KCI등재
단기 전력 부하 첨두치 예측을 위한 심층 신경회로망 모델
저자
황희수 (한라대학교)
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학술지명
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발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
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학술저널
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1-6(6쪽)
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스마트그리드에서 정확한 단기 부하 예측을 통한 자원의 이용 계획은 에너지 시스템 운영의 불확실성을 줄이고 운영 효율을 높이는데 있어서 매우 중요하다. 단기 부하 예측에 얕은 신경회로망을 포함한 다수의 머신 러닝 기법이 적용되어왔지만 예측 정확도의 개선이 요구되고 있다. 최근에는 컴퓨터 비전이나 음성인식 분야에서 심층 신경회로망의 뛰어난 연구 결과로 인해 심층 신경회로망을 단기 전력수요 예측에 적용해 예측 정확도를 개선하려는 시도가 주목 받고 있다. 본 논문에서는 일별 전력 부하 첨두치를 예측하기 위한 다층신경회로망 구조의 심층 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 층별 학습이 선행된 후 전체 모델의 학습이 이루어진다. 한국전력거래소에서 얻은 4년 동안의 일별 전력 수요 데이터를 사용, 하루 및 이틀 앞선 전력수요 첨두치를 예측하는 심층 신경회로망 모델을 구축하고 예측 정확도를 비교, 평가한다.
더보기In smart grid an accurate load forecasting is crucial in planning resources, which aids in improving its operation efficiency and reducing the dynamic uncertainties of energy systems. Research in this area has included the use of shallow neural networks and other machine learning techniques to solve this problem. Recent researches in the field of computer vision and speech recognition, have shown great promise for Deep Neural Networks (DNN). To improve the performance of daily electric peak load forecasting the paper presents a new deep neural network model which has the architecture of two multi-layer neural networks being serially connected. The proposed network model is progressively pre-learned layer by layer ahead of learning the whole network. For both one day and two day ahead peak load forecasting the proposed models are trained and tested using four years of hourly load data obtained from the Korea Power Exchange (KPX).
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2025 | 평가예정 | 신규평가 신청대상 (신규평가) | |
2022-06-01 | 평가 | 등재학술지 취소 | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2014-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 5.85 | 5.85 | 0 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0 | 0 | 0 | 0.76 |
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