• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.200-203
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• 2008

최근 전력산업에서의 에너지 가격 및 공급과 수요의 변동, 그리고 기후의 변화에 의해서 부하 예측은 전력회사 경영방침 계획에 있어 중요한 요소가 되었다. 이 논문에서 전력계통의 최적 운용 계획을 위하여 우리가 제안한 기법은 다차원 분석이 가능한 3D 큐브 마이닝과 시간의 변화에 따른 패턴 예측이 가능한 캘린더 기반 시간 데이터 마이닝 기법이다. 이를 통하여 무선 부하 감시 시스템의 부하 데이터의 다차원 분석이 가능하고, 시간 변화에 따른 서로 다른 부하 패턴의 예측이 가능하도록 한다.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.32 no.3
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• pp.42-49
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• 2012

신경망방법은 공학, 경영 그리고 정보기술과 같이 다양한 분양에서 널리 사용되어지고 있다. 신경망방법은 기본적으로 예측, 제어, 식별과 같은 기능을 가지고 있는데, 본 논문에서는 신경망방법을 이용하여 C사의 모델 T의 히트펌프 전기부하를 예측하였다. 부하예측은 시스템을 더욱 효율적이고, 적절하게 만들기 위해 필요하다. 본 논문에서 사용된 히트펌프는 지열원 히트 펌프 시스템이다. 이 지열 히트 펌프의 부하는 사전에 미리 예측되어진 외기온도 및 건물 열부하에 따라 측정 학습된 전력 소비량으로 겨울에는 난방, 여름에는 냉방에 대한 전력 부하를 예측할 수 있다. 이 신경망방법은 신경망 학습 순서를 통해 부하 예측을 위해 히트펌프의 성능데이터를 필요로 한다. 이 부하 예측 인공지능망 방법으로 외기 온도별 건물 통합형 지열 히트 펌프 부하가 예측되어질 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.621-622
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• 2015

최근 늘어나는 전력 수요에 따라, 세계적으로 전력에너지 절감을 통한 수요자원 확보 및 활용을 위한 부하 예측의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 수요관리용 전지전력저장시스템을 효율적으로 운영하고 계획하는데 필수적인 부하예측의 정확성을 높이기 위하여 이동평균법, 지수가중이동평균법, 최소자승법, 인공신경망 방법을 적용하였다. 시계열 데이터인 부하 데이터를 분석하여 최대부하일, 근무일, 토요일, 공휴일로 분류하였고, 각각의 방법으로 예측한 부하를 적용시켜 전기요금 절감을 목표로 하는 전지전력저장시스템의 최적 충 방전 운전계획을 세웠으며, 이를 이용하여 산출된 전기요금과 실제 전기요금을 비교 분석하였다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.18 no.5
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• pp.105-111
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• 2004

This paper shows that active and reactive power load have significant positive relationship and there exist two types of relationship between them using Test Statistics. In investigating the cross plots at every hour, we found out that from 0 to 8 hours, there relationships are linear, while from 9 to 23 hours, they are two piece-wise linear. Also, reactive power loads was estimated and forecasted using active power load as the explanary variable with OLS (Ordinary Least Squares) regression methods. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for each model is calculated for one-hour ahead forecasting.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.69-70
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• 2011

평일의 전력수요는 연속적인 시계열 특성이 뚜렷하여 전력수요예측 오차가 크지 않으나 특수일의 경우는 불연속적인 시계열특성을 가지게 되어 전력수요예측 오차율이 크다. 특히, 연휴의 직전 평일은 평일의 특성과 특수일의 특성이 혼재하고 있어 오차율이 가장 큰 일자 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 연휴 직전 평일과 직전 일요일과의 부하 변동비를 계산하여 전력수요를 예측하는 방법을 제안하고, 추석연휴 직전 평일에 제안한 방법을 적용하여 최대수요예측 오차가 개선됨을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.6
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• pp.730-735
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• 2006

This paper proposes a time series prediction method for the short term electrical load will) the fuzzy system and the genetic algorithm. At first, we obtain the optimal fuzzy membership function using the genetic algorithm. With the optimal fuzzy rules and its input differences, a better time prediction system may be obtained. We obtain good results for the time prediction of the short term electric load by the proposed algorithm. In addition we implement the graphic user interface for the proposed algorithms. Finally, we implement the regional prediction system for the electric load.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07a
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• pp.55-57
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• 2000

대규모의 전력을 사용하며 전력 수요가 일정하지 않고 변동하는 제철소의 전기아크로 (electric arc furnace) 부하는 전압 플릭커 (voltage flicker) 등 전력품질을 저하시키는 현상의 주 원인이 되고 있다. 따라서, 전력품질의 향상을 위한 전력계통의 계획과 운용에 있어서 이러한 부하들의 비선형적인 전압-전류 특성을 해석하고 모델링하는 것이 우선 되어야 한다. 특히 전기아크로 부하의 비선형적이고 랜덤 신호에 가까운 특성은 stochastic 접근법에 의해 주로 모델링되어 왔으나, 전기아크로 부하에 의한 전력계통에서의 영향을 평가를 위해서는 deterministic 접근법에 의한 모델링이 필요하며 전기아크로 부하가 가지는 chaos 특성을 Lorenz 시스템으로 표현한 부하모델이 개발되었다[1]. 개발된 모델에 의해 하나의 chaos 시스템으로 예측된 전기아크로 부하 패턴은 전 동작 범위에서 부하 특성을 정확하게 반영하는데 문제가 있다. 따라서, 전기아크로 부하 패턴을 표현할 수 있는 복수의 chaos 시스템을 이용하여 보다 나은 예측 특성을 가진 부하 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 Lorenz 시스템과 전기아크로 부하의 고주파영역 특성을 보다 적절하게 반영할 수 있는 Logistic 시스템을 혼합한 형태의 chaos 모델을 개발하고, 전력 계통에서의 전력품질 저하현상을 정량화하는 지수를 통해 모델의 유용성과 정확성을 검증하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.15 no.6
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• pp.35-42
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• 2001

Since daily peak load forecasted data are essential to economic operation and power monitor, the technique of accurate forecasting is needled. The chief advantage of forecasting technique using neural network and fuzzy theory is high accuracy and operative implicity but the loaming time is long, and it makes large forecasting error when the load changes rapidly. This paper has resented a new forecasting technique to improve those faults and the forecasting technique prove to be valid by forcasted results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11b
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• pp.256-258
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• 2001

전력 계통의 운용 계획을 최적화 하기 위해서 수요예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 수요예측 기법의 최대 오차는 특수일이 토요일과 월요일인 경우와 연휴인 경우에 발생한다. 이 중 특수일이 토요일과 월요일인 경우는 퍼지 선형회귀분석법과 상대계수법을 이용하여 우수한 결과를 도출한 바 있다. 구정과 추석은 특수일 중 평일과의 부하 차이가 가장 큰 특수일이며 약 $45{\sim}50%$ 정도가 감소된다. 이러한 부하의 감소 폭은 서서히 줄어서 연휴 당일 4일 후에는 완전히 복구가 되며 연휴 전 부하가 낮아지는 시점은 연휴 당일 3일 전이다. 연휴 예측의 불확실성은 연휴 기간의 길이 변동 및 기타 다양한 변수들에 의한 유동성에 기인한다. 특히 추석의 경우 과거 데이터 이용에 더욱 신중해야 하며 타 특수일에 비해 부하 값의 예측이 힘들다. 또한 직전 평일 대비 추석 연휴의 부하는 변화가 심하게 나타나며 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 기본으로 변형된 알고리즘으로 향상된 예측도를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.427-432
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• 1998

최근 산업발전에 따라 야기되는 문제점 중 전력수요의 증가에 의한 피해가 증대되고 있다. 여름철 하계부하등에 의한 과부하는 가정이나 대형건물의 정전을 발생시키거나 공장의 기계를 파손시키기도 하기 때문에 이를 미연에 방지할 수 있는 부하예측기법이 점차로 강조되고 있는 현실이다. 이에 본 논문에서는 초(sec)단위의 순시부하예측/제어를 위한 새로운 방법과 퍼지제어기를 제안한다. 제안한 순시부하예측/제어는 크게 과거의 데이터를 가지고 일정시간 후의 값을 예측하는 예측부와 이 결과의 신뢰도를 높여주기 위한 퍼지제어기로나눌 수 있다. 예측부는 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 신경망을 이용하며, 예측된 출력값을 퍼지제어기의 입력으로 사용한다.