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한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제19권 제7호
발행연도
2005.11
수록면
20 - 25 (6page)

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신경회로망을 이용한 변압기의 단기 부하예측 알고리즘을 제안한다. 변압기에 대한 단기부하예측은 그 필요성에도 불구하고 연구자들에게 많은 관심을 받지 못했다. 제안된 알고리즘은 입력값으로 예측일 이전의 변압기 최대부하와 해당지역의 최고온도, 최저온도 그리고 예측일의 최고온도, 최저온도로 구성하고 적절한 학습케이스를 선택하여 신경회로망의 학습을 통해 배전용 변압기의 단기부하예측을 수행하였다. 제안된 방법은 서울 남현동의 배전용 변압기를 샘플로 추출하여 예측하였다. 예측결과 배전용 변압기의 부하예측에 대한 정확도의 우수성을 확인했다. 제안된 알고리즘은 배전용 변압기의 과부하에 의한 사고 예방에 도움을 줄 것이다.
#load forecasting #neural networks #transformer

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배전용 변압기의 개요
3. 신경회로망을 이용한 배전용 변압기의 단기 부하예측
4. 사례연구
5. 결론
References
◇ 저자소개 ◇

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
“배전용 변압기 최적 부하 관리 방안 연구(최종보고서)” 한국전력공사 전력연구원, 2003. google schola “저압 부하관리 업무편람” 한국전력공사, 1995.2. google schola I. Drezga and S. Rahman, " Input variable selection for ANN-based short-term load forecasting", IEEE Trans. Power Systems, vol. 13, no. 4, pp.1238-114, 1998. google schola 하성관, “신경회로망과 하절기 온도민감도를 이용한 단기전력수요예측”, 숭실대학교 석사학위 논문, 2005.2. google schola 김명원, 박승양, 이수영, 정호선, 정홍, “알기 쉬운 신경망 컴퓨터”, 전자신문사, 1992. google schola

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