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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
방영근 (강원대학교) 이철희 (강원대학교) 박하용 (강원대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
57 - 64 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.1.57

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본 논문은 전력부하 데이터를 예측하기 위한 예측 시스템의 설계법을 다룬다. 제안된 예측 시스템은 퍼지 추론의 이점과 고전 회귀모형의 이점을 동시에 취하는 TSK 퍼지모델을 기본 구조로 하여 설계되며, 상관성 기반 K-평균 퍼지 군집화 기법을 이용하여 생성된 규칙기반의 적합성을 높이고 원형의 데이터를 정규화 전처리를 통해 시스템에 대한 적합성을 높이도록 한다. 이때 정규화 과정에는 보간기법과 추세 차분을 이용하게 되며, 두 종류의 전력부하데이터를 시뮬레이션 하고 다른 시스템들과 비교하여 제안된 예측 시스템의 설계방법에 대한 효용성을 검증한다.
#TSK 퍼지 모델 #정규화 전처리 #보간 및 추세차분 #전력부하 #상관성 기반 K-평균 군집화 #TSK fuzzy model #normalization preprocessing #interpolation and trend difference method #electricity power load #cross correlation-based K-means algorithm

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안한 시스템의 구조와 개념
3. 제안한 시스템 설계
4. 시뮬레이션
5. 결론 및 향후 연구과제
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
B. H. Ahn, H. R. Choi, H. C. Lee, “Regional Long-Term/ Mid-term Load Forecasting using SARIMA in South Korea”, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 16, no. 12, pp. 8576-8584, 2015. S. H. Ryu, “2014 Load Forecasting Accuracy Improving Plan in the Summer”, Korea Electric Association, vol. 7, pp. 66-72, 2014. C. C. Hsu, C. Y. Chen, “Regional load forecasting in Taiwanapplications of artificial neural networks”, Energy Conversion and Management, vol. 44, pp. 1941-1949, 2003. H. W. Jung, K. B. Song, “Daily Maximum Electric Load Forecasting for the Next 4 Weeks for Power System Maintenance and Operation”, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 63, pp. 1497- 1502, 2014. P. F. Pai, W. C. Hong, “Support vector machines with simulated annealing algorithms in electricity load forecasting”, Energy Conversion and Management, vol. 46, pp. 2669-2688, 2005.

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