지수 이동 평균법을 이용한 부하 예측 보정 기반 분산 자원 운영 기법

박용국; 이민구; 이태훈; 정경권

doi:10.5573/ieie.2019.56.12.57

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저자정보: 박용국 (전자부품연구원) 이민구 (전자부품연구원) 이태훈 (전자부품연구원) 정경권 (동신대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제12호(통권 제505호)

발행연도: 2019.12

수록면: 57 - 64 (8page)

DOI: 10.5573/ieie.2019.56.12.57

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기존의 중앙 집중형 에너지 시스템 구조가 ICT 기술과 에너지 거래를 기반으로 하는 분산형 구조로의 전환이 이뤄지고 있다. 다양한 분산 전원을 효율적으로 관리 및 운영하기 위해서는 신뢰성 있는 수요 예측을 기반으로 하는 운영 계획 수립이 요구된다. 본 논문에서는 과거에 누적된 부하 예측 오차와 지수 이동 평균법을 이용한 부하 예측 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최근의 부하 예측 오류 값을 우선적으로 반영하여 부하 변동이 빈번한 상황에서 성능 향상을 기대할 수 있다. 실측된 부하를 이용하여 부하 예측 오류의 크기에 따라 각 계절별로 분산 자원 스케줄링을 수행해 오차 보정에 따른 에너지 비용 감소를 확인할 수 있었다.

#microgrid #distributed resource #load prediction correction

참고문헌 (9)

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박용국 / 2018 / 중소형 건물 부하변동 기반 유연 분산전원 운영기술 / 전자공학회논문지 55(10):98~104

장진규 / 2017 / 마이크로그리드 부하 예측모델을 이용한 분산형 전원 최적제어 및 운영 기법 / 전자공학회논문지 54(10):67~75

황혜미 / 2016 / 부하 패턴을 고려한 건물의 전력수요예측 및 ESS 운용 / 전기학회논문지 65(9):1486~1492

M. Alamaniotis / 2012 / Evolutionary Multiobjective Optimization of Kernel-Based Very-Short-Term Load Forecasting / IEEE Transactions on Power Systems 27(3):1477~1484

Jian-Chang Lu / 2004 / A study of short-term load forecasting based on ARIMA-ANN / Proceedings of 2004International Conference on Machine Learning and Cybernetics :3183~3187

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