다중회귀분석법을 이용한 전력량 예측알고리즘

송경빈; 박래준; 김경환; 원종률

doi:10.5207/JIEIE.2017.31.11.069

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송경빈 (Soongsil University) 박래준 (Soongsil University) 김경환 (Soongsil University) 원종률 (Anyang University)

저널정보: 한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제31권 제11호

발행연도: 2017.11

수록면: 69 - 74 (6page)

DOI: 10.5207/JIEIE.2017.31.11.069

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This paper proposes a electrical energy consumption forecasting algorithm using multiple regression analysis method that takes into GDP, population and monthly converted weekdays. In order to consider the uncertainty of the future temperature, forecasting monthly electrical energy consumption is applied the temperature sensitivity of the energy on the average temperature of the past 30 years based on multiple regression analysis algorithm. The proposed prediction model is generated based on the past five years’ load data. Test results show that the accuracy of the proposed algorithm is 97.64% and the maximum error is 4.25% through 2010 to 2014.

#Electrical Energy Forecasting Algorithm #Multiple Regression Model #Power System

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[학술지(정기간행물)] - Hwang, K. J. / 1999 / Development of a Weekly Load Forecasting Expert System / The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers 48A (4) : 365 ~ 370

[학술지(정기간행물)] - Amaral, L. F. / 2008 / A Smooth Transition Periodic Autoregressive(STPAR)Model for Short-Term Load Forecasting / ELSEVIER International Journal of Forecasting 24 (4) : 603 ~ 615

[학술지(정기간행물)] - Hor, C. L. / 2005 / Analyzing the Impact of Weather Variables on Monthly Electricity Demand / IEEE Transactions on Power System 20 (4) : 2078 ~ 2085

[학술지(정기간행물)] - Ringwood, J. V. / 2001 / Forecasting Electricity Demand on Short, Medium and Long Time Scales Using Neural Networks / Journal of Intelligent and Robotic Systems 31 (1-3) : 129 ~ 147

[학술지(정기간행물)] - 송경빈 / 2014 / 시간대별 기온을 이용한 전력수요예측 알고리즘 개발 / 전기학회논문지 63 (4) : 451 ~ 454

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