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저자정보
문지훈 (고려대학교) 박진웅 (고려대학교) 한상훈 (고려대학교) 황인준 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.9
발행연도
2017.9
수록면
954 - 965 (12page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.9.954

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안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.
#자기회귀누적이동평균모형 #시계열 교차검증 #의사결정나무 #전력 사용량 예측 #교육기관 #autoregressive integrated moving average #time series cross-validation #decision tree #power consumption forecasting #educational institution

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 전력 사용량 예측 모델 구성
4. 성능 평가 지표
5. 실험 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
A. I. Saleh, A. H. Rabie, and K. M. Abo-Al-Ez, A data mining based load forecasting strategy for smart electrical grids, Advanced Engineering Informatics, Vol. 30, No. 3, pp. 422-448, Aug. 2016. M. Q. Raza and A. Khosravi, A review on artificial intelligence based load demand forecasting techniques for smart grid and buildings, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 50, pp. 1352- 1372, Oct. 2015. L. Hernandez, C. Baladron, J. M. Aguiar, B. Carro, A. J. Sanchez-Esguevillas, J. Lloret, and J. Massana, A survey on electric power demand forecasting: future trends in smart grids, microgrids and smart buildings, IEEE Communications Surveys & Tutorials, Vol. 16, No. 3, pp. 1460-1495, Apr. 2014. S. Y. Son, S. H. Lee, K. Chung, and J. S. Lim, Feature selection for daily peak load forecasting using a neuro-fuzzy system, Multimedia Tools and Applications, Vol. 74, No. 7, pp. 2321-2336, Apr. 2015. T. Hong and S. Fan, Probabilistic electric load forecasting: A tutorial review, International Journal of Forecasting, Vol. 32, No. 3, pp. 914-938, Jul.-Sep. 2016.

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