이터를 사용하여 네 가지 클러스터링 알고리즘(K-means, K-medoids, 계층적 응집 클러스터링, DBSCAN)을 평가함 (결과) 최적의 클러스터 수는 7개이고, 이 중 두 개의 클러스터는 높은 내부 비유사성으로 제외되었으며, 이 프레임워크는 유틸리티 회사가 DR 프로그램의 타겟팅과 효과를 향상시키는 데 도움이 됨 기사 원문 발췌
제목 :
Machine learning framework boosts residential electricity clustering for demand-response 발췌 내용 :
The National Technical University of Athens (NTUA), one of the DEDALUS scientific partners, has completed a study on grouping residential electricity consumers, based on their historical electricity consumption, to create more targeted demand-response programs. This grouping will be used in almost every DEDALUS service at the end of the day, making the services more targeted per group. The study was published in the journal Applied Energy.
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| 원문 링크 | https://techxplore.com/news/2024-10-machine-framework-boosts-residential-electricity.html | ||