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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 33 - 40 (8page)
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산업 분야에서 전력수요 예측은 예측 전력량보다 실측 전력량이 일정 범위에서 벗어나면 이상 징후로 판별하여 기계 오작동, 전원 꺼짐 등의 이상 현상을 탐지하는데 활용되기도 한다. 전력 데이터는 계절성과 추세성이 강한 시계열 데이터이기 때문에 예측이 어려운 편이다. 본 연구에서는 딥 러닝 기반의 알고리즘인 LSTM과 더불어 최근에 각광받고 있는 알고리즘인 양방향(Bi-Directional) LSTM 알고리즘을 활용한 전력 예측 모형을 수립하였으며, 해당 모형은 4년간의 전력 데이터를 활용하여 학습, 평가, 검증하였다.
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한국전력거래소 / 2011 / 단기 전력수요 예측 기법 및 적용 방안에 관한 연구
Box, George EP / 1976 / Time series analysis: forecasting and control / Holden-Day
Zhang, G. Peter / 2003 / Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model / Neurocomputing 50:159~175
Contreras, Javier / 2003 / ARIMA models to predict next-day electricity prices / IEEE transactions on power systems 18(3):1014~1020
Pai, Ping-Feng / 2005 / A hybrid ARIMA and support vector machines model in stock price forecasting / Omega 33(6):497~505
Box, George EP / 1976 / Time series analysis: forecasting and control / Holden-Day
Zhang, G. Peter / 2003 / Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model / Neurocomputing 50:159~175
Contreras, Javier / 2003 / ARIMA models to predict next-day electricity prices / IEEE transactions on power systems 18(3):1014~1020
Pai, Ping-Feng / 2005 / A hybrid ARIMA and support vector machines model in stock price forecasting / Omega 33(6):497~505
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