KCI등재
수산물 보관 창고용 냉동 압축기의 전력부하 예측 AI알고리즘 개발
저자
유일준(Yoo IL-Jun) ; 차인수(Cha In-Su) ; 강유식(Kang Yoo-Sik) 연구자관계분석
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학술지명
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발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
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KCI등재
자료형태
학술저널
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167-182(16쪽)
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1
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In this study, we use the monitoring information of the 214.5RT ammonia screw refrigeration system to show that it is possible to analyze operation patterns based power load usage, predict power usage, and save energy. We further propose an algorithm to this end. Accidents occur frequently, such as the leaking of ammonia in a recently dilapidated freezer warehouse, and management is an important point of focus because most of the power load in freezer warehouses is drawn by refrigerators. It is important to save energy and predict accidents by using the temperature information of the Meteorological Agency and taking into consideration the pressure and temperature of the refrigerator. In particular, the pressure of the refrigerator changes rapidly according to seasonal changes, and this information could be used to reduce accidents. In addition, as interest in energy saving is increasing worldwide and the reduction of carbon dioxide emissions comes into focus, research on energy saving is being conducted in various fields. In this paper, a prediction algorithm is implemented by analyzing data from the past two years among the monitoring information of a large-scale animal center refrigeration system in Incheon area using deep learning, a type of AI algorithm that has recently attracted attention, as a prediction technique. Among the deep-learning models, an algorithm is designed using RNN (Recurrent Neural Network) and LSTM (Long Short-Term Memory). The RNN and LSTM models have strengths in continuous data pattern analysis. Through this model, data are predicted and performance evaluations are conducted by comparing the power load of refrigerators that have been actually consumed recently, considering the current limiting situation and the direction to move forward.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.28 | 0.28 | 0.28 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.27 | 0.25 | 0.618 | 0.26 |
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