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학술저널
저자정보
권보성 (Soongsil University) 박래준 (Soongsil University) 송경빈 (Soongsil University)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제32권 제6호
발행연도
2018.6
수록면
30 - 33 (4page)
DOI
10.5207/JIEIE.2018.32.6.030

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The short-term load forecasting is necessary for stable and smooth power system operation. The accuracy of short-term load forecasting for weekdays according to various normalization methods is analyzed. The normalization methods to be analyzed are maximum and minimum normalization, maximum normalization, and Z-Score normalization. And the model used for 24-hours load pattern prediction is the exponential smoothing technique. In order to return the normalized 24-hour load value to the load value, the predicted maximum load, minimum load, average load and standard deviation of load are estimated using exponential smoothing. In the recent three-year case studies, the accuracy of the short-term load forecasting applying maximum normalization, maximum and minimum normalization and Z-Score to the exponential smoothing technique is analyzed based on the mean absolute percentage error(MAPE). The test results show that the maximum and minimum normalization method is better than the others.
#Short-Term Load Forecasting #Normalization #Exponential Smoothing Method

목차

Abstract
1. 서론
2. 정규화 방법에 따른 평일 단기전력 수요예측
3. 사례 연구
4. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Suhartono, et. al., “Two-Level Seasonal Model Based on Hybrid ARIMA-ANFIS for Forecasting Short-Term Electricity Load in Indonesia,” International Conference on Statistics in Science, Business and Engineering (ICSSBE), pp.1-5, Sep. 2012. Zhang, X., Wu, Y., “Load Forecasting Based on Wavelet Analysis Combined with the Fuzzy Support Vector Kernel Regression Method,” International Conference on Electric Information and Control Engineering (ICEICE), pp.499-504, Apr. 2011. Kenji, N., Anna, D. P. L., Carlos, R.M., “Short-Term Multinodal Load Forecasting Using a Modified General Regression Neural Network,” IEEE Trans. On Power Delivery, Vol.26, No.4, pp.2862-2869, Oct.2011. Siddharth, A., James, W. T., “Short-Term Forecasting of Anomalous Load Using Rule-Based Triple Seasonal Methods,” IEEE Trans. on Power Systems, Vol.28, No.3, pp.3235-3242, Aug. 2013. V. H. Hinojosa, A. Hoese, “Short-Term Load Forecasting Using Fuzzy Inductive Reasoning and Evolutionary Algorithms,” IEEE Trans. on Power Systems, Vol.25, No.1, pp.565-574, Feb. 2010.

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