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학술저널
저자정보
Hyun-Woo Jung (KEPCO) 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.4
발행연도
2018.7
수록면
1,419 - 1,424 (6page)

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Very short-term electric load forecasting is essential for real-time power system operation. In this paper, a very short-term electric load forecasting technique applying the Kalman filter algorithm is proposed. In order to apply the Kalman filter algorithm to electric load forecasting, an electrical load forecasting algorithm is defined as an observation model and a state space model in a time domain. In addition, in order to precisely reflect the noise characteristics of the Kalman filter algorithm, the optimal error covariance matrixes Q and R are selected from several experiments. The proposed algorithm is expected to contribute to stable real-time power system operation by providing a precise electric load forecasting result in the next six hours.
#Very short-term electric load forecasting #Kalman filter algorithm

목차

Abstract
1. Introduction
2. The Theory of the Kalman FilterAlgorithm
3. Very Short-term Electric Load Forecasting Model
4. Case Studies
5. Conclusion
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
PJM, “PJM current load forecast descriptive statement,” Aug. 2017. K.B. Song, Y.S. Baek and D.H. Hong, “Short-term load forecasting for the holidays using fuzzy linear regression method,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, no. 1, Feb. 2005. K.B. Kim, K.S. Hwang, “A study on the demand forecasting and efficient operation of Jeju National Airport using seasonal ARIMA model,” Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Aug. 2012. A.S. Debs, “Modern Power System Control and Operation,” ISBN: 0-89838-265-3. Kluwer Academic, Boston, Jun. 1988. Y. Dai, J.D. McCalley and V. Vittal, “Stochastic Load Model Identification and Its Possible Applications,” North America Power System Symposium, University of Wyoming at Laramie, pp. 505-512, Oct. 1997.

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