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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.6
- 수록면
- 36 - 42 (7page)
- DOI
- 10.5207/JIEIE.2016.30.6.036
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Daily load pattern of each part of distribution line is the most important data for distribution operation applications such as service restoration, protection coordination and network reconfiguration. Since distribution system is operated based on the events driven, a periodic state estimation is not an essential function in DAS. Voltage and current data from the FRTUs(Feeder Remote Terminal Units) are measured sparsely and irregularly. This paper proposes a new method for generating daily load pattern of the sections based on incomplete voltage and current data set from the historical database. Matlab simulation case studies has been performed to verify the feasibility of the proposed method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References
참고문헌 (8)
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[학술지(정기간행물)] - G. Chaojun / 2014 / Spatial Load Forecasting With Communication Failure Using Time-Forward Kriging / IEEE Trans. Power Systems 29 (6) : 2875 ~ 2882
[학술지(정기간행물)] - Y. Chen / 2010 / Short-Term Load Forecasting: Similar Day-Based Wavelet Neural Networks / IEEE Trans, Power Systems 25 (1) : 322 ~ 330
[학술지(정기간행물)] - V. H. Hinojosa / 2010 / Short-Term Load Forecasting Using Fuzzy Inductive Reasoning and Evolutionary Algorithms / IEEE Trans Power Systems 25 (1) : 565 ~ 574
[학술지(정기간행물)] - Z. A. Bashir / 2009 / Applying Wavelets to Short-Term Load Forecasting Using PSO-Based Neural Networks / IEEE Trans Power Systems 24 (1) : 20 ~ 27
[학술지(정기간행물)] - I. Dzafic / 2013 / Real Time Estimation of Loads in Radial and Unsymmetrical Three-Phase Distribution Networks / IEEE Trans. Power Systems 28 (4) : 4839 ~ 4848
[학술지(정기간행물)] - Y. Chen / 2010 / Short-Term Load Forecasting: Similar Day-Based Wavelet Neural Networks / IEEE Trans, Power Systems 25 (1) : 322 ~ 330
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