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In most cases, the use of electric power is associated with the economic scale of a nation closely. Thus, the electric power load forecasting plays an important role for the national economic plan. This paper deals with the design method for the electric power load forecasting system. In this paper, RCR-MA data processing, which can make the complex properties of the original data form simple, is proposed. Next, IT2TSK FLS, which can reflect the uncertainty of data more than T1TSK FLS, is applied. Consequently, the structural advantage of the proposed system can improve the forecasting accuracy, and is verified by using two types of electric power data.
목차
Abstract
1. 서론
2. 제안된 시스템의 구조
3. 데이터의 전처리
4. IT2TSK 퍼지 예측 시스템
5. 시뮬레이션
6. 결론
References
참고문헌 (13)
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[학술지(정기간행물)] - J. F. Chen / 1995 / Analysis of an adaptive time-series autoregressive moving-average(ARMA)model for short-term load forecasting / Electric Power Systems Research 34 : 187 ~ 196
[학술지(정기간행물)] - A. K. Wadhwani / 2009 / Short Term Load Forecasting Using Multi Parameter Regression / IJCSIS 6 (2) : 303 ~ 306
[학술대회논문] - Z. Aung / 2012 / Towards Accurate Electricity Load Forecasting in Smart Grids / DBKDA 2012 : 51 ~ 57
[학술지(정기간행물)] - P. F. Pai / 2005 / Support vector machines with simulated annealing algorithms in electricity load forecasting / Energy Conversion and Management 46 : 2669 ~ 2688
[학술지(정기간행물)] - M. Hayati / 2007 / Artificial Neural Network Approach for Short Term Load Forecasting for Illam Region / IJECSE 1 (2) : 121 ~ 125
[학술지(정기간행물)] - A. K. Wadhwani / 2009 / Short Term Load Forecasting Using Multi Parameter Regression / IJCSIS 6 (2) : 303 ~ 306
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