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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Cheol-Hong Kim (Kyungnam energy) Bon-Gil Koo (Pusan National University) June Ho Park (Pusan National University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.7 No.6
발행연도
2012.11
수록면
807 - 813 (7page)

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In this paper, we introduce data mining techniques for short-term load forecasting (STLF). First, we use the K-mean algorithm to classify historical load data by season into four patterns. Second, we use the k-NN algorithm to divide the classified data into four patterns for Mondays, other weekdays, Saturdays, and Sundays. The classified data are used to develop a time series forecasting model. We then forecast the hourly load on weekdays and weekends, excluding special holidays. The historical load data are used as inputs for load forecasting. We compare our results with the KEPCO hourly record for 2008 and conclude that our approach is effective.
#Data mining #K-mean algorithm #k-NN algorithm #Short-term load forecasting #Time series forecasting

목차

Abstract
1. Introduction
2. Data Mining
3. Load Forecasting
4. Case Study
5. Conclusion
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - G. Juberias / 1999 / Mendivil, A New ARIMA Model for Hourly Load Forecasting / Transmission and distribution Conference, 1999 IEEE 1 : 11 ~ 16 google schola 2. [학술대회논문] - Dae-Yong Kim / 2005 / Development of System Marginal Price Forecasting Method Using SARIMA Model / Proceeding of conference KIEE : 148 ~ 150 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - W. R. Christiaanse / 1971 / Short Term Load Forecasting Using Genera Exponential Smoothing / IEEE Trans. on Power Apparatus and Systems PAS-90 (2) : 900 ~ 910 google schola 4. [단행본] - T. S. Dillon / 1990 / Expert System Applications in Power Systems / Prentice Hall google schola 5. [학술지(정기간행물)] - S. Rahman / 1987 / An Expert System Based algorithm for Short-Term Load Forecast / IEEE Trans. On Power Systems 3 (1) : 50 ~ 55 google schola

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