• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.104.1-104
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• 2001

This paper presents a technique to development load control and management system in order to limits a maximum load demand and saves electric energy consumption. The computer programming proper load forecasting algorithm associated with programmable logic control and digital power meter through inform of multidrop network RS 485 over the twisted pair, over all are contained in this system. The digital power meter can measure a load data such as V, I, pf, P, Q, kWh, kVarh, etc., to be collected in statistics data convey to data base system on microcomputer and then analyzed a moving linear regression of load to forecast load demand Eventually, the result by forecasting are used for compost of load management and shedding for demand monitoring, Cycling on/off load control, Timer control, and Direct control. In this case can effectively reduce the electric energy consumption cost for 10% ...

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제6권1호
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• pp.29-39
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• 1992

In this paper, the basic idea of optimum electric system design by means of the forecasting of maximum demand is presented, and the load characteristics and practical operating conditions are based on the technical data. After reconstruction of th model plant by use of above method, power supply reliability, future extention, initial cost, and running cost saving effects are analyzed. As a result, it is verified that the systems wherein the power is supply to each load frm main transformer whose capacity is calculated by forecasting are economic rather than the systems wherein the power is supply to each electric feeders from each corresponding transformer.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.113-123
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• 2011

최근 온난화 문제가 대두됨에 따라 세계 각국에서 $CO_2$ 배출감소를 위한 여러 가지 규제를 설정하고 있다. 특히 수송부분에서의 $CO_2$ 배출량 감소는 매우 영향력이 크므로 자동차 산업에서도 전기자동차를 비롯한 그린자동차 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 전기자동차 시대 도래 대비를 위하여 전기자동차 보급에 따른 인프라 구축 전략안 및 전력량 수요 예측이 필요하지만, 이의 기반이 되는 전기자동차 수요예측 방법은 소개되어 있지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 선택기반 다세대 확산모형을 이용하여 전기자동차의 수요를 예측하는 방법론을 제시하였다. 전기자동차와 비슷한 성격을 가지는 하이브리드 자동차의 과거 데이터를 이용하여 Bass 모형의 혁신계수와 모방계수를 추정하고 SP(Stated Preference)조사를 통하여 잠재적인 총수요를 추정함으로써 전기자동차의 수요를 년도별로 예측하였다. 또한, 전기자동차가 발전하는 속성 진화에 따른 다세대 확산과정을 모형에 반영하여 보다 정확한 수요예측이 가능하도록 하였다. 본 연구의 수요예측 방법론을 통하여 향후 전기자동차의 시장 점유율을 예측함으로써 전기자동차 보급과 밀접한 관련이 있는 전력수급 및 충전인프라 구축 연구에 활용 될 수 있도록 한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.35-42
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• 2021

본 논문은 전기자동차 충전시설 확충계획에 중요한 요소인 전기자동차 전력 수요량 예측정보를 생산하기 위하여 Exponential Smoothing를 이용하여 전력 수요량 예측 모형을 제안하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 종속변수로 월별 시군구 전력수요량을 독립변수로 월별 시군구 충전소 보급대수, 월별 시군구 전기자동차 충전소 충전 횟수, 월별 전기자동차 등록대수 자료를 월 단위로 수집하고 수집된 7년간 자료 중 4년간 자료를 학습기간으로 3년간 자료를 검증 기간으로 적용하였다. 전기자동차 전력 수요량 예측 모형의 정확성을 검증하기위하여 통계적 방법인 Exponential Smoothing(ETS), ARIMA모형의 결과와 비교한 결과 ETS, ARIMA 각각의 오차율은 12%, 21%로 본 논문에서 제시한 ETS가 9% 더 정확하게 분석되었으며, 전기자동차 전력 수요량 예측 모형으로써 적합함을 확인하였다. 향후 이 모형을 이용한 전기자동차 충전소 설치 계획부터 운영관리 측면에서 활용될 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.360-365
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• 2003

본 논문에서는 데이터의 효율적인 활용과 정확성에서 보다 우수한 특성을 보이는 GMDH(Croup Method of Data Handling) 알고리즘을 전력수요예측에 적용함으로써 입력 데이터의 선정을 용이하게 하였고, 다양한 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 할 수 있게 하였다. 그리고, 예측 시에 경제적인 요인(GDP, 수출, 수입, 취업자 수, 경제활동인구, 석유소비량)과 기후적인 요인(평균기온)을 모두 고려하였다. 또한 목표 예측 기간을 1999년 1/4분기에서 2001년 1/4분기까지 9개의 분기로 가정하고, 가정한 목표 기간의 예측 정확도를 높이기 위해 3단계의 시뮬레이션 과정(최적 입력 분기 수를 결정하는 과정, 입력 데이터와 예측값의 시간적 연관성을 분석하는 과정, 입력 데이터의 최적화 과정)을 이용함으로써 더 정확한 전력수요예측 방법을 제시하였고, 제안된 기법으로 목표한 예측 기간에서 0.96%의 평균 에러율을 얻을 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.17-22
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• 2013

Fuzzy linear regression method has been used for short-term load forecasting of the special day in the previous researches. However, considerable load forecasting errors would be occurring if a special day is located on Saturday or Monday. In this paper, a new load forecasting method for the consecutive holidays is proposed with the consideration of the power demand variation rate. In the proposed method, a exponential smoothing model reflecting temperature is used to short-term load forecasting for Sunday during the consecutive holidays and then the loads of the special day during the consecutive holidays is calculated using the hourly power demand variation rate between the previous similar consecutive holidays. The proposed method is tested with 10 cases of the consecutive holidays from 2009 to 2012. Test results show that the average accuracy of the proposed method is improved about 2.96% by comparison with the fuzzy linear regression method.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2006년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.101-122
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• 2006

A series of system dynamics model was developed for forecasting demand and supply of human resource in the electricity industry. To forecast demand of human resource in the electric power industry, BLS (Bureau of Labor Statistics) methodology was used. To forecast supply of human resource in the electric power industry, forecasting on the population of our country and the number of students in the department of electrical engineering were performed. After performing computer simulation with developed system dynamics model, it is discovered that the shortage of human resource in the electric power industry will be 3,000 persons per year from 2006 to 2015, and more than a double of current budget is required to overcome this shortage of human resource.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
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• pp.292-294
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• 1998

It is very important for electric utility to expand generating facilities and transmission equipments in accordance with the increase of electricity demand. Regional electricity demand forecasting is among the most important step for long-term investment and power supply planning. The main objectives of this paper are to develop the methodologies for forecasting regional load demand. The Model consists of four models, regional economy, regional electricity energy demand, areal electricity energy demand. and areal peak load demand. This paper mainly suggests regional electricity energy demand model and areal peak load demand. A case study is also presented.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1379-1383
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• 2005

Introducing the market into the electricity industry lets the multiple participants get into new competition. These multiple participants of the market need new business strategies for providing value added services to customer. Therefore they need the accurate customer information about the electricity demand. Demand characteristic is the most important one for analyzing customer information. In this study load profile data, which can be collected through the Automatic Meter Reading System, are analyzed for getting demand patterns of customer. The load profile data include electricity demand in 15 minutes interval. An algorithm for clustering similar demand patterns is developed using the load profile data. As results of classification, customers are separated into several groups. And the representative curves for the groups are generated. The number of groups is automatically generated. And it depends on the threshold value for distance to separate groups. The demand characteristics of the groups are discussed. Also, the compositions of demand contracts and standard industrial classification in each group are presented. It is expected that the classified curves will be used for tariff design, load forecasting, load management and so on. Also it will be a good infrastructure for making a value added service related to electricity.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.722-724
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• 2004

Demand estimates in electric power systems have traditionally consisted of time-series analyses over long time periods. The resulting database consisted of huge amounts of data that were then analyzed to create the various coefficients used to forecast power demand. In this research, we take advantage of universally used analysis techniques analysis, but we also use easily available data-mining techniques to analyze patterns of days and special days(holidays, etc.). We then present a new method for estimating and forecasting power flow using decision tree analysis. And because analyzing the relationship between the estimate and power system ceiling Trices currently set by the Korea Power Exchange. We included power system ceiling prices in our estimate coefficients and estimate method.