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전력은 모든 나라에서 사회 발전과 경제 성장에 가장 기본적인 자원이다. 산업이 고도화 되고 경제의 규모가 발전하면서 전력의 소비량은 점점 증가하고 있다. 전력을 공급하는 쪽에서는 전력을 생산할 때 자원의 낭비를 줄이기 위해 전력 사용량을 예측하는 것은 중요한 일이다. 또한 전력 수요 예측을 통해 여름과 겨울의 피크 타임에서의 전력 수요를 분산하는 것이 가능하다. 그리고 소비 전력의 예측은 국내에서 수요자원 거래시장(Negawatt market)이 본격화되면서 더욱 중요하게 되었다. 더구나 전력 소비량 예측은 소비자가 전력 시장에 직간접적으로 참여하는 수요관리 방법을 제공해준다. 본 연구에서는 1999년부터 2011년까지의 국내총생산, 1인당 국민총소득, 부가세, 국내전력소비량을 이용하여 제주도의 어업 전력 사용량을 예측하는데 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 유전자 알고리즘은 다양한 조합 최적화 분야에서 최적해를 찾는데 유용하게 사용되는 알고리즘이다. 본 논문에서 유전자 알고리즘에서 최적의 동작을 위한 파라미터들을 찾는다. 그리고 실제 전력 소비량 예측을 위해 사용되는 계수(coefficient)들의 최적값을 찾아 예측값과 실제 전력 소비량의 오차를 최소화하는데 목적이 있다.
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A. Sadeghi / 2003 / Economics faculty, Electricity consumption forecasting using econometrics methods
A. Tang / 2005 / GA-TSKfnn :Parameters tuning of fuzzy neural network using genetic algorithms / Expert Systems with Applications : 769 ~ 781
D. Bunning / 2005 / Genetic algorithm for constrained global optimization in continuous variables / Applied Mathematics & Computation : 604 ~ 636
Elena Mocanu / 2014 / Comparison of Machine Learning Methods for Estimating Energy Cinsumption in Building / 2014 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power
Goldberg DE / 1989 / Genetic algorithm in search, optimization and machine learning / Adison wesley
A. Tang / 2005 / GA-TSKfnn :Parameters tuning of fuzzy neural network using genetic algorithms / Expert Systems with Applications : 769 ~ 781
D. Bunning / 2005 / Genetic algorithm for constrained global optimization in continuous variables / Applied Mathematics & Computation : 604 ~ 636
Elena Mocanu / 2014 / Comparison of Machine Learning Methods for Estimating Energy Cinsumption in Building / 2014 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power
Goldberg DE / 1989 / Genetic algorithm in search, optimization and machine learning / Adison wesley
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