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영어

This paper analyzes the artificial intelligence-based approach for short-term energy consumption prediction. In this paper, we employ the reinforcement learning algorithms to improve the limitation of the supervised learning algorithms which usually utilize to the short-term energy consumption prediction technologies. The supervised learning algorithm-based approaches have high complexity because the approaches require contextual information as well as energy consumption data for sufficient performance. We propose a deep reinforcement learning algorithm based on multi-agent to predict energy consumption only with energy consumption data for improving the complexity of data and learning models. The proposed scheme is simulated using public energy consumption data and confirmed the performance. The proposed scheme can predict a similar value to the actual value except for the outlier data.

한국어

본 논문은 단기 에너지 사용량 예측을 위해 인공지능 기반의 접근법에 대해 분석한다. 본 논문에서는 단기 에너지 사용량 예측 기술에 자주 활용되는 지도학습 알고리즘의 한계를 개선하기 위해 강화학습 알고리즘을 활용한다. 지도학습 알고리즘 기반의 접근법은 충분한 성능을 위해 에너지 사용량 데이터뿐만 아니라 contextual information이 필요하여 높은 복잡성을 가진다. 데이터와 학습모델의 복잡성을 개선하기 위해 다중 에이전트 기반의 심층 강화학습 알고리즘을 제안하여 에너지 사용량 데이터로만 에너지 사용량을 예측한다. 공개된 에너지 사용량 데이터를 통해 시뮬레이션을 진행 하여 제안한 에너지 사용량 예측 기법의 성능을 확인한다. 제안한 기법은 이상점의 특징을 가지는 데이터를 제외하고 실제값과 유사한 값을 예측하는 것을 보여준다.