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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오병찬 (Keimyung university) 김성열 (Keimyung university)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제68P권 제2호
발행연도
2019.6
수록면
95 - 99 (5page)
DOI
10.5370/KIEEP.2019.68.2.095

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In recent years, precise power demand has become more important due to the constant increase in demand for electricity and abnormal weather conditions. Due to the abnormal weather conditions such as heat wave during summer season, electric power demand forecast error is increasing due to increase of heating and cooling load and this leads to economic losses due to the lowering of the stability of the power system and the increase in the cost of additional power purchase. In this paper, we propose a short-term power demand prediction algorithm based on Support Vector Regression which is an artificial intelligence technique. We implemented a short-term prediction model based on public data through correlation analysis such as temperature, time, and past electricity demand. In order to analyze the model performance, we analyzed the kernel function and slack variable value which are SVR parameter values. Finally, cross validation was performed to solve the overfitting problem.

목차

Abstract
1. 서론
2. Support Vector Regression(SVR)
3. 전력수요 예측 요소 선정
4. 사례연구
4. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (10)

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