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학술저널
저자정보
배동진 (Soongsil University) 권보성 (Soongsil University) 문찬호 (Soongsil University) 우수화 (Soongsil University) 송경빈 (Soongsil University)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제34권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
37 - 43 (7page)
DOI
10.5207/JIEIE.2020.34.11.037

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

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2020

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배동진 ,  문찬호 ,  우수화 외 2명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2020.11 학술대회자료
BTM 발전량을 고려한 평일 단기 전력수요예측 알고리즘
배동진 ,  권보성 ,  문찬호 외 2명 조명·전기설비학회논문지 2020.11 학술저널

초록· 키워드

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The short-term load forecasting(STLF) is necessary for stable and efficient power system operation. With the spread of renewable energy, solar photovoltaic(PV) capacity is increasing. Most solar PV generator in South Korea is classified Behind-the-Meter(BTM) generator, such as small capacity of solar PV and distributed energy resources(DER). BTM generation is one of the main factors that change the load, and it causes the uncertainty of load forecasting. As a high penetration of BTM solar PV generator, load forecasting error is increased. The load forecasting algorithm using reconstituted load method is proposed to accurate load forecasting considering the BTM generation. The load forecast is performed for weekday excluding special days for the case studies in 2019. The proposed algorithm is improved a lot of the accuracy of STLF compared to the former STLF algorithms that do not considering BTM generation.
#Short-term Load Forecasting #Behind-the-Meter Generation #Reconstituted Load Method

목차

Abstract
1. 서론
2. BTM 발전을 고려한 전력수요예측
3. 사례연구
4. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Korea Power Exchange, A Study on Short-term Load Forecasting Technique and its Application, 2011. google schola Ministry of Trade Industry and Energy, Renewable Energy 3020 Implementation plan, 2017. google schola Kim, K. H., Jo, S. W., Park, R. J., and Song, K., The Effect of Small Photovoltaic Power Generations and Illumination Intensity in Short-Term Electric Load Forecasting, in Proceedings of KIEE, pp. 461-462, 2017. google schola Jo, S. W., Kwon, B., and Song, K., Day Ahead 24-Hours Load Forecasting Algorithm Using Latest Weather Forecasting, The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers 68(3), pp. 416-422, 2019. google schola Huang, S. J. and Shih, K. R., Short-term load forecasting via ARMA model identification including non-Gaussian process considerations, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 18,, No. 2, pp. 673-679, 2003. google schola

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