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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백종관 (서일대학교) 한정희 (강원대학교)
저널정보
한국산업경제학회 산업경제연구 산업경제연구 제28권 제1호
발행연도
2015.2
수록면
191 - 203 (13page)

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전력은 생산과 동시에 소비가 발생하는 특성을 갖고 있기 때문에 전력수요 예측은 정확도가 매우 중요하다. 전력수요 예측에 관해서는 이미 많은 연구가 진행되어왔고 전반적으로 높은 정확도를 보여주기도 한다. 하지만 공휴일이나 명절 등과 같은 특수일의 전력수요는 변동성이 매우 커서 정확한 예측이 어려울 뿐만 아니라 특수일 전력수요 급감 등의 큰 변동성은 특수일 직후 예측모형의 모수 추정에도 영향을 주므로 특수일 직후의 전력수요 예측값은 일반적으로 높은 오차율을 보인다. 본 연구에서는 특수일 전력수요 예측값의 정확도를 높이기 위해 과거 특수일 전력수요 패턴 분석을 바탕으로 임의의 예측모형에 의해 계산된 전력수요 예측값을 보정하는 방법을 제시한다. 2008년부터 2013년까지의 데이터를 분석한 결과 특수일에 대한 전력수요 예측값 보정으로 평균오차율은 평균 19.2%, 최대오차율은 51.3% 감소하였다.
#전력수요 #수요예측 #회귀모형 #특수일 #electric power load #demand forecasting #regression analysis #special day effects

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - 권오성 / 2012 / 특수일의 단기 전력수요 예측을 위한 온도 영향 분석 / 대한전기학회 전력기술부문회 전력계통·전력경제연구회 공동 춘계학술대회 논문집 : 159 ~ 160 dbpia 2. [학술대회논문] - 김광호 / 1998 / 특수일 전력수요 예측을 위한 신경회로망 시스템의 개발 / 대한전기학회하계학술대회 : 850 ~ 853 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 김호언 / 2011 / 공익사업분문(전력ㆍ가스ㆍ수도)의 공급제한이 국민경제 전반에 미치는 경제적 파급효과: ‘산출ㆍ산출분석’ 을 통한 代案模型을 중심으로 / 산업경제연구 24 (3) : 1835 ~ 1862 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - 송경빈 / 2002 / 특수일의 최대 전력수요예측 알고리즘 개선 / 전기학회논문지 A권 51 (3) : 109 ~ 117 dbpia 5. [학술대회논문] - 위영민 / 2007 / 온도 효과를 고려한 다항 회귀분석법을 이용한특수일 최대 전력수요 예측 알고리즘 / 대한전기학회 추계학술대회 논문집 : 29 ~ 30 dbpia

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이주석 ,  유승훈 ,  곽승준 한국산업경제학회 정기학술발표대회 초록집 2007 .06
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지평식 ,  임재윤 전기학회논문지 P 2014 .12
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