• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.566-569
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• 2021

전력수요는 월, 요일 및 시간의 계절성(Seasonality)을 보이는 데이터이다. 각 계절성에 따라 특성이 다르기 때문에, 전력수요를 예측하기 위해서는 계절성의 특성을 고려한 다양한 모델을 선정하고, 병합하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전력수요의 계절성을 고려한 다양한 예측모델을 병합하여 이용할 수 있도록 스태킹 앙상블 적용하고 실험결과를 기술한다. 또한, 162개 도시의 기상 데이터와 인구 데이터를 예측에 이용하는 방법, Regression 모델과 Time-series모델에 입력하는 특징(Feature)의 전처리 방법, 베이지안 최적화를 이용한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 하이퍼파라메터 최적화 방법을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.294-295
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• 2011

전력수급계획은 소비자의 전력 사용량을 예측하고 적정한 공급능력을 확보하는 것이 목적인데, 수요예측 정확도를 향상시키고 전력설비를 적기에 준공시킬수록 적정공급능력 확보가 용이하다. 그러나 최근 전력수요는 계절적, 시간대별로 경향이 과거와는 상이하게 나타나고 있는데 이로 인해 발전기를 예방 정비할 수 있는 기간이 짧아지고 있다. 한편 향후 몇 년간은 준공되는 발전기가 적어 중/단기 수급계획이 더욱 어려울 전망이다. 따라서 최근 수요추세를 고려하여 수요예측 정확도를 향상시키고 현재보다 탄력적인 부하감축제도 시행이 요구된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.157-158
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• 2019

발전소 관리의 단기 전력 수요에 대한 정확한 예측은 전력 시스템의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 가우스 커널 함수 네트워크 (GKFNs)의 심층 구조를 이용하여 일일 최대 전력 수요를 예측하는 새로운 방법을 제시한다. 제안 된 GKFN의 깊이 구조는 표준 GKFN에 비해 예측 정확도를 향상시킨다. 한국의 일일 최대 전력 수요를 예측하기위한 시뮬레이션은 제안 된 예측 모델이 GKFN 모델, k-NN 및 SVR과 같은 다른 예측 모델에 비해 예측 성능에 이점이 있음을 보여준다. GKFN의 제안된 심층 구조는 시계열 예측 및 회귀 문제의 다양한 문제에 적용될 수 있다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.307-312
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• 2014

본 연구는 중앙선의 여객수송수요를 효율적으로 예측하기 위한 방법으로 계절성 요인을 고려한 ARIMA 모형을 제안하였다. 특히, 최근의 관광수요를 반영하기 위하여 2013년 4월 개통되어 운행되고 있는 중부내륙권 관광전용열차(O-train, V-train)의 수요를 포함하여 예측모형을 구축하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터 2013년 7월까지의 월별 시계열 데이터(103개)를 사용하여 최적의 모형을 선정하였으며 예측결과 중앙선의 여객 수송수요는 지속적으로 증가할 것으로 나타났다. 구축된 모형은 중앙선의 단기수요를 예측하는데 활용이 가능하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.102-106
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• 2000

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조학습을 이용하여 한 시간 앞의 전력 수요를 예측하는 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 예측시스템은 시간 단위로 뉴로-퍼지 모델을 재학습하기 위해서 필요한 초기 구조를 요일 유형과 시간 별로 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점의 요일 유형에 따라 선택된 초기 구조를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 모의 실험을 수행한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 다층 퍼셉트론을 이용한 방법과 비교하여 예측의 정확도 측면과 신뢰도 측면에서 모두 향상된 결과를 얻는다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권2호
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• pp.341-369
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• 2012

국내의 심각한 저출산 문제와 평균수명의 연장으로 인하여 고령화가 다른 어떤 나라들보다도 빠르게 진행되고 있기 때문에 고령화 문제를 심각하게 다루고 다양한 사회적 파급효과를 분석하여 대응할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 고령화가 가정용 전력수요에 미치는 영향을 분석하였다. 1965년~2010년까지 46년간의 연도별 시계열 자료를 분석한 연구 결과에 의하면 가정용 전력수요는 전력가격, 소득 수준, 고령화에 유의하게 반응하고 있는 것으로 분석되었고, 특히 고령화가 가정용 전력수요에 미치는 영향은 단기적으로 더욱 크게 나타났다. 이러한 결과는 고령화가 전력수요에 복합적인 영향을 미치는데 단기적으로 수요를 감소시키는 요인이 더욱 강력하게 영향을 주는 반면, 수요를 증가시키는 요인은 장기적으로 서서히 나타나기 때문일 것이다. 그러나 장기적으로도 고령화는 가정용 전력수요를 감소시키는 것으로 나타났고, 정부가 예측한 속도로 고령화가 진행될 경우 가정용 전력수요는 연간 3%보다 낮은 수준으로 증가할 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.488-498
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• 2016

많은 정보가 데이터로 저장되면서, 데이터를 분석하거나 특수 상황을 예측하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 전력 데이터의 경우 환경적 요인에 의한 예측 연구 및 신재생 에너지를 활용하는 스마트그리드와 마이크로그리드 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 전력 데이터의 예측을 위해 주변 환경에서 나타나는 데이터를 활용하고자 한다. 이때, 단순 기상 데이터가 아닌 이전 시간에 따른 여러 인자를 반영하여 데이터 예측이 올바르게 이루어지는지를 검증하고자 한다. 검증 과정에서는 유사 기온을 가지는 전력 데이터 선별 예측 결과와 전력 데이터의 길이에 따른 전력 수요 예측 결과를 비교군으로 두고, 기상 정보를 추가 활용하였을 때의 전력 수요 예측 결과를 비교 분석한다. 실험 결과를 통해 기상 정보를 이용할 경우 평균 15% 이내의 최대 오차율 감소 효과를 확인할 수 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.126-133
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• 2007

본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 전력계통의 단기 부하 예측을 하는 방안을 제시한다. 기존의 단기 부하 예측은 시계열 분석 방법이 주를 이루었으며, 이러한 방법은 방대한 양의 자료를 기반으로 데이터베이스를 만들고 이를 이용하여 여러 가지 계수를 이용하여 수요를 예측함으로써 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구에서는 좀 더 적은 시간과 노력으로 부하예측이 가능하도록 데이터마이닝 기법을 이용하여 요일별 그리고 특수 일의 패턴을 분석하고 의사결정트리를 이용한 예측방법을 제시하고자 한다. 그리고 현재 전력거래소를 통해 거래되고 있는 계통한계가격과의 관계를 분석하여 예측 계수에 계통한계가격을 추가하여 예측방법을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1998년도 학술발표회 논문집
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• pp.179-184
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• 1998

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2018년도 정기학술대회 발표논문집
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• pp.132-132
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• 2018