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저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제41권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
84 - 93 (10page)

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In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of “context units” in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.

목차

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안병훈 / 2015 / 계절 ARIMA 모형을 이용한 국내 지역별 전력사용량 중장기수요예측 / 한국산학기술학회논문지 16(12):8576~8584 dbpia Bergmeir, C. / 2018 / A note on the validity of cross-validation for evaluating autoregressive time series prediction / Computational Statistics and Data Analysis 120(C):70~83 Crossref Black, F. / 1973 / The Pricing of Options and Corporate Liabilities / J. Polit. Econ 81(3):637~654 google schola Bontempi, G. / 2012 / Machine Learning Strategies for Time Series Forecasting;Business Intelligence, eBISS 2012 / Lecture Notes in Business Information Processing 138 google schola Box, G. / 2008 / Time Series Analysis : Forecasting and Control / Wiley google schola

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