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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.5.1
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본 연구에서는 특수일 시간대별 전력부하를 예측하기 위하여 인공신경망 모형 및 머신러닝 기법을 활용한 다양한 모형들을 구축하였다. 인공신경망 모형의 경우 MLP를 활용하였으며 활성화함수로 ELU와 ReLU를 각각 사용하여 MLP모형을 두 가지로 구분하였다. 머신러닝 기법의 경우 서포트 벡터 리그레션(SVR, Support Vector Regression) 그리고 랜덤 포레스트(RF, Random Forest)를 바탕으로 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측력 평가를 위해 표본외 예측을 실시하였으며 예측기간은 최근 2개년도인 17년과 18년으로 하였으며 단일특수일을 대상으로 예측력 평가를 진행하였다. 그 결과, 단일 특수일에서 인공신경망 모형인 MLP모형이 머신러닝 기법을 활용한 모형들에 비해서 예측력이 우수한 것으로 나타났다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구 및 본 연구의 차별점
Ⅲ. 데이터셋 및 방법론
Ⅳ. 모형 구축 및 표본외 예측결과
Ⅴ. 결론 및 한계점
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
오병찬 / 2019 / SVR 기반 단기 전력수요 예측 알고리즘 개발 / 전기학회 논문지 P권 68(2):95~99
K. H. Kim / 2017 / Prediction of Household Power Consumption Based on Random Forest / Proceedings of the KIEE Conference, The Korean Institute of Electrical Engineers :1502~1503
김미경 / 2016 / 계절 및 날씨 정보를 이용한 인공신경망 기반 전력수요 예측 알고리즘 개발 / 전자공학회논문지 53(1):71~78
신동하 / 2016 / 하계 전력수요 예측을 위한 딥 러닝 입력 패턴에 관한 연구 / 한국정보기술학회논문지 14(11):127~134
안준영 / 2017 / 동계 전력수요예측을 위한 신경망 모델에 관한 연구 / 한국정보기술학회논문지 15(9):1~9
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