지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김삼용
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
정부는 2015년도 7월의 7차 전력 수급계획에서 최대 전력 대비를 위한 정책을 공급 중심에서 수요관리 중심으로 변환한다고 공시하였다. 이에 따라 최대수요량 대비 15% 예비전력 마련하던 과거 재정지원중심의 수요관리에서 정확한 수요예측 기반의 발전관리 방식이 요구된다. 대부분의 전력수요예측 방식은 전력거래소에 규합된 최대전력수요를 통한 전력 수요예측이 진행되고 있다. 본 연구에서는 전체 사용량을 기반으로 예측하는 방식이 아닌, 시계열 패턴에 따른 군집분석을 통한 군집 별 예측을 통하여 상향식(bottom-up) 결합예측 방식을 제안한다.
시계열 군집분석 간의 비교를 통하여 동적타임워핑 거리, 자기상관함수, 주기도 기반 거리, 이산 웨이블릿 변환에 따른 군집분석을 실시하여, 예측기간에 따른 적합한 분석법을 제안한다. 결합예측에서도 단순결합예측과 회귀분석 기반 결합예측, MSE 및 순위 기반 결합예측간의 비교를 통하여 예측기간 별 성능을 비교한다. 이를 실제 기업별 전력수요예측 자료를 사용하여 시계열 군집분석을 통한 결합예측과 기존에 사용되는 예측 방법과의 결과의 차이를 통해 개선된 성능을 확인하며, 시계열 군집분석을 통한 전력 수요 결합예측 방안을 제시한다.
시계열 군집분석 간의 비교를 통하여 동적타임워핑 거리, 자기상관함수, 주기도 기반 거리, 이산 웨이블릿 변환에 따른 군집분석을 실시하여, 예측기간에 따른 적합한 분석법을 제안한다. 결합예측에서도 단순결합예측과 회귀분석 기반 결합예측, MSE 및 순위 기반 결합예측간의 비교를 통하여 예측기간 별 성능을 비교한다. 이를 실제 기업별 전력수요예측 자료를 사용하여 시계열 군집분석을 통한 결합예측과 기존에 사용되는 예측 방법과의 결과의 차이를 통해 개선된 성능을 확인하며, 시계열 군집분석을 통한 전력 수요 결합예측 방안을 제시한다.
목차
제1장. 서 론 11.1. 연구의 배경 및 목적 11.2. 최근 전력수요 예측 연구 동향 51.3. 논문의 구성 7제2장 대표적 시계열 모형 82.1. 계절형 자기회귀누적이동평균 모형 82.2. 계절형 FARIMA 모형 92.3. Reg-ARIMA 모형 102.4. 이중계절형 Holt-Winters 모형 112.5. Taylors 이중계절형 Holt-Winters 모형 132.6. TBATS 모형 14제3장 시계열 군집분석 163.1. 동적타임워핑 거리 기반 군집분석 163.2. 자기상관함수 기반 군집분석 173.3. 주기도 기반 거리 군집분석 183.4. 이산 웨이블릿 변환 기반 군집분석 20제4장 결합예측기법 224.1. 단순결합예측 224.2. 회귀분석 기반 결합예측 234.3. MSE 및 순위 기반 결합예측 24제5장 시계열 군집화 전력수요 결합예측 275.1. 모형 적합 315.2. 시계열 군집분석 355.3. 군집분석을 통한 결합예측 예측성능 평가 475.3.1. 결합예측 성능비교 475.3.2. 시계열 군집분석을 고려한 결합예측 성능비교 54제6장 결론 57참고문헌 59국문초록 64Abstract 65
최근 본 자료
댓글(0)
0