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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.5 No.3
- 발행연도
- 2010.9
- 수록면
- 363 - 370 (8page)
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Load forecasting has always been essential to the operation and planning of power systems in deregulated electricity markets. Various methods have been proposed for load forecasting, and the neural network is one of the most widely accepted and used techniques. However, to obtain more accurate results, more information is needed as input variables, resulting in huge computational costs in the learning process. In this paper, to reduce training time in multi-layer perceptron-based short-term load forecasting, a graphics processing unit (GPU)-based computing method is introduced. The proposed approach is tested using the Korea electricity market historical demand data set. Results show that GPU-based computing greatly reduces computational costs.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Multi-Layer Perceptron
3. GPU Computing with CUDA
4. Demand Forecasting Case Study
5. Conclusion
References
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