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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,237 - 1,246 (10page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.8.1237
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This paper deals with the electric power load prediction system. The first step is, in original data, making of additional information necessary to the system design by using the linear interpolation method. Next is generating the valid input data in which the rapidly increasing trend is mitigated by the 2nd order trend difference method. Final step is designing the IT2TSK fuzzy prediction system that can properly handle the uncertainty involved in the generated data. To design IT2TSK fuzzy prediction system, IT2 fuzzy sets, K-means clustering algorithm, and least square method are used individually for expressing the footprint of uncertainty, tuning the IT2 fuzzy sets, and identifying the parameters of TSK regressive model. In simulation, the performance and effectiveness of the proposed system are verified by comparing with other system after analyzing the prediction results of two types of electric power load data.
목차
Abstract
1. 서론
2. 제안된 시스템의 구조
3. 제안된 IT2TSK FPS 설계
4. 시스템 출력
5. 시뮬레이션
6. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
J. F. Chen / 1995 / Analysis of and adaptive time-series autoregressive moving-average(ARMA)model for short-term load forecasting / Electric Power Systems Research 34:187~196
D. Ali / 2016 / Long-term load forecast modelling using a fuzzy logic approach / Pacific Science Review A : Natural Science and Engineering 18:123~127
J. H. Puiar / 2010 / Fuzzy Ideology based Long Term Load Forecasting / World Academy of Science, Engineering and Technology 40:640~645
M. Hayati / 2007 / Artificial Neural Network Approach for Short Term Load Forecasting for Illam Region / IJECSE 1(2):121~125
P. Mandal / 2006 / Neural networks approach to forecast several hour ahead electricity prices and loads in deregulated market / Energy Conversion and Management 47(15-16):2128~2142
D. Ali / 2016 / Long-term load forecast modelling using a fuzzy logic approach / Pacific Science Review A : Natural Science and Engineering 18:123~127
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M. Hayati / 2007 / Artificial Neural Network Approach for Short Term Load Forecasting for Illam Region / IJECSE 1(2):121~125
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