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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 25 - 33 (9page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.1.025
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In this study, we consider forecasting of daily peak load of Korea in summer season. In recent years, the highest peak load of Korea has been kept renewed in summer times, especially in July and August. For this reason, forecasting the electricity demand with accuracy in summer season has become more important. In this study, we propose a peak load forecasting method based on regression models. To do this, we first analyze summer electricity demand in several respects, and identify features, such as, day factor, autocorrelation, seasonal factor, temperature, cumulative temperature, vapor pressure, summer vacation effect and so on. Then, we propose a regression model with those factors as well as interactions between them. To evaluate the performance of the proposed model, we conducted forecasting of daily peak load in July and August for 10 years (2008~2017). Test results demonstrate the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of less than 2% in all years, which proves the superiority of the proposed method to other benchmarks including a deep learning approach in the literature.
목차
1. 서론
2. 하절기 전력수요 특성
3. 제안방법
4. 성능 검증
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Baek, J.-K. and Han, J.-H. (2015), A Study on Calibrating the Forecasted Load of Electric Power Considering Special Day Factor, Journal of Industrial Economics and Business, 28(1), 191-203.
Han, J.-H. and Baek, J.-K. (2010), The Load Forecasting in Summer Considering Day Factor, Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, 11(8), 2793-2800.
Han, J.-H. and Baek, J.-K. (2011), Forecating Daily Demand of Electric Power in Summer Using a Regression Model, Journal of Commodity Science and Technology, 29(5), 69-75.
Jeong, H. C., Jung, J., and Kang B. O. (2018), Development of ARIMAbased Forecasting Algorithms using Meteorological Indices for Seasonal Peak Load, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, 67(10), 1257-1264.
Jeong, H.-M., Kim, K.-H., and Park, J. H. (2019), Error Correction Algorithm based Radial Basis Function Network for Daily Peak Electric Load Forecasting, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, 68(2), 221-227.
Han, J.-H. and Baek, J.-K. (2010), The Load Forecasting in Summer Considering Day Factor, Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, 11(8), 2793-2800.
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Jeong, H. C., Jung, J., and Kang B. O. (2018), Development of ARIMAbased Forecasting Algorithms using Meteorological Indices for Seasonal Peak Load, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, 67(10), 1257-1264.
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