KCI등재
The Prediction and Analysis of the Power Energy Time Series by Using the Elman Recurrent Neural Network = 엘만 순환 신경망을 사용한 전력 에너지 시계열의 예측 및 분석
저자
발행기관
학술지명
한국산업경영시스템학회지(Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
-주제어
KDC
530.95
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
84-93(10쪽)
제공처
In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of “context units” in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power con-sumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.
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