빅데이터를 이용한 인공신경망 기반 시간별 전력수요 예측

이지원; 김형준; 김문겸

doi:10.5370/KIEE.2020.69.6.792

추천

검색

질문

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

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

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)

참고문헌 신청

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

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이지원

소속기관 숭실대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 TOP 5%

논문수 29 이용수 2,282

김형준

소속기관 중앙대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학

논문수 1 이용수 708

김문경

소속기관 중앙대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 TOP 1% 예술체육학 > 공연매체예술 > 영화

논문수 87 이용수 7,284

이 논문과 함께 이용한 논문

머신러닝 해석 기법을 이용한 전력 수요 예측 모델 해석

이용건 , 오재영 , 김기백 전기학회논문지 2020 .03

승강기 결함 진단을 위한 진동 신호 기반 특징 분석

민태홍 , 박동희 , 이정준 외 3명 한국소음진동공학회논문집 2022 .12

전력수요 예측을 위한 ANN 및 LSTM 학습 성능 비교 연구

엄호용 , 백승묵 대한전기학회 학술대회 논문집 2021 .07

풍속과 풍력터빈 용량을 고려한 대용량 해상풍력발전단지의 경제성 평가에 관한 연구

문원식 , 신중우 , 윤광훈 전기학회논문지 2021 .07

드론의 로봇팔(RAD)을 이용한 청소 로봇의 기울어진 태양광 패널위의 랜딩 실험연구

권동욱 , 정슬 전기학회논문지 2021 .04

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (23)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)