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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권숙희 (충북대학교) 김재훈 (충북대학교) 손석만 (충북대학교) 이성덕 (충북대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
623 - 632 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

최대 전력수요 예측을 위한 시계열모형 비교
권숙희 ,  김재훈 ,  손석만 외 1명 응용통계연구 2021.08 학술저널
전력수요 예측을 위한 시계열 예측 방법의 연구
권숙희 통계학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구에서는 여러가지 시계열 모형 중 평활법(가법계절지수, 승법계절지수), 계절 ARIMA 모형, AR-ARCH 그리고 AR-GARCH 회귀모형을 이용하여 최대 전력수요를 예측하는 방법을 연구하였다. 이 때 가중평균모형으로 추세를 갖는 시계열 모형과 온도에 대한 회귀 모형을 적절한 가중치로 예측 정확도를 높이는 방법도 연구하였다. 결과적으로 AR-GARCH 회귀모형으로 예측하는 것이 가중 우수함을 보였다.
#electric power demand #smoothing method #seasonal ARIMA #weighted average model #ARCH #GARCH #최대 전력수요 #계절지수평활법 #가중평균모형 #계절 ARIMA 모형

목차

Abstract
1. 서론
2. 전력수요 예측방법
3. 전력수요 예측모형의 개발
4. 결론
References
요약

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장우진 ,  김동관 ,  위영민 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2024 .07
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