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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정희명 (부산대) 박준호 (부산대)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제7호
발행연도
2017.7
수록면
1,001 - 1,006 (6page)

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In this study the NARX was proposed as a novel approach to forecast electric load more accurately. The NARX model is a recurrent dynamic network. ISO-NewEngland dataset was employed to evaluate and validate the proposed approach. Obtained results were compared with NAR network and some other popular statistical methods. This study showed that the proposed approach can be applied to forecast electric load and NARX has high potential to be utilized in modeling dynamic systems effectively.
#NARX neural network #Short-term electric load forecasting #Temperature data

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Hippert HS, Pedreira CE, and Souza RC. “Neural networks for short-term load forecasting: a review and evaluation”. IEEE Trans Power Syst., vol. 16(1), pp. 44-55, 2001. T. Hong, J. Wilson, and J. Xie, “Long term probabilistic load forecasting and normalization with hourly information”, IEEE Trans. Smart Grid, vol. 5, no. 1, pp. 456- 462, Jan. 2014. D. Singhal and K. Swarup, “Electricity price forecasting using artificial neural networks”, Int. J. Elect. Power Energy Syst., vol. 33, no. 3, pp. 550-555, Mar. 2011. A. Karsaz, H. R. Mashhadi, and M. M. Mirsalehi, “Market clearing price and load forecasting using cooperative co-evolutionary approach”, Int. J. Elect. Power Energy Syst., vol. 32, no. 5, pp. 408-415, Jun. 2010. Hernandez, L., Baladron, C., Aguiar, J.M., Calavia, L., Carro, B., Sanchez-Esguevillas, A., Sanjuan, J., Gonzalez, L. and Lloret, J. “Improved short-term load forecasting based on two-stage predictions with artificial neural networks in a microgrid environment”. Energies, vol. 6, pp. 4489-4507, 2016.

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