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남영진 (연세대학교) 조하현 (연세대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제9호(JKIIT, Vol.18, No.9)
발행연도
2020.9
수록면
9 - 17 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.9.9

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본 연구에서는 주별전력부하 예측을 위해서 LSTM 모형을 활용하였다. LSTM 모형은 단방향(Unidirectional) 또는 양방향(Bidirectional)인지와 단층(Single-layer) 또는 심층(Stacked)인지에 따라서 모형을 세분화시켜 구축하였다. 입력변수로는 전력부하에 영향을 미치는 기상요인과 날짜요인 그리고 전력시차항 등을 다양하게 반영하였다. 표본 외 예측기간은 주별 예측에서 가장 중요한 동절기(1월)와 하절기(8월)를 택했다. 따라서 2018년 1월과 8월 그리고 2019년 1월과 8월에 대해서 각각 주별예측을 실시하였다. 구축한 LSTM 모형들의 예측력을 검증할 벤치마크 모형으로는 MLP 모형을 구축하였다. 예측결과, LSTM 모형이 2018년과 2019년에 대해서 평균적으로 모두 MLP 모형보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다.
#load forecasting #unidirectional lstm #bidirectional lstm #single-layer lstm #stacked lstm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구 및 본 연구의 차별점
Ⅲ. 데이터셋 및 분석 방법론
Ⅳ. 모형 구축 및 표본외 예측결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
김경환 / 2017 / 하절기 평일의 인공신경망을 이용한 24시간 전력수요 예측 알고리즘 / 조명.전기설비학회논문지 31(12):113~119 dbpia 조하현 / 2020 / MLP와 SVR 그리고 RF를 활용한 특수일 시간대별 전력부하예측 / 한국정보기술학회논문지 18(5):1~11 dbpia S. Muzaffar / 2019 / Short-term load forecasts using LSTM networks / Energy Procedia 158:2922~2927 google schola H. Abbasimehr / 2020 / An optimized model using LSTM network for demand forecasting / Computers & Industrial Engineering 143:106435 google schola H. Choi / 2018 / Short-term load forecasting based on ResNet and LSTM / 2018IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm), IEEE :1~6 google schola

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