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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 253 - 259 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEEP.2020.69.4.253
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Uncertainty in the output of renewable energy can lead to an imbalance in power supply and demand. It can lead to disruptions in power supply and demand plans such as a decrease in the supply reserve ratio and an increase in the system marginal price. Therefore, for stable power supply and demand, accurate power demand forecasting is essential. In this paper, the accuracy of nationwide short-term power demand forecasting was compared using artificial intelligence based forecasting model. In order to evaluate the prediction error, MAPE and RMSE error functions were used, and the power demand prediction was performed according to weekdays and weekends. Also input variables were selected through correlation analysis with meteorological factors. Data from 2010 to 2018 were used for model training, and data from 2019 were used as test data. Finally the performance of each prediction method was compared through a case study.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 시스템 구성
4. 사례연구
5. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
C. H. Kim, “Estimating Short-Term Load Forecasting in Korea Using Multiple exponential Smoothing,” KERI, 2013.
Kim, Kyeong-Hwan, Park, Rae-Jum, Jo, Se-Won, Song, Kyung-Bin, “24-Hour Load Forecasting Algorithm Using Artificial Neural Network in Summer Weekdays,” Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, vol. 31, no. 12, pp. 113-119.
He, Y., Xu, Q., Wan, J. and Yang, S, “Short-term power load probability density forecasting based on quantile regression neural network and triangle kernel function,” ELSEVIER Energy, vol. 114, pp. 498-512, Aug. 2016.
Jeong, Si-Eun, “A study on improvement of the short-term electricity demand forecasting model using LSTM,” Department of Public Administration Graduate School Korea National Open University, 2020.
Ji-Su Kim, Oh-Eun Kwon, Hee-Jin Kwak, Seong-Hoon Lee, Jeong-Ho Jang, Si-Eun Yang, Woong-Chan Hwang, Deok-Woo Lee, Keimyung University, K-WATER “LSTM based intelligent forecasting power load and SMP,” The Korean Institute of Electrical Engineers pp. 115-117, 2019.11.
Kim, Kyeong-Hwan, Park, Rae-Jum, Jo, Se-Won, Song, Kyung-Bin, “24-Hour Load Forecasting Algorithm Using Artificial Neural Network in Summer Weekdays,” Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, vol. 31, no. 12, pp. 113-119.
He, Y., Xu, Q., Wan, J. and Yang, S, “Short-term power load probability density forecasting based on quantile regression neural network and triangle kernel function,” ELSEVIER Energy, vol. 114, pp. 498-512, Aug. 2016.
Jeong, Si-Eun, “A study on improvement of the short-term electricity demand forecasting model using LSTM,” Department of Public Administration Graduate School Korea National Open University, 2020.
Ji-Su Kim, Oh-Eun Kwon, Hee-Jin Kwak, Seong-Hoon Lee, Jeong-Ho Jang, Si-Eun Yang, Woong-Chan Hwang, Deok-Woo Lee, Keimyung University, K-WATER “LSTM based intelligent forecasting power load and SMP,” The Korean Institute of Electrical Engineers pp. 115-117, 2019.11.
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