2019•한국인터넷방송통신학회 논문지Open access
LSTM과 GRU 딥러닝 IoT 파워미터 기반의 단기 전력사용량 예측
이선민, 선영규, 이지영, 이동구, 조은일, 박대현, 김용범, 심이삭, Jin‐Young Kim
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Abstract
본 연구에서는 Long Short Term Memory (LSTM) 신경망과 Gated Recurrent Unit(GRU) 신경망을 Internet of Things (IoT) 파워미터에 적용하여 단기 전력사용량 예측방법을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터 를 토대로 예측 성능을 분석한다. 성능평가 지표로써 Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Percentage Error (MPE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) 를 이용한다. 실험 결과는 GRU 기반의 모델이 LSTM 기반의 모델에 비해 MAPE 기준으로 4.52%, MPE 기준으로 5.59%만큼의 성능개선을 보였다.