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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
방영근 이철희 (강원대학교) 박하용 (강원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제68권 제4호
발행연도
2019.4
수록면
558 - 565 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2019.68.4.558

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This paper presents design methods of a fuzzy forecasting system to forecast the monthly peak electricity load data in south korea. In the proposed forecasting system, multiple fuzzy predictors are combined by parallel so that each predictor can perform suitable forecasting for corresponding to segmented data set. To segment the original peak electricity load data, data interpolation and trend analysis methods are used. The segmented data set is used as input data, to design each predictor, the TSK fuzzy logic model and the least square method are used for linguistic rule base and parameter identification. Also the K-means clustering algorithm is used to generate suitable fuzzy sets and tune their membership function. Using monthly peak electricity load data from Feb. 2009 to Feb. 2018 in south korea, in simulation section, the forecasting performance and advantage of the proposed system are verified and explained.
#TSK fuzzy logic model #Multiple fuzzy predictors #interpolation and trend analysis #Segmented data #K-means clustering

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안된 시스템의 구조와 개념
3. 제안된 시스템 설계
4. 시뮬레이션
5. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
C. M. Pereira / 2015 / Fuzzy modeling to forecast an electric load time series / Procedia Computer Science 55:395~404 google schola H. H. Steinherz / 2001 / Neural networks for short-term load forecasting : A review and evaluation / IEEE Trans. on Power Systems 16(1):44~55 google schola 안병훈 / 2015 / 계절 ARIMA 모형을 이용한 국내 지역별 전력사용량 중장기수요예측 / 한국산학기술학회논문지 16(12):8576~8584 dbpia 정현우 / 2014 / 전력계통 유지보수 및 운영을 위한 향후 4주의 일 최대 전력수요예측 / 전기학회논문지 63(11):1497~1502 dbpia J. H. Puiar / 2010 / Fuzzy Ideology based Long Term Load Forecasting / World Academy of Science, Engineering and Technology 40:640~645 google schola

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