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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.16 No.3
- 발행연도
- 2016.9
- 수록면
- 163 - 172 (10page)
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Electric load forecasting is essential for effective power system planning and operation. Complex and nonlinear relationships exist between the electric loads and their exogenous factors. In addition, time-series load data has non-stationary characteristics, such as trend, seasonality and anomalous day effects, making it difficult to predict the future loads. This paper proposes a locally-weighted polynomial neural network (LWPNN), which is a combination of a polynomial neural network (PNN) and locally-weighted regression (LWR) for daily short-term peak load forecasting. Model over-fitting problems can be prevented effectively because PNN has an automatic structure identification mechanism for nonlinear system modeling. LWR applied to optimize the regression coefficients of LWPNN only uses the locally-weighted learning data points located in the neighborhood of the current query point instead of using all data points. LWPNN is very effective and suitable for predicting an electric load series with nonlinear and non-stationary characteristics. To confirm the effectiveness, the proposed LWPNN, standard PNN, support vector regression and artificial neural network are applied to a real world daily peak load dataset in Korea. The proposed LWPNN shows significantly good prediction accuracy compared to the other methods.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Polynomial Neural Network
3. Locally Weighted Regression
4. Locally-Weighted Polynomial Neural Network
5. Experimental Results
6. Conclusion
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - T. Senjyu / 2002 / One-hour-ahead load forecasting using neural network / IEEE Transactions on Power Systems 17 (1) : 113 ~ 118
[학술지(정기간행물)] - Ehab E Elattar / 2010 / Electric Load Forecasting Based on Locally Weighted Support Vector Regression / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews) 40 (4) : 438 ~ 447
[학술지(정기간행물)] - S. Fan / 2006 / Short-Term Load Forecasting Based on an Adaptive Hybrid Method / IEEE Transactions on Power Systems 21 (1) : 392 ~ 401
[학술지(정기간행물)] - Jawad Nagi / 2011 / A computational intelligence scheme for the prediction of the daily peak load / Applied Soft Computing 11 (8) : 4773 ~ 4788
[학술지(정기간행물)] - Bo Wang / 2008 / A new ARMAX model based on evolutionary algorithm and particle swarm optimization for short-term load forecasting / Electric Power Systems Research 78 (10) : 1679 ~ 1685
[학술지(정기간행물)] - Ehab E Elattar / 2010 / Electric Load Forecasting Based on Locally Weighted Support Vector Regression / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews) 40 (4) : 438 ~ 447
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