일별 기온 민감도와 가중치를 적용한 지수평활법 기반 봄철 평상일 하루전 전력수요예측 알고리즘

조승민; 김경환; 김태근; 윤성국; 송경빈

doi:10.5207/JIEIE.2025.39.2.128

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조승민 (Soongsil University) 김경환 (Soongsil University) 김태근 (Soongsil University) 윤성국 (Soongsil University) 송경빈 (Soongsil University)

저널정보: 한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제39권 제2호

발행연도: 2025.4

수록면: 128 - 135 (8page)

DOI: 10.5207/JIEIE.2025.39.2.128

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This study proposes short-term load forecasting algorithm using an improved exponential smoothing method to improve the accuracy of day-ahead load forecasting in spring. The proposed algorithm defines the range of temperature insensitivity in spring and calculates daily sensitivity of hourly temperature. Daily exponential smoothing coefficients are optimized to minimize forecasting errors. Case studies were performed on the proposed algorithm to calculate the forecast error of day-ahead load forecasting in the spring of 2022 and 2023. The proposed algorithm showed an improvement of the average prediction accuracy in spring in by 12.85%p for two years compared to the exponential smoothing and LSTM algorithm errors of the short-term load forecasting S/W of the Korea Power Exchange.

#Day-ahead load forecasting #Exponential smoothing #Short-term load forecasting #Temperature sensitivity

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