Gartner predicts that by 2022, 25% of utilities globally will use AI-augmented digital customer service agents to interact with customers' virtual personal assistants and home IoT (Internet of Things). Future power grids' important feature is the ability to predict the energy consumption over a different range of time spans. Temporal energy consumption prediction enables building managers to plan out the energy provision over time. Prediction makes it possible to shift energy use to off-peak periods, and makes more profitable energy purchase plans. But, building energy consumption prediction is a complex task because of many affecting factors, such as climate change trend, occupants' behaviors, and characteristics of thermal systems. In this paper, we developed a deep running model called Sequence-to-Sequence (seq2seq) model for time series prediction of energy consumption. The evaluation used the actual sensed data for three months.
KSP 제안 키워드
Affecting factors, Building energy consumption, Change trend, Climate Change, Customer Service, Energy Consumption Prediction, Energy use, Home IoT, Internet of thing(IoT), Over time, Sequence-To-sequence model
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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