데이터 전처리와 퍼지 논리 시스템을 이용한 전력 부하 예측

방영근; 이철희

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자료유형: 학술저널

저자정보: 방영근 이철희 (강원대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제12호

발행연도: 2017.12

수록면: 1,751 - 1,758 (8page)

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This paper presents a fuzzy logic system with data preprocessing to make the accurate electric power load prediction system. The fuzzy logic system acceptably treats the hidden characteristic of the nonlinear data. The data preprocessing processes the original data to provide more information of its characteristics. Thus the combination of two methods can predict the given data more accurately. The former uses TSK fuzzy logic system to apply the linguistic rule base and the linear regression model while the latter uses the linear interpolation method. Finally, four regional electric power load data in taiwan are used to evaluate the performance of the proposed prediction system.

#TSK fuzzy logic system #data preprocessing #linear interpolation #electric power load data

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C. M. Pereira, N. N. Almeida, M. L. F. Velloso, Fuzzy modeling to forecaste an electric load time series, Procedia Computer Science, vol. 55, pp. 395-404, 2015. C. C. Hsu, C. Y. Chen, Regional load forecasting in Taiwan-applications of artificial neural networks, Energy Conversion and Management, vol. 44, pp. 1941- 1949, 2003. J. F. Chen, W. M. Wang, C. M. Huang, Analysis of and adaptive time-series autoregressive moving-average(ARMA) model for short-term load forecasting, Electric Power Systems Research, vol. 34, pp. 187-196, 1995. J. H. Puiar, Fuzzy Ideology based Long Term Load Forecasting:, World Academy of Science, Engineering and Technology, vol. 40, pp. 640-645, 2010. D. Ali, M. Yohanna, M. I. Puwu, B. M. Garkida, Long-term load forecast modelling using a fuzzy logic approach, Pacific Science Review A: Natural Science and Engineering, vol. 18, pp. 123-127, 2016.

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