KCI등재
SCOPUS
LSTM과 GRU를 활용한 업종별 전력사용량 데이터 보간 방법 = The Interpolation Method of Electricity Consumption Data by Business Using LSTM and GRU
저자
장민영 (KEPCO Korea Electric Power Research Institute(KEPRI), Korea) ; 이정일 (KEPCO Korea Electric Power Research Institute(KEPRI), Korea.) ; 정남준 (KEPCO Korea Electric Power Research Institute(KEPRI), Korea.) ; 고영준 (Department of Computer Engineering, Chungnam Nat’l University)
발행기관
학술지명
전기학회논문지(The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
413-418(6쪽)
제공처
The electricity consumption data is collected using the communication network from the smart meter. Missing values occur depending on the status of the meter and the communication network environment. In previous studies, missing value interpolation was suggested as a method of using electricity users' past electricity usage patterns, but autocorrelation in artificial intelligence techniques can reduce generalization performance. In this study, the method of generating deep learning models by business improved the stability and efficiency of the model compared to the method of interpolation by electricity user. An interpolation model creation method was presented by comparing four LSTM models with higher accuracy than GRU.
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