시나리오 생성 기반 ANN을 이용한 수전해설비 모델링
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 전승찬 | - |
dc.contributor.author | 장문석 | - |
dc.contributor.author | 배성우 | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-14T08:41:33Z | - |
dc.date.available | 2023-11-14T08:41:33Z | - |
dc.date.created | 2023-07-21 | - |
dc.date.issued | 2021-07 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/192345 | - |
dc.description.abstract | 본 논문은 운전 데이터 부족으로 인한 수전해설비의 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델링 문제를 해결하기 위하여 시나리오 생성 기반 수전해설비의 ANN 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법의 정확도는 기존 무작위 데이터 생성 방법을 이용한 ANN 모델과 비교 분석되었다. 제안한 방법을이용한 시뮬레이션 결과는 RMSE 0.0015V, APE 0.77%로 RMSE 0.0232V, MAPE 2.71%인 무작위 데이터 생성 방법보다 정확도가 향상되었으며 시나리오 생성 방법을 통해 수전해설비 ANN 모델 성능을 개선하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 대한전기학회 | - |
dc.title | 시나리오 생성 기반 ANN을 이용한 수전해설비 모델링 | - |
dc.title.alternative | Modeling of Electrolyzer using ANN based on Scenario Generation Method | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 배성우 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2021 제 52회 대한전기학회 하계학술대회, pp.283 - 284 | - |
dc.relation.isPartOf | 2021 제 52회 대한전기학회 하계학술대회 | - |
dc.citation.title | 2021 제 52회 대한전기학회 하계학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 283 | - |
dc.citation.endPage | 284 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10609684 | - |
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