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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김광호 (Kangwon National University) 장병훈 (Hankook Electric Power Information) 최황규 (Kangwon National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제3호
발행연도
2019.9
수록면
852 - 857 (6page)

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분산자원 집합 거래시장에 참여를 원하는 소비자나 사업자를 위한 가상발전소의 전력거래 플랫폼에서 사업참여자의 수요자원을 관리하고, 이에 적절한 전략을 제공하기 위해 익일 개별 참여자의 수요와 전체 계통의 전력수요를 예측하는 것이 대단히 중요하다. 이러한 전력거래 플랫폼에서 활용하는 것을 목표로 본 논문은 우선 익일의 24시간 전력계통 전력수요예측 모델을 개발하였다. 본 논문에서는 전력수요예측 데이터의 시계열 특성을 고려하여 딥러닝 기법 중 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 전력수요량 등의 입출력 값에 원-핫 인코딩 기법을 적용하는 새로운 시도를 하였다. 성능평가에서 일반 DNN과 본 논문에서 구현된 LSTM 예측모델은 각각 평균 제곱근 오차 4.50, 1.89를 나타내어 LSTM 모델이 예측정확도가 높게 나타났다.
#Electric Load Forecasting #LSTM #One-Hot Encoding #RNN #Virtual Power Plant

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝 전력수요예측 모델
Ⅲ. 결과 및 성능분석
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
A. Tokgoz / 2018 / A RNN based time series approach for forecasting turkish electricity load / Proc. of the 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) google schola Y. I, Son / 2016 / Demand power forecasting with data mining method / The 47th KIEE Summer Conference :208~209 google schola 탁해성 / 2016 / 지역 기상 정보를 활용한 단기 전력 수요 예측 모델 / 한국콘텐츠학회 논문지 16(11):488~498 dbpia 김경환 / 2017 / 하절기 평일의 인공신경망을 이용한 24시간 전력수요 예측 알고리즘 / 조명.전기설비학회논문지 31(12):113~119 dbpia C. H. Park / 2019 / Electric load forecasting based on short-and long-term modeling of time series data / Proc. of the KCC 2019 :409~411 google schola

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