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논문 기본 정보

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저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제16권 제2호
발행연도
2002.3
수록면
98 - 103 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2002

신경회로망과 회귀모형을 이용한 특수일 부하 처리 기법
고희석 ,  이세훈 ,  이충식 조명·전기설비학회논문지 2002.03 학술저널

2000

회귀모형과 신경회로망 모형을 이용한 단기 최대전력수요예측
고희석 ,  지봉호 ,  이현무 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2000.07 학술대회자료

1993

신경회로망을 이용한 단기부하예측
고희석 ,  이충식 ,  김현덕 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 1993.11 학술대회자료

초록· 키워드

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전력수요를 예측할 경우 가장 중요한 문제 중의 하나가 특수일 부하의 처리문제이다. 따라서 본 연구에서 길고(구정, 추석) 짧은(식목일, 현충일 등) 특수일 피크 부하를 신경회로망과 회귀모형을 이용하여 예측하는 방법을 제시한다.
신경회로망 모형의 특수일 부하 처리는 패턴 변환비를 이용하며, 4차의 직교 다항 회귀모형은 과거의 10년(1985～1994)간의 특수일 피크부하 자료를 이용하여 길고 짧은 특수일 부하를 예측한다. 특수일 피크 부하를 예측한 결과, 신경회로망 모형의 주간 평균 예측 오차율과 직교 다항 회귀모형의 예측 오차율을 분석한 결과 1～2[%]대로 두 모형 모두 양호한 결과를 얻었다. 또한 4차의 직교 다항 회귀 모형의 수정결정계수 및 F 검정을 분석한 결과 구성한 예측 모형의 타당성을 확인하였다.
두 모형의 특수일 부하를 예측한 결과를 비교해 보면 긴 특수일 부하를 예측할 때는 패턴 변환비를 이용한 신경회로망 모형이 보다 더 효과적이었고, 짧은 특수일 부하를 예측할 경우에는 두 방법 모두 유효하였다.
#special-days peak load #pattern conversion ratio #orthogonal polynomials regression models

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 특수일 부하 예측 모형
3. 특수일 피크부하 예측결과 및 분석
4. 결론
References
◇저자소개◇

참고문헌 (0)

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e단기 및 단기 다변수 시계열 결합모델을 이용한 24시간 부하예측
이원준 ,  이문수 ,  강병오 외 1명 전기학회논문지 2017 .03
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-565-015471784