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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 560 - 565 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.4.560
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This paper proposes an decomposed structure of artificial neural networks (NN) for analyzing electricity market for calculating equilibrium. We attempted to separate the neural network structure into small pieces by drawing a state hidden inside the integrated structure. Then the NN takes a longer time to learn, but if there is uncertainty in the information handled by the ANN, the decomposed NN proposed in this study is meaningful. In particular, if the accuracy of the NN is a concern due to incomplete information, the advantages of decomposed NN become more prominent.
목차
Abstract
1. 서론
2. 인공 신경 회로망
3. 과점의 전력시장
4. 불확실정보의 전력시장 적용
5. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Yun-So Kim / 2019 / Artificial Intelligence and Power System / Proceeding of KIEE 68(7):24~30
정희명 / 2019 / 오차보정알고리즘을 고려한 방사기저함수 신경망의 일별 최대전력수요예측 적용에 관한 연구 / 전기학회논문지 68(2):221~227
방영근 / 2018 / 신경망과 퍼지시스템을 이용한 일별 최대전력부하 예측 / 전기학회논문지 67(1):96~102
C. Guan / 2013 / Very Short-Term Load Forecasting : Wavelet Neural Networks With Data Pre-Filtering / IEEE Trans. Power Syst 28(1):30~41
S. Li / 2016 / A Novel Wavelet-Based Ensemble Method for Short-Term Load Forecasting with Hybrid Neural Networks and Feature Selection / IEEE Trans. Power Syst 31(3):1788~1798
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