Repository at Hanyang UniversityCOLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E](공학대학)ELECTRICAL ENGINEERING(전자공학부)Articles
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Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김동우 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-06-17T04:26:42Z | - |
| dc.date.available | 2024-06-17T04:26:42Z | - |
| dc.date.issued | 2023-11 | - |
| dc.identifier.citation | 2023년도 한국통신학회 추계종합학술발표회, page. 1111-1112 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11667729 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/190775 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문은 발전 부분의 NDC 2030 목표를 달성하기 위해 고안된 24시간 급전 계획 모델에서 24시의 에너지 저장 장치(ESS, Energy Storage System) 문제를 완화하기 위해 딥러닝을 활용하여 ESS 운용 방법을 결정하였고, 이를 활용해서 24시간 단위 급전 계획에서 제공하는 전력 수요, 신재생 발전량의 학습 시간에 따라 총 4-12억의 비용 감축을 유도해 낼 수 있었다. | en_US |
| dc.description.sponsorship | 본성과는 환경부의 재원을 지원받아 한Y환경산업기술원 "신기후체제 대응 환경기술개발사업"의 연구개발을 통해 창출 2022003560010)되었고. 이 논문은 2023년도 교육부의 재원으로 한Y연구재단의 지원을 받아 수행된 연구(NRF-2021R1F1A1063812)입니다. | en_US |
| dc.language | ko | en_US |
| dc.publisher | 한국통신학회 | en_US |
| dc.relation.ispartofseries | ;1111-1112 | - |
| dc.title | 24시간 급전 계획 모델에서 딥러닝을 활용한 에너지저장장치 운용 방법 | en_US |
| dc.title.alternative | An Operational Strategy of Energy Storage System in a 24-hour Unit Commitment Model Using Deep Learning | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dc.relation.page | 1111-1112 | - |
| dc.contributor.googleauthor | 위성규 | - |
| dc.contributor.googleauthor | 김동우 | - |
| dc.sector.campus | E | - |
| dc.sector.daehak | COLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E] | - |
| dc.sector.department | SCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING | - |
| dc.identifier.pid | dkim | - |
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