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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제13권 제3호
발행연도
2003.6
수록면
360 - 365 (6page)

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본 논문에서는 데이터의 효율적인 활용과 정확성에서 보다 우수한 특성을 보이는 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리즘을 전력수요예측에 적용함으로써 입력 데이터의 선정을 용이하게 하였고, 다양한 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 할 수 있게 하였다. 그리고, 예측 시에 경제적인 요인(GDP, 수출, 수입, 취업자 수, 경제활동인구, 석유소 비량)과 기후적인 요인(평균기온)을 모두 고려하였다. 또한 목표 예측 기간을 1999년 1/4분기에서 2001년 1/4분기까지 9개의 분기로 가정하고, 가정한 목표 기간의 예측 정확도를 높이기 위해 3단계의 시뮬레이션 과정(최적 입력 분기 수를 결정하는 과정, 입력 데이터와 예측값의 시간적 연관성을 분석하는 과정, 입력 데이터의 최적화 과정)을 이용함으로써 더 정확한 전력수요예측 방법을 제시하였고, 제안된 기법으로 목표한 예측 기간에서 0.96%의 평균 에러율을 얻을 수 있었다.
#GMDH #electric power demand forecasting #computer simulation #optimizing input data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 수정된 GMDH 알고리즘
3. 예측 알고리즘의 구현
4. 시뮬레이션 및 결과 분석
5. 결론
참고문헌
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