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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 127 - 133 (7page)
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미래에 스마트 그리드 도입을 위해 전력수요예측은 중요한 연구 분야 중 하나이다. 하지만 전력데이터는 많은 외부적 요소들에 영향을 받기 때문에 예측하기 어렵다. 기존의 전력수요예측 방법들은 가공되지 않은 전력데이터를 그대로 이용하기 때문에 정확도 높은 예측을 하는데 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 가공되지 않은 전력데이터를 이용하는 전력수요예측의 문제를 해결하기 위해 확률기반 학습알고리즘을 제안한다. 확률 모델은 전력데이터의 확률적 특성을 분석하기에 적합하다. 제안한 모델의 중기 전력수요예측 성능을 비교하기 위해 신경망 네트워크 중 하나인 순환신경망과 성능 비교를 해보았다. 매사추세츠 대학에서 제공한 전력데이터를 이용하여 성능 비교를 한 결과 본 논문에서 제안한 확률기반 학습알고리즘이 중기 수요예측에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Y. Fu / 2017 / Multi-level load forecasting system based on power grid planning platform with integrated information / Proc. of 2017 Chinese Automation Congress(CAC) :933~938
D. Zhang / 2016 / Mid-long term electricity demand forecasting based on markov chain screening combination forecasting models / Power System Protection and Control 44(12):63~67
I. E. Kafazi / 2016 / Modeling and forecasting energy demand / Proc. of 2016 International Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC) :746~750
L. Wei / 2008 / Prediction of energy production and energy consumption based on BP neural networks / Proc. of 2008 IEEE International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling Workshop :15~19
Mauri Aparecido de Oliveira / 2011 / The influence of ARIMA-GARCH parameters in feed forward neural networks prediction / Neural Computing and Applications 20(5):687~701
D. Zhang / 2016 / Mid-long term electricity demand forecasting based on markov chain screening combination forecasting models / Power System Protection and Control 44(12):63~67
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L. Wei / 2008 / Prediction of energy production and energy consumption based on BP neural networks / Proc. of 2008 IEEE International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling Workshop :15~19
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