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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 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)
참고문헌 신청
KPX, “Development of Real-Time Load Forecasting Technique and A Study on On-Line Load Forecasting Scheme”, Feb. 2015.
Kyong-Hwan Kim, Se-Won Jo, Rae-Jun Park, Kyuong-Bin Song, “The Effect of Small Photovoltaic Power Generations and Illumination Intensity in Short-Term Electric Load Forecasting”, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, pp. 461-462, Jul. 2017.
Mee Kyeong Kim, Chul Eui Hong, “The Artificial Neural Network based Electric Power Demand Forecast using a Season and Weather Informations”, Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 53, no. 1, 71-78. Jan. 2016.
Ervin Ceperic, Vladimir Ceperic, Adrijan Baric, “A Strategy for Short-Term Load Forecasting by Support Vector Regression Machines“, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 28, no. 4, Nov. 2013.
B. J. Chen, M. W. Chang, and C. J. Lin, “Load forecasting using support vector machines: A study on EUNITE competition 2001”, IEEE Transactions Power System, Vol. 19, no. 4, pp. 1821-1830, Nov. 2004.
Kyong-Hwan Kim, Se-Won Jo, Rae-Jun Park, Kyuong-Bin Song, “The Effect of Small Photovoltaic Power Generations and Illumination Intensity in Short-Term Electric Load Forecasting”, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, pp. 461-462, Jul. 2017.
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