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논문 기본 정보

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대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
96 - 102 (7page)

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For efficient operating strategy of electric power system, forecasting of daily peak electric load is an important but difficult problem. Therefore a daily peak electric load forecasting system using a neural network and fuzzy system is presented in this paper. First, original peak load data is interpolated in order to overcome the shortage of data for effective prediction. Next, the prediction of peak load using these interpolated data as input is performed in parallel by a neural network predictor and a fuzzy predictor. The neural network predictor shows better performance at drastic change of peak load, while the fuzzy predictor yields better prediction results in gradual changes. Finally, the superior one of two predictors is selected by the rules based on rough sets at every prediction time. To verify the effectiveness of the proposed method, the computer simulation is performed on peak load data in 2015 provided by KPX.
#Peak load forecasting #Preprocessing by interpolation #Fuzzy Inference system #Neural Network #Rough set

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안된 최대 전력 부하 예측 시스템의 구조
3. 보간에 의한 데이터 전처리
4. 신경망과 퍼지 시스템에 의한 병렬 예측기 구축
5. 러프집합을 이용한 모델 선택
6. 시뮬레이션 및 검토
7. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Taylor, James W., and Roberto Buizza. Neural network load forecasting with weather ensemble predictions. IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 17, No. 3, (2002) : 626-632. Hippert, Henrique Steinherz, Carlos Eduardo Pedreira, and Reinaldo Castro Souza. Neural networks for shortterm load forecasting: A review and evaluation. IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 16, No. 1, (2001) : 44-55. Park, Yong-Jin, and Bo-Hyeun Wang. Neuro-Fuzzy Model based Electrical Load Forecasting System: Hourly, Daily, and Weekly Forecasting. Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 14, No. 5, (2004) : 533-538. Y.K. Bang and C.H. Lee, IT2TSKFLS and HCBKA-Based Fuzzy Prediction System for Load Forecasting, 16th Int’l Conf. on Electrical Eng.(ICEE 2010), LF-01, Busan Korea, (2010). Bang, Young-Keun, A Study on Design of Multiple Model Fuzzy Systems for Nonlinear Time Series Prediction, Ph.D. Dissertation, Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Kangwon National Univ., Korea, 2010.

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