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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 1,067 - 1,072 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2019.68.9.1067
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This paper proposes an application of artificial neural networks for analyzing electricity market that has insufficient information for calculating equilibrium. Neural networks are constructed and trained on two representative cases in the electricity market. One is for calculating equilibrium price in perfect competition market and the other is for determining whether the transmission congestion occurs. The neural network uses a multilayer structure and learns with backpropagation algorithms for training. The neural networks trained in the case studies calculate the market price with a high probability and also determines an occurrence of the transmission congestion accurately.
목차
Abstract
1. 서론
2. 전력시장의 균형가격
3. 송전선 혼잡시의 균형상태
4. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Y. U. Kim / 2019 / Artificial Intelligence and Power Systems / KIEE 68(7):24~30
정희명 / 2019 / 오차보정알고리즘을 고려한 방사기저함수 신경망의 일별 최대전력수요예측 적용에 관한 연구 / 전기학회논문지 68(2):221~227
방영근 / 2018 / 신경망과 퍼지시스템을 이용한 일별 최대전력부하 예측 / 전기학회논문지 67(1):96~102
C. Guan / 2013 / Very Short-Term Load Forecasting : Wavelet Neural Networks With Data Pre-Filtering / IEEE Trans. Power Syst 28(1):30~41
S. Li / 2016 / A Novel Wavelet-Based Ensemble Method for Short-Term Load Forecasting with Hybrid Neural Networks and Feature Selection / IEEE Trans. Power Syst 31(3):1788~1798
정희명 / 2019 / 오차보정알고리즘을 고려한 방사기저함수 신경망의 일별 최대전력수요예측 적용에 관한 연구 / 전기학회논문지 68(2):221~227
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C. Guan / 2013 / Very Short-Term Load Forecasting : Wavelet Neural Networks With Data Pre-Filtering / IEEE Trans. Power Syst 28(1):30~41
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