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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Kyung-Bin Song (Soongsil University) Jeong-Do Park (Uiduk University) Rae-Jun Park (Soongsil University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.2
발행연도
2018.3
수록면
591 - 598 (8page)

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Short term load forecasts complexly affected by socioeconomic factors and weather variables have non-linear characteristics. Thus far, researchers have improved load forecast technologies through diverse techniques such as artificial neural networks, fuzzy theories, and statistical methods in order to enhance the accuracy of load forecasts. Short term load forecast errors for special days are relatively much higher than that of weekdays. The errors are mainly caused by the irregularity of social activities and insufficient similar past data required for constructing load forecast models. In this study, the load characteristics of Lunar New Year’s Day holidays well known for the highest error occurrence holiday period are analyzed to propose a load forecast technique for Lunar New Year’s Day holidays. To solve the insufficient input data problem, the similarity of the load patterns of past Lunar New Year’s Day holidays having similar patterns was judged by Euclid distance. Lunar New Year’s Day holidays periods for 2011-2012 were forecasted by the proposed method which shows that the proposed algorithm yields better results than the comprehensive analysis method or the knowledge-based method.
#Short-term load forecasting #Lunar new year's day #Load characteristics #Load patterns

목차

Abstract
1. Introduction
2. Lunar New Year’s Day Holidays’ Load Characteristics
3. Lunar New Year’s Day holidays’ Load Forecast Algorithm
4. Case Study
5. Conclusion
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Kyung-Bin Song, Bon-Suk Ku, and Young-Sik Baek, “Load Forecasting for Holidays Using a Fuzzy Least Squares Linear Regression Algorithm,” The Transactions of the KIEE, vol. 52, no. 4, pp. 233-237, Apr. 2003. Kwang-Ho Kim, Hyoung-Sun Youn, and Yong-Cheol Kang, “Short-Term Load Forecasting for Special Days in Anomalous Load Conditions Using Neural Networks and Fuzzy Inference Method,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 15, no. 2, pp. 559-565, May 2000. Saeid Nahi, “Load Forecasting on Special Days & Holidays in Power Distribution Substation Using Neural & Fuzzy Networks,” IEEE International Conference on Computational Intelligence for Modeling Control and Automation, Conference Publication, pp. 118, Nov. 2006. Yuanzhe Cai, Qing Xie, Chengqiang Wang, and Fang-cheng Lu, “Short-Term Load Forecasting for City Holidays Based on Genetic Support Vector Machines,” ICECE 2011, Conference Publications, pp. 3144-3147, Sep. 2011. I. Aquino, C. Perez, J.K. Chavez, and S. Oporto, “Daily Load Forecasting Using Quick Propagation Neural Network with a Special Holiday Encoding,” IJCNN, Conference Publications, pp. 1935-1940, Aug. 2007.

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