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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정현우 (숭실대학교) 김시연 (포천파워) 송경빈 (숭실대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제63권 제9호
발행연도
2014.9
수록면
1,186 - 1,191 (6page)

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Weekly and monthly electric load forecasting are essential for the generator maintenance plan and the systematic operation of the electric power reserve. This paper proposes the weekly maximum electric load forecasting model for 104 weeks with the multiple regression model. Input variables of the multiple regression model are temperatures and GDP that are highly correlated with electric loads. The weekly variable is added as input variable to improve the accuracy of electric load forecasting. Test results show that the proposed algorithm improves the accuracy of electric load forecasting over the seasonal autoregressive integrated moving average model. We expect that the proposed algorithm can contribute to the systematic operation of the power system by improving the accuracy of the electric load forecasting.
#Weekly Electric Load Forecasting #Load Pattern #Multiple Regression Analysis

목차

Abstract
1. 서론
2. 전력수요예측에 영향을 미치는 인자 분석
3. 다중회귀모형 예측 알고리즘
4. 104주 주 최대 전력수요예측 사례연구
5. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Kab-Ju Hwang / 1999 / Development of a Weekly Load Forecasting Expert System / The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers 48A (4) : 365 ~ 370 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - L.F Amaral / 2008 / A smooth transition periodic autoregressive (STPAR) model for short-term load forecasting / ELSEVIER International Journal of Forecasting 24 (4) : 603 ~ 615 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Ching-Lai Hor / 2005 / Analyzing the Impact of Weather Variables on Monthly Electricity Demand / IEEE Transactions on Power System 20 (4) : 2078 ~ 2085 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - J.V. Ringwood / 2001 / Forecasting Electricity Demand on Short, Medium and Long Time Scales Using Neural Networks / Journal of Intelligent and Robotic Systems 31 (1) : 129 ~ 147 google schola 5. [기타자료] - PJM / 2013 / PJM Manual 19 : Load Forecasting and Analysis google schola

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