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저자정보
김한솔 (광주과학기술원) 송형찬 (광주과학기술원) 고석갑 (Electronics and Telecommunications Research Institute) 이병탁 (Electronics and Telecommunications Research Institute) 신종원 (광주과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2016년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2016.11
수록면
552 - 555 (4page)

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Daily electricity demand and its fluctuation have increased by abrupt climate change and excessive use of air conditioning and these has affected to forecast the short-term electricity load. Also, the electricity load pattern learning is disturbed by holidays that cause sudden the electricity demand reduction. We proposed the feature extraction algorithm for demand reduction in holidays and implemented the RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory) based forecasting. The results were compared with the forecasting performance of SARIMA (Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average). The comparative result shows that RNN-LSTM outperforms SARIMA.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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