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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이근철 (건국대학교)
저널정보
충남대학교 경영경제연구소 경영경제연구 경영경제연구 제42권 제2호
발행연도
2020.5
수록면
77 - 97 (21page)

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본 연구에서는 국내 일별 최대전력을 예측하는 문제를 고려한다. 최대전력 예측은 전력 운영 측면에서 매우 중요한 의사결정 사항 중 하나이다. 부정확한 최대전력 예측은 과잉 전력 생산이나 정전을 유발할 수 있으며, 두 경우 모두 막대한 경제적 손실을 초래한다. 본 연구에서는 정확한 예측을 위해 일별 최대전력 수요가 갖는 다양한 특성을 파악한다. 전력 수요 분석 결과를 바탕으로 다양한 독립변수를 도출하고, 해당 변수들로 구성된 회귀모형을 제안한다. 특히, 제안 회귀모형에서는 요일에 따른 자기상관 요인, 요일에 따른 기온 요인, 계절에 따른 기온 요인 등 교호작용 효과를 포함한다. 제안된 예측 방법의 성능을 평가하기 위해 예측 결과를 기존 방법의 결과와 비교 실험하였다. 비교실험 결과, 제안 방법이 평균절대백분율 오차 측면에서 기존 방법들보다 우수한 예측력을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
#수요예측 #일별 최대전력 #회귀분석 #교호작용 #Daily Peak load #Forecasting #Interaction #Regression

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전력 수요 분석
Ⅲ. 제안 모형
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
박준호 / 2017 / 특수일 분리와 예측요소 확장을 이용한 전력수요 예측 딥 러닝 모델 / 한국항행학회논문지 21(4):365~370 dbpia 오병기 / 2015 / 동태적 패널분석을 활용한 지역산업간 인과관계 분석 / 산업경제연구 28(1):1~23 dbpia 신동하 / 2016 / 하계 전력수요 예측을 위한 딥 러닝 입력 패턴에 관한 연구 / 한국정보기술학회논문지 14(11):127~134 dbpia 안준영 / 2017 / 동계 전력수요예측을 위한 신경망 모델에 관한 연구 / 한국정보기술학회논문지 15(9):1~9 dbpia 이근철 / 2017 / 국내 일별 최대전력 수요예측에 관한 연구 / 산업경제연구 30(4):1205~1218 dbpia

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