빅데이터를 이용한 인공신경망 기반 시간별 전력수요 예측

이지원; 김형준; 김문겸

doi:10.5370/KIEE.2020.69.6.792

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이지원 (중앙대학교) 김형준 (중앙대학교) 김문겸 (중앙대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제6호

발행연도: 2020.6

수록면: 792 - 799 (8page)

DOI: 10.5370/KIEE.2020.69.6.792

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Short-term power load prediction is crucial for scheduling generators, securing transmission capacity, and determining economic market price. This paper proposes a Bigdata-based Artificial Neural Network (B-ANN) model for a short-term load forecasting by utilizing decision-tree method. The bigdata has been composed of 2018 time index, meteorological data, exchange rates, oil price, and past power demand in Seoul. The decision-tree method is applied to classify the data in accordance with the value of decreasing entropy. In addition, the resilient back propagation algorithm (RPROP) is applied for ANN that derives fast results and result in reduced error through variable learning rates. The applicability and effectiveness of the proposed model are verified by conducting simulations for forecasting 1-day hourly power load. The results confirm that the proposed model has decreased the mean absolute percentage error (MAPE) dramatically in comparison with other forecasting methods such as multiple regression analysis, time series analysis, and auto-regressive integrated moving average (ARIMA) model.

#Neural Network #Backpropagation Algorithm #Market Price #Transmission congestion #Electricity market

참고문헌 (23)

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J. Buitrago / 2017 / Short-Term Forecasting of Electric Loads Using Nonlinear Autoregressive Artificial Neural Networks with Exogenous Vector Inputs / Energies 10:1~24

구본길 / 2015 / 기온 데이터를 이용한 하계 단기전력수요예측 / 전기학회논문지 64(08):1137~1144

김도현 / 2019 / 딥러닝 모델 기반 단기 전력수요 예측 / 전기학회논문지 68(9):1094~1099

C. H. Kim / 2013 / Analysis of the daily and hourly power load patterns

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