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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조세원 (Soongsil University) 박래준 (Soongsil University) 송경빈 (Soongsil University)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제33권 제6호
발행연도
2019.6
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.5207/JIEIE.2019.33.6.001

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2019

기상에 대한 동네예보를 활용한 제주도의 특수일 전력수요예측 알고리즘
조세원 ,  박래준 ,  송경빈 조명·전기설비학회논문지 2019.06 학술저널

2018

제주도의 특수일 전력수요에 대한 기온 민감도 분석
조세원 ,  박래준 ,  김경환 외 4명 전기학회논문지 2018.08 학술저널
기상에 대한 동네예보를 활용한 단기 전력수요예측 알고리즘
조세원 전기공학과(일원) 2018.01 학위논문

2017

제주도 단기 전력수요예측을 위한 특수일의 기온 민감도 분석
조세원 ,  박래준 ,  김경환 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.11 학술대회자료
제주도 단기 전력수요예측을 위한 특수일의 기온 민감도 분석
조세원 ,  박래준 ,  김경환 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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It is necessary to increase the accuracy of the load forecast by reflecting the characteristics of the load in Jeju and the effect of temperature on load when performing load forecast for Jeju special day. In order to the accuracy of load forecast, Jeju special day load forecasting algorithm that reflects the effect of temperature on load by using the Dong-Nae forecast provided by Korea Meteorological Administration is proposed. The proposed algorithm uses a fuzzy linear regression model to perform 24-hour special day load forecasting. Then, the load sensitivity for temperature per 3-hour for the special day is calculated using the load on the special day normalized by the basic load and temperature. Using load sensitivity for temperature, the effect of temperature on load is adjusted by the difference between the four days of weekday before special day and special day of the past three years and by the difference between the four days of weekday before the forecast day and forecast day. Case studies were performed for the proposed algorithm from 2014 to 2016. The accuracy of the proposed algorithm is improved by 41.51% from 5.42% to 3.17% on MAPE.
#Basic Load #Dong-Nae Forecast #Fuzzy Linear Regression #Jeju Island #Special day Load Forecast #3–hours Temperature Sensitivity

목차

Abstract
1. 서론
2. 동네예보를 활용한 특수일의 24시간 전력수요예측
3. 사례연구
4. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
KPX, “Electricity Market Operation Regulations,” Aug. 2018. google schola Jung, H., Kim, S., and Song, K., “Weekly Maximum Electric Load Forecasting Method for 104 Weeks Using Multiple Regression Models,” The Transaction of KIEE, Vol. 63, No. 9, pp. 1186-1191, May. 2014. google schola Wi, Y., Joo, S., and Song, K., “Holiday Load Forecasting Using Fuzzy Polynomial Regression With Weather Feature Selection and Adjustment,” IEEE Transactions on Power System, Vol. 27, No. 2, pp. 596-603, Dec. 2011. google schola KPX, “A Study on Short-Term Load Forecasting Technique and its Application,” Nov. 2011. google schola Song, K., Ku, B., and Beak, Y., “An Improved Algorithm of the Daily Peak Load Forecasting for the Holidays,” The Transaction of KIEE, Vol. 51, No. 3, pp. 109-117, Mar. 2002. google schola

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