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학술저널
저자정보
정현철 (동아대학교) 정재성 (아주대학교) 강병오 (동아대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제10호
발행연도
2018.10
수록면
1,257 - 1,264 (8page)

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This paper proposes Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)-based forecasting algorithms using meteorological indices to predict seasonal peak load. First of all, this paper observes a seasonal pattern of the peak load that appears intensively in winter and summer, and generates ARIMA models to predict the peak load of summer and winter. In addition, this paper also proposes hybrid ARIMA-based models (ARIMA-Hybrid) using a discomfort index and a sensible temperature to enhance the conventional ARIMA model. To verify the proposed algorithm, both ARIMA and ARIMA-Hybrid models are developed based on peak load data obtained from 2006 to 2015 and their forecasting results are compared by using the peak load in 2016. The simulation result indicates that the proposed ARIMA-Hybrid models shows the relatively improved performance than the conventional ARIMA model.
#Peak load #ARIMA model #Discomfort index #Sensible temperature

목차

Abstract
1. 서론
2. 최대 전력 수요 분석
3. ARIMA 모델 선정
4. 생활 기상 지수를 활용한 ARIMA-Hybrid 모델
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Hee-Man Shin, Gi-Hyun Bang, Hyo-Seok Cho, Jae-Hyun Park, “Gis-based Regional Load Forecasting System Using Grid Bigdata”, The Annual Spring Conference of the Korean Society for Geospatial Information System, pp. 139-140, May. 2017. Hak-Loh Lee, Jin-Hyun Han, Myung-Hoon Yi, “Electricity Peak Equation: Estimation and Prediction”, Korean Energy Economic Review, Vol. 9, No. 2, pp. 83-99, Sep. 2010 Korea power exchange, The 7th Basic Plan for Electricity Supply and Demand, https://www.kpx.or.kr Z. J. Qiao, F. L. Li, Y. Li, “Mid-long-Term Regional Load Forecasting based on Census X12-SARIMA Model”, Przeglad Elektrotechniczny, pp. 224-227, 2013. G. Juberias, R. Yunta, J. G. Moreno, C. Mendivil, “A new ARIMA model for hourly load forecasting”, Transmission and Distribution Conference, IEEE, pp. 314-319, 1999.

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