Cross-Entropy를 이용한 전력계통계획의 확률적 기법 연구

이재희; 주성관

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이재희 (고려대학교) 주성관 (고려대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제58권 제11호

발행연도: 2009.11

수록면: 2,136 - 2,141 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Transmission planning is an important part of power system planning to meet an increasing demand for electricity. The objective of transmission expansion is to minimize operational and construction costs subject to system constraints. There is inherent uncertainty in transmission planning due to errors in forecasted demand and fuel costs. Therefore, transmission planning process is not reliable if the uncertainty is not taken into account. The paper presents a systematic method to find the optimal location and amount of transmission expansion using Cross-Entropy (CE) incorporating uncertainties about future power system conditions. Numerical results are presented to demonstrate the performance of the proposed method.

#Transmission Expansion Planning #Uncertainty #Cross-Entropy Method

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이재희

소속기관 국립목포대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 공학 > 재료·에너지공학 > 기타 재료·에너지공학

논문수 52 이용수 5,433

주성관

소속기관 고려대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 TOP 1% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 128 이용수 16,086

이 논문과 함께 이용한 논문

풍력발전 출력 예측오차 완화를 위한 출력제한운전과 ESS운전의 경제성 비교

위영민 , 조형철 , 이재희 전기학회논문지 2018 .02

가공송전 전선의 기대수명 도출을 위한 통계해석 자동화 연구

함현우 , 문성덕 , 김태준 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021 .10

확률통계해석방법을 적용한 양수 발전기 Connector 파손 메커니즘 분석에 관한 연구

채승훈 , 이석윤 , 방일남 외 1명 한국유체기계학회 학술대회 논문집 2018 .07

Detection of Faces with Partial Occlusions using Statistical Face Model

서정인 , 박혜영 Journal of KIISE 2014 .11

출력편차의 통계학적 신호처리를 통한 태양광 발전 시스템의 고장 위치 진단 기술

조현철 전기학회논문지 2014 .11

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-560-002247127

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)