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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.15 No.2
- 발행연도
- 2016.6
- 수록면
- 148 - 155 (8page)
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Existing power plants may consume significant amounts of fuel and require high operating costs, partly because of poor electrical power output estimates. This paper suggests a continuous conditional random field (C-CRF) model to predict more precisely the full-load electrical power output of a base load operated combined cycle power plant. We introduce three feature functions to model association potential and one feature function to model interaction potential. Together, these functions compose the C-CRF model, and the model is transformed into a multivariate Gaussian distribution with which the operation parameters can be modeled more efficiently. The performance of our model in estimating power output was evaluated by means of a real dataset and our model outperformed existing methods. Moreover, our model can be used to estimate confidence intervals of the predicted output and calculate several probabilities.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. CONTINUOUS CONDITIONAL RANDOM FIELD
3. THE C-CRF MODEL FOR POWER GENERATION PREDICTION
4. EXPERIMENT
5. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - AlRashidi, M. R. / 2010 / Long term electric load forecasting based on particle swarm optimization / Applied Energy 87 (1) : 320 ~ 326
[학술지(정기간행물)] - Clifton, A. / 2013 / Using machine learning to predict wind turbine power output / Environmental research letters 8 (2) : 0204009 ~
[학술지(정기간행물)] - Fan, G. F. / 2016 / Electric load forecasting by the SVR model with differential empirical mode decomposition and auto regression / Neurocomputing 173 : 958 ~ 970
[학술대회논문] - Kaya, H. / 2012 / Local and global learning methods for predicting power of a combined gas and steam turbine / International conference on emerging trends in computer and electronics engineering
[학술지(정기간행물)] - Kesgin, U. / 2005 / Simulation of thermodynamic systems using soft computing techniques / International journal of energy research 29 (7) : 581 ~ 611
[학술지(정기간행물)] - Clifton, A. / 2013 / Using machine learning to predict wind turbine power output / Environmental research letters 8 (2) : 0204009 ~
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[학술대회논문] - Kaya, H. / 2012 / Local and global learning methods for predicting power of a combined gas and steam turbine / International conference on emerging trends in computer and electronics engineering
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