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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 9 - 17 (9page)
- DOI
- 10.5207/JIEIE.2022.36.6.009
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An algorithm to improve the accuracy of short-term load forecasting(STLF) for the Lunar New Year’s Holidays is proposed. The proposed algorithm can integrate the impact of temperature and behind-the-meter(BTM) solar PV generation on the load for the Lunar New Year’s Holidays. The hourly loads for the Lunar New Year’s Holidays are forecasted using the relative coefficient method. The sensitivity of load to temperature is calculated, and the corrected loads using the calculated sensitivity are used to load forecast. In addition, the impact of BTM solar PV generation is integrated into the load forecast for the Lunar New Year’s Holidays using the reconstituted load method. Test results of load forecasts for the Lunar New Year’s Holidays from 2016 to 2020 have shown that the accuracy of load forecasting improves when the impacts of temperature and BTM solar PV generation are systematically considered in load forecasting.
목차
Abstract
1. 서론
2. 설 연휴에 대한 단기 전력수요예측 알고리즘
3. 사례연구
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Kwon, B., Park, R., and Song, K., “Short-term Load Forecasting Based on Deep Neural Networks Using LSTM Layer,” Journal of Electrical Engineering & Technology, Vol. 15, No. 4, pp. 1501-1509, 2020.
Song, K., Ku, B., and Baek, Y., “Load Forecasting for Holidays Using a Fuzzy Least Squares Linear Regression Algorithm,” The Trans. of KIEE, Vol. 52D, No. 4, pp. 233-237, 2003.
Rahman, S. and Bhatnagar, R., “An Expert System Based Algorithm for Short-Term Load Forecast,” IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 3, No. 2, pp. 392-399, 1988.
Kim, K., “Short-Term Load Forecasting for Special Days in Anomalous Load Conditions Using Neural Networks and Fuzzy Inference Method,” IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 15, No. 2, pp. 559-565, 2000.
Nam, Y. and Jo, H., “Prediction of Special Day’s Hourly Load : Relative Coefficient Method vs Adjusted Coefficient Method,” The Trans. of KIEE, Vol. 68, No. 12, pp. 1523-1533, 2019.
Song, K., Ku, B., and Baek, Y., “Load Forecasting for Holidays Using a Fuzzy Least Squares Linear Regression Algorithm,” The Trans. of KIEE, Vol. 52D, No. 4, pp. 233-237, 2003.
Rahman, S. and Bhatnagar, R., “An Expert System Based Algorithm for Short-Term Load Forecast,” IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 3, No. 2, pp. 392-399, 1988.
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