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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Taehyun Kim (Gyeongsang National University) Yoonjae Lee (Gyeongsang National University) Soonho Hwangbo (Gyeongsang National University)
저널정보
한국청정기술학회 청정기술 청정기술 제28권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
138 - 146 (9page)

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Electricity has become a factor that dramatically affects the market economy. The day-ahead system marginal price determines electricity prices, and system marginal price forecasting is critical in maintaining energy management systems. There have been several studies using mathematics and machine learning models to forecast the system marginal price, but few studies have been conducted to develop, compare, and analyze various machine learning and deep learning models based on a data-driven framework. Therefore, in this study, different machine learning algorithms (i.e., autoregressive-based models such as the autoregressive integrated moving average model) and deep learning networks (i.e., recurrent neural network-based models such as the long short-term memory and gated recurrent unit model) are considered and integrated evaluation metrics including a forecasting test and information criteria are proposed to discern the optimal forecasting model. A case study of South Korea using long-term time-series system marginal price data from 2016 to 2021 was applied to the developed framework. The results of the study indicate that the autoregressive integrated moving average model (R-squared score: 0.97) and the gated recurrent unit model (R-squared score: 0.94) are appropriate for system marginal price forecasting. This study is expected to contribute significantly to energy management systems and the suggested framework can be explicitly applied for renewable energy networks.
#Electricity price forecasting #Machine learning #Deep learning #Optimal model selection #Energy management systems

목차

Abstract
1. Introduction
2. Material and methods
3. Results and Discussion
4. Conclusions
References

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