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저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제42권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
129 - 136 (8page)

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In this study, we proposed a model for forecasting power energy demand by investigating how outside temperature at a given time affected power consumption and. To this end, we analyzed the time series of power consumption in terms of the power spectrum and found the periodicities of one day and one week. With these periodicities, we investigated two time series of temperature and power consumption, and found, for a given hour, an approximate linear relation between temperature and power consumption. We adopted an exponential smoothing model to examine the effect of the linearity in forecasting the power demand. In particular, we adjusted the exponential smoothing model by using the variation of power consumption due to temperature change. In this way, the proposed model became a mixture of a time series model and a regression model. We demonstrated that the adjusted model outperformed the exponential smoothing model alone in terms of the mean relative percentage error and the root mean square error in the range of 3%~8% and 4kWh~27kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric energy together with the outside temperature.

목차

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참고문헌 (23)

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안병훈 / 2015 / 계절 ARIMA 모형을 이용한 국내 지역별 전력사용량 중장기수요예측 / 한국산학기술학회논문지 16(12):8576~8584 dbpia Amjady, N. / 2002 / Short-term hourly load forecasting using time-series modeling with peak load estimation capability / IEEE Trans. on Power Systems 16(4):798~805 google schola Box, G. / 2008 / Time Series Analysis : Forecasting and Control / Wiley google schola Elman, J. / 1990 / Finding Structure in Time / Cognitive Science 14:179~211 google schola Heideman, M. / 1984 / Gauss and the history of the fast Fourier transform / IEEE ASSP Magazine 1(4):14~21 google schola

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