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저자정보
신동환 (과학기술연합대학원대학교) 백승엽 (브이젠) 이율호 (한국기계연구원) 강상규 (과학기술연합대학원대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
3,172 - 3,176 (5page)

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A latest korea electricity market participants are compensated their profits by system marginal price (SMP) determined at the korea power exchange (KPX). SMP is the most expensive price of an operated power generator at each hour and which is influenced by many external factor. SMP forecasting is important for profit maximization of power generation businessman. In this study, a SMP time series data forecasting model have been developed using MATLAB Neural Net Time Series<SUP>®</SUP> to predict the short-term SMP. preprocessing has been conducted to decrease a mean squared error (MSE) by comparing with gradient of present value and previous value. Moving average is used as an exogenous variable and nonlinear autoregressive exogenous (NARX) network is used for data training. One month forecasting along the moving average change has been compared. Training model shows that the MSE is influenced strongly by the preprocessing and it can be decreased by iteration in the filtering process. For more accuracy forecasting, another exogenous variables have to be investigated such as global oil price, tax, electricity demand. Another filtering and training methods also have to be compared for model optimization.
#Time series(시계열) #System marginal price(계통한계가격) #NARX network(NARX 신경회로망) #Data preprocessing(데이터 전처리) #MSE(평균 제곱 오차) #Price forecasting(가격 예측)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결과
4. 결론
참고문헌

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