메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김시연 (숭실대학교) 정현우 (숭실대학교) 박정도 (위덕대학교) 백승묵 (공주대학교) 김우선 (전력거래소) 전경희 (한국전력거래소) 송경빈 (숭실대학교)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제28권 제1호
발행연도
2014.1
수록면
50 - 56 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Accurate midterm load forecasting is essential to preventive maintenance programs and reliable demand supply programs. This paper describes a midterm load forecasting method using autoregressive integrated moving average (ARIMA) model which has been widely used in time series forecasting due to its accuracy and predictability. The various ARIMA models are examined in order to find the optimal model having minimum error of the midterm load forecasting. The proposed method is applied to forecast 104-week load pattern using the historical data in Korea. The effectiveness of the proposed method is evaluated by forecasting 104-week load from 2011 to 2012 by using historical data from 2002 to 2010.
#Autoregressive Integrated Moving Average #Load Pattern #Weekly Electric Load Forecasting

목차

Abstract
1. 서론
2. ARIMA 모형
3. ARIMA 모형을 이용한 104주 주간 최대 전력수요예측
4. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 손은호 / 2005 / ARIMA모형을 이용한 호텔식음료 매출액의 예측-경주지역 특급호텔을 중심으로- / 관광레저연구 17 (3) : 117 ~ 132 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - Geon-Seob Song. / 2006 / Forecasting Manpower Demand Using ARIMA Model / Journal of Regional Innovation and Human Resources 2 (1) : 31 ~ 50 google schola 3. [단행본] - Hyun-Chul Kim / 2005 / Analysis and Forecasting for Time Series / Kyoyookgwahaksa google schola 4. [기타자료] - Won-Woo Lee. / 2009 / A Statistic Technique for Forecasting / Freeacademy google schola 5. [단행본] - Hae-Kyung Kim / 2003 / Time Series Analysis and Forecasting Theory / Kyungmoonsa google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

계절 및 날씨 정보를 이용한 인공신경망 기반 전력수요 예측 알고리즘 개발
김미경 ,  홍철의 전자공학회논문지 2016 .01
단기 전력수요예측 정확도 개선을 위한 대표기온 산정방안
임종훈 ,  김시연 ,  박정도 외 1명 조명·전기설비학회논문지 2013 .06
다중회귀분석법을 이용한 지역전력수요예측 알고리즘
남봉우 ,  송경빈 ,  김규호 외 1명 조명·전기설비학회논문지 2008 .02
계층적 군집분석방법을 활용한 건물 부하의 전력수요예측
황혜미 ,  이성희 ,  박종배 외 2명 전기학회논문지 2015 .01
다중회귀모형을 이용한 104주 주 최대 전력수요예측
정현우 ,  김시연 ,  송경빈 전기학회논문지 2014 .09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0