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동계 전력수요예측을 위한 신경망 모델에 관한 연구A Study on Neural Network Model for Winter Electric Power Demand Prediction
- Other Titles
- A Study on Neural Network Model for Winter Electric Power Demand Prediction
- Issue Date
- 2017
- Publisher
- 한국정보기술학회
- Keywords
- machine learning; artificial neural network; deep learning; electric power demand prediction; tensorflow
- Citation
- 한국정보기술학회논문지, v.15, no.9, pp.1 - 9
- Journal Title
- 한국정보기술학회논문지
- Volume
- 15
- Number
- 9
- Start Page
- 1
- End Page
- 9
- ISSN
- 1598-8619
- Abstract
- 최근 주 난방으로 사용되던 등유와 가스가 전기난방으로 대체되면서, 2009년부터 동계 최대전력이 하계 최대전력보다 높게 나타나기 시작하였다. 동계 전력수요는 하계 전력수요보다 온도 민감도 및 상관관계가 낮기 때문에, 온도요소만으로는 동계 전력수요예측에 어려움이 있다. 본 연구는 동계 전력수요예측을 위해, 10개의 기상요소, 시간요소, 지역별 가중치, 동계최대전력 등으로 데이터 셋을 구축하여, 최대 전력수요 예측을 위한 신경망모델을 구현하였다. 실험결과 주말과 공휴일을 제거한 평일의 오차율이 1.335%, RMSE 0.128, 상관관계 0.877, 표준편차 0.966로 가장 우수한 예측률을 보였다. 향후, 보다 방대한 기상 빅 데이터, 예측을 위한 환경요소 도출, 효과적인 입출력 패턴을 가진 딥 러닝 네트워크에 대한 연구가 필요하다.
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Collections - IT융합대학 > 에너지IT학과 > 1. Journal Articles
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Related Researcher
- Kim, Chang Bok
- College of IT Convergence (컴퓨터공학부(컴퓨터공학전공))