• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.852-857
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• 2019

분산자원 집합 거래시장에 참여를 원하는 소비자나 사업자를 위한 가상발전소의 전력거래 플랫폼에서 사업참여자의 수요 자원을 관리하고, 이에 적절한 전략을 제공하기 위해 익일 개별 참여자의 수요와 전체 계통의 전력수요를 예측하는 것이 대단히 중요하다. 이러한 전력거래 플랫폼에서 활용하는 것을 목표로 본 논문은 우선 익일의 24시간 전력계통 전력수요예측 모델을 개발하였다. 본 논문에서는 전력수요예측 데이터의 시계열 특성을 고려하여 딥러닝 기법 중 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 전력수요량 등의 입출력 값에 원-핫 인코딩 기법을 적용하는 새로운 시도를 하였다. 성능평가에서 일반 DNN과 본 논문에서 구현된 LSTM 예측모델은 각각 평균 제곱근 오차 4.50, 1.89를 나타내어 LSTM 모델이 예측정확도가 높게 나타났다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.177-181
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• 2009

u-City 활용을 위한 u-공공시설의 개발은 첨단 건축기술과 유비쿼터스 컴퓨팅의 통합으로 새로운 형식의 공간계획과 공공시설물을 내외부에 설치하기 위해 건물의 기반 서비스 시설인 냉난방, 공조, 조명 그리고 전력 관련 시설들의 기반이 구축되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 이러한 기반 서비스를 위한 가장 기본적인 것 중 하나인 단기 전력 시스템의 수요와 공급 문제를 해결하기 위하여 시계열 분석을 적용한 시간 패턴 분석을 통해 전력 수요 예측 기술을 제안한다. 시간 패턴 분석을 위해 SOM 알고리즘과 k-means 기법을 적용하여 요일별, 시간별 데이터를 군집화하고 그 자료를 이용하여 시간 패턴 분석 방법인 지수평활기법과 ARIMA 모형을 비교 분석하였다. 제안 시스템 성능 평가 결과 지수평활기법 보다 ARIMA 모형을 적용한 시스템이 더 좋은 결과를 보였다. 따라서, 이러한 전력 부하 예측 결과를 이용하여 전력 공급의 수요에 따른 계획이나 시스템 운영을 효과적으로 할 수 있다.