계절 및 날씨 정보를 이용한 인공신경망 기반 전력수요 예측 알고리즘 개발

김미경; 홍철의

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김미경 (상명대학교) 홍철의 (상명대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제53권 제1호

발행연도: 2016.1

수록면: 71 - 78 (8page)

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본 논문은 인공 신경망에 기반을 둔 새로운 전력 수요 예측 모델을 제시한다. 인공 신경망 입력 변수로 시간과 날씨요소를 고려하였다. 시간 요소는 하절기와 동절기 전력수요 데이터의 자기 상관계수를 측정하여 선정하였고, 날씨요소는 피어슨 상관계수를 이용하여 선정하였다. 중요한 날씨요소로는 온도와 이슬점으로 이들은 전력수요와 밀접한 상관관계를 가지고 있다. 반면에 습도, 기압, 풍속 등과 같은 날씨요소는 전력수요와의 상관관계가 높지 않게 나타나 신경망의 입력 변수에서 제외하였다. 실험결과 새로이 제안한 인공 신경망을 이용한 전력수요 모델은 시간요소 및 날씨요소와 이에 대한 가중치를 피크 전력율과 계절에 따라 차등 적용하여 높은 적중률을 보였다.

#전력수요 예측 #인공 신경망 #온도 민감도 #날씨 가중치

참고문헌 (12)

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Bureau of economic analysis, U.S. Department of commerce (2013). Retrieved from http://www.bea.gov. M. Buhari, S. Adamu, “Short - Term Load Forecasting Using Artificial Neural Network,” in Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists, vol. 1, pp. 806-811, 2012.

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K. Kim, “Fuzzy Expert System for Short-Term Load Forecasting Concerning Changes in Temperature”, The Confernece of IEIE, 1995. 1.

PJM.: Manual 19: Load Forecasting and Analysis Date. Prepared by Resource Adequacy Planning, 2013.

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