• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11b
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• pp.51-53
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• 2001

전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.05a
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• pp.52-54
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• 2001

전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력 시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 특수일의 전력 수요 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 낮으며 특히, 토요일 또는 월요일에 특수일이 오는 경우 예측의 정확도가 낮아지는 경향이 있다. 따라서, 찬 논문은 퍼지 선형회귀 분석법과 상대계수법을 병행하여 예측함으로써 특수일 수요 예측의 정확도를 개선하는 방법을 제시한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.3
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• pp.35-46
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• 2013

In order to develop an accurate analytical model for domestic electricity demand forecasting, we propose a prediction method of the electric power demand pattern by combining SMO classification techniques and a dimension reduction conceptualized subspace clustering techniques suitable for high-dimensional data cluster analysis. In terms of electricity demand pattern prediction, hourly electricity load patterns and the demographic and geographic characteristics can be analyzed by integrating the wireless load monitoring data as well as sub-regional unit of census information. There are composed of a total of 18 characteristics clusters in the prediction result for the sub-regional demand pattern by using census information and power load of Seoul metropolitan area. The power demand pattern prediction accuracy was approximately 85%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.571-574
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• 2016

최근 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 전력망인 스마트 그리드 시스템(Smart Grid System)이 국내외에 널리 보급되고 있다. 그로 인해 그리드 시스템의 효율적인 운영을 위해 적용되는 EMS(Energy Management System) 기술의 중요성이 커지고 있다. EMS는 에너지 사용량 예측의 높은 정확성이 요구되며, 예측이 정확하게 수행될수록 에너지의 활용성이 높아진다. 본 논문은 전력 사용량 예측의 정확성 향상을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 먼저 사용량에 영향을 미치는 환경적인 요인들을 분석한다. 분석된 요인들을 적용하여 유사한 환경을 가지는 전력 사용량 데이터의 사전 군집화를 수행한다. 그리고 예측 일에 관련된 환경 정보와 가장 유사한 군집의 전력 사용량 데이터를 기반으로 전력 사용량을 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 다양한 실험을 통하여 일간 전력 사용량을 예측하고 그 정확성을 측정하였다. 결과적으로, 기존의 기법들과 비교했을 때, 최대 52.88% 향상된 전력 사용량 예측 정확성을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2213-2214
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• 2006

전력계통 수요예측은 주로 과거의 부하실적을 바탕으로 미래의 수요를 예측한다. 그러나 전력수요는 사회, 기상, 환경 등 다양한 분야의 영향을 받으므로, 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 전력수요에 영향을 미치는 요인에 대한 분석이 선행되어야 할 것이다. 본 논문은 전력총수요와 기상 상태와의 상관관계를 분석함으로써 기상이 전력총수요에 미치는 영향에 대하여 고찰한다. 기상 상태를 태풍, 장마 등 형태에 따라 분류하고 각각의 기상 형태가 전력총수요에 미치는 상관관계를 분석한다. 분석된 상관관계는 전력계통 수요특성에 관한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이며, 기존 수요예측의 정확성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.581-582
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• 2006

전력계통 수요예측은 주로 과거의 부하실적을 바탕으로 미래의 수요를 예측한다. 그러나 전력수요는 사회, 기상, 환경 등 다양한 분야의 영향을 받으므로, 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 전력수요에 영향을 미치는 요인에 대한 분석이 선행되어야 한 것이다. 본 논문은 전력총수요와 기상 상태와의 상관관계를 분석함으로써 기상이 전력총수요에 미치는 영향에 대하여 고찰한다. 기상 상대론 태풍, 장마 등 형태에 따라 분류하고 각각의 기상 형태가 전력총수요에 미치는 상관관계를 분석한다. 분석된 상관관계는 전력계통 수요특성에 관한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이며, 기존 수요예측의 정확성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07b
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• pp.1247-1248
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• 2006

전력계통 수요예측은 주로 과거의 부하실적을 바탕으로 미래의 수요를 예측한다. 그러나 전력수요는 사회, 기상, 환경 등 다양한 분야의 영향을 받으므로, 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 전력수요에 영향을 미치는 요인에 대한 분석이 선행되어야 할 것이다. 본 논문은 전력총수요와 기상 상태와의 상관관계를 분석함으로써 기상이 전력총수요에 미치는 영향에 대하여 고찰한다. 기상 상태를 태풍, 장마 등 형태에 따라 분류하고 각각의 기상 형태가 전력총수요에 미치는 상관관계를 분석한다. 분석된 상관관계는 전력계통 수요특성에 관한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이며, 기존 수요예측의 정확성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07c
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• pp.1707-1708
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• 2006

전력계통 수요예측은 주로 과거의 부하실적을 바탕으로 미래의 수요를 예측한다. 그러나 전력수요는 사회, 기상, 환경 등 다양한 분야의 영향을 받으므로, 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 전력수요에 영향을 미치는 요인에 대한 분석이 선행되어야 할 것이다. 본 논문은 전력총수요와 기상 상태와의 상관관계를 분석함으로써 기상이 전력총수요에 미치는 영향에 대하여 고찰한다. 기상 상태를 태풍, 장마 둥 형태에 따라 분류하고 각각의 기상 형태가 전력총수요에 미치는 상관관계를 분석한다. 분석된 상관관계는 전력계통 수요특성에 관한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이며, 기존 수요예측의 정확성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.7
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• pp.469-477
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• 2009

In mobile systems, energy efficiency is critical to extend battery life. Therefore, power consumption should be taken into account to develop software in addition to performance, Efficient software design in power and performance is possible if accurate power prediction is accomplished during the execution of software, In this paper, power estimation model is developed using statistical analysis, The proposed model analyzes processor behavior Quantitatively using the data of performance monitoring events and power consumption collected by executing various benchmark programs, And then representative hardware events on power consumption are selected using hierarchical clustering, The power prediction model is established by regression analysis in which the selected events are independent variables and power is a response variable, The proposed model is applied to a PXA320 mobile processor based on Intel XScale architecture and shows average estimation error within 4% of the actual measured power consumption of the processor.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.489-490
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• 2015

본 논문은 도서지역 전력수요 특성을 분석하고, 전력수요와 관련 있는 인자들과의 상관성 분석을 통한 도서지역의 최대 전력수요 예측 방안을 제시하였다. 과거 선행연구와의 예측 결과 비교를 통하여 예측 방안의 우수성을 검증하였고, 이를 바탕으로 도서지역 최대 전력수요 전망을 분석하였다.