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저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제39권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
25 - 30 (6page)

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It is critical to forecast the maximum daily and monthly demand for power with as little error as possible for our industry and national economy. In general, long-term forecasting of power demand has been studied from both the consumer’s perspective and an econometrics model in the form of a generalized linear model with predictors. Time series techniques are used for short-term forecasting with no predictors as predictors must be predicted prior to forecasting response variables and containing estimation errors during this process is inevitable. In previous researches, seasonal exponential smoothing method, SARMA (Seasonal Auto Regressive Moving Average) with consideration to weekly pattern Neuron-Fuzzy model, SVR (Support Vector Regression) model with predictors explored through machine learning, and K-means clustering technique in the various approaches have been applied to short-term power supply forecasting. In this paper, SARMA and intervention model are fitted to forecast the maximum power load daily, weekly, and monthly by using the empirical data from 2011 through 2013. ARMA(2, 1, 2)(1, 1, 1)7 and ARMA(0, 1, 1)(1, 1, 0)12 are fitted respectively to the daily and monthly power demand, but the weekly power demand is not fitted by AREA because of unit root series. In our fitted intervention model, the factors of long holidays, summer and winter are significant in the form of indicator function. The SARMA with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.45% and intervention model with MAPE of 2.44% are more efficient than the present seasonal exponential smoothing with MAPE of about 4%. Although the dynamic repression model with the predictors of humidity, temperature, and seasonal dummies was applied to foretaste the daily power demand, it lead to a high MAPE of 3.5% even though it has estimation error of predictors.
#SARMA #Intervention Model #Forecasting #MAPE #Power Demand #Seasonality

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Box, E. P. / 2015 / Time Series Analysis : Forecasting and Control / Wiley google schola 최상열 / 2007 / 데이터마이닝을 이용한 단기부하예측 / 조명.전기설비학회논문지 21(10):126~133 dbpia 정현우 / 2014 / 전력계통 유지보수 및 운영을 위한 향후 4주의 일 최대 전력수요예측 / 전기학회논문지 63(11):1497~1502 dbpia Kim, C. H. / 2013 / Forecasting of Domestic Power Demand using Multiple Seasonal Exponential Smoothing Techniques, The annual report of Korea Enright Economics Institute google schola Cheol-Hong Kim / 2012 / Short-term Electric Load Forecasting Using Data Mining Technique / Journal of Electrical Engineering & Technology 7(6):807~813 dbpia

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