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자료유형
학술저널
저자정보
엄호용 (Kongju National University) 백승묵 (Kongju National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
1,658 - 1,665 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.11.1658

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This paper proposes an optimal electric load forecasting technique by applying several activation functions and optimization methods in the internal structure of the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm to forecast mid-term electric load in Korea. As the activation function, the rectified linear unit (ReLU) and hyperbolic tangent (Tanh) are used. Optimization methods such as stochastic gradient descent (SGD) and adaptive moment optimization (Adam) are compared in the paper. In the input data, daily peak load over past seven days, maximum and minimum temperatures are used. In order to increase the efficiency of learning, special weeks and special day load data are replaced. The proposed method shows stable and great performance with small average errors, compared to the RANN based forecasting method which is a previous study. Especially, the estimated error is improved in the summer and winter where the temperature changes significantly.
#Activation function #electric load #long short-term memory #optimization method

목차

Abstract
1. 서론
2. LSTM (Long Short-Term Memory)
3. 입력데이터
4. 사례연구
5. 결론
References

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