• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.1177-1179
• /
• 1997

In this paper, short-term power demand forecast using exclusion of week periodicity presented. Week periodicity excluded from weekday change ratio. Forecast term of five and multiple regression model of the three form was composed. Forecast result was good. Therefore, It Could be the power demand forecast of special day(weekend). This method may contribute improvement of forecast accuracy.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제43권2호
• /
• pp.1-13
• /
• 2020

There are several methods of peak-shaving, which reduces grid power demand, electricity bought from electricity utility, through lowering "demand spike" during On-Peak period. An optimization method using linear programming is proposed, which can be used to perform peak-shaving of grid power demand for grid-connected PV+ system. Proposed peak shaving method is based on the forecast data for electricity load and photovoltaic power generation. Results from proposed method are compared with those from On-Off and Real Time methods which do not need forecast data. The results also compared to those from ideal case, an optimization method which use measured data for forecast data, that is, error-free forecast data. To see the effects of forecast error 36 error scenarios are developed, which consider error types of forecast, nMAE (normalizes Mean Absolute Error) for photovoltaic power forecast and MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for load demand forecast. And the effects of forecast error are investigated including critical error scenarios which provide worse results compared to those of other scenarios. It is shown that proposed peak shaving method are much better than On-Off and Real Time methods under almost all the scenario of forecast error. And it is also shown that the results from our method are not so bad compared to the ideal case using error-free forecast.

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2003년도 추계학술대회 논문집(II)
• /
• pp.35-39
• /
• 2003

Effort has been given to improve demand forecast methodology of rail system since it can have great impact on project evaluation of rail system investment. However most of demand forecast softwares developed in western countries where concerns have been provided mostly to private transport and they should be updated in order to reflect our country's situation accurately. Therefore, this paper aims, especially focusing on rail system, to do comparison analysis of oversea's passenger demand forecast softwares and provide some ideas to develop the updated demand forecast system which enables to reflect our country's situation accurately. Main conclusions are that we will need to have well described model for real situation. So we will have to study for these aspects for travel demand forecasting system and develop the package architecture.

• 한국항공운항학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.43-50
• /
• 2019

The aviation demand forecast field has been actively studied along with the recent growth of the aviation market. In this study, the demand for domestic passenger demand and freight demand was estimated through cross-validation method. As a result, passenger demand is influenced by private consumption growth rate, oil price, and exchange rate. Freight demand is affected by GDP per capita, private consumption growth rate, and oil price. In particular, passenger demand is characterized by temporary external shocks, and freight demand is more affected by economic variables than temporary shocks.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.197-207
• /
• 2001

The industrial structure comes to be complicated and for the production of the enterprise the rational and scientific forecast is necessary. The demand forecast has been widely used to linear regression, and up to now the linear regression was sharp the relationskp between then dependent variable and the independent variables. But, The real society demands accurate demand forecast from uncertain environment and subjective concept. This paper proposes the demand quantity forecast method to using of the fuzzy linear regression in uncertain and vague environment. Also, the optimum decision making of the demand quantity forecast uses integral calculus of the Sugeno to reflecting with the expert's (inventory manager) opinion.

• 전기학회논문지
• /
• 제63권11호
• /
• pp.1503-1510
• /
• 2014

This study organizes scenarios on the power supply plans and electricity load forecasts considering their uncertainties and estimates natural gas quantity for electricity generation, total electricity supply cost and air pollutant emission of each scenario. Also the analysis is performed to check the properness of government's natural gas demand forecast and the possibility of achieving the government's CO2 emission target with the current plan and other scenarios. In result, no scenario satisfies the government's CO2 emission target and the natural gas demand could be doubled to the government's forecast. As under-forecast of natural gas demand has caused the increased natural gas procurement cost, it is required to consider uncertainties of power plant construction plan and electricity demand forecast in forecasting the natural gas demand. In addition, it is found that CO2 emission target could be achieved by enlarging natural gas use and demand-side management without big increase of total costs.

• 에너지공학
• /
• 제18권2호
• /
• pp.114-124
• /
• 2009

지식경제부(MKE)는 매2년마다 전력수급기본계획을 수립한다. 본 논문에서는 전력수급기본계획 수립시 전력수요를 과대 또는 과소로 예측한 것이 차기 전력수급기본계획 수립시 전원혼합(Energy Mix)에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 전력수요 자료는 2005년도에 예측한 제3차 전력수급기본계획의 전망치를 이용하였고 전원혼합을 도출하기 위하여 전력거래소(KPX)에서 활용하고 있는 WASP 전산모형을 단순화한 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 2005년도 전력수요를 적정, 5% 과대 그리고 5% 과소 예측한 경우에 대하여 각각 단순화한 시뮬레이션 모형을 이용하여 2005년도 전력수급기본계획의 전원혼합을 도출하였다. 이 3가지 전원혼합을 초기조건으로 하여 2005년도의 적정 전력수요가 2007년 이후에 적용된다고 보고 2007년도에 차기 전력수급기본계획의 전원혼합을 도출하였다. 전력수요가 적정일 경우, 2005년도와 2007년도 전력수급 기본계획의 전력수요는 동일하므로 전원혼합에 변화가 없다. 전력수요를 5% 과대 또는 5% 과소 예측한 경우, 계획된 발전소 건설을 차기 전력수급기본계획 수립시 줄이거나 늘려야 하는데 건설기간이 짧은 LNG 발전소가 그 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국보육지원학회지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.123-137
• /
• 2016

The purpose of this study was to forecast demand of childcare teachers based ion four different scenarios. In order to, the demand for childcare teachers from 2015 to 2024 were forecasted using time series techniques with data on the number of childcare teachers from 2003 to 2014. Results were as followings. Firstly, the demand for childcare teachers was expected to increase until 2019, but after 2020 steadily decreased in terms of scenario 1(child teacher ratio regulation). According to scenario 2(child teacher ratio based on 17 cities and provinces), the demand for childcare teachers was expected to need 440 teachers more until 2016. Then, according to scenario 3(two teachers each class), Scenario 4-1(one teacher and one staff each 2 toddler class and 3 older class) and scenario 4-2(one teacher and one staff each class), the demand of childcare teachers and staffs were estimated. These results implicated that childcare teachers and staffs supply policy would be established according to forecast demand.

• 에너지공학
• /
• 제28권4호
• /
• pp.82-93
• /
• 2019

본 연구에서는 기존 열수요 예측 시스템이 공휴일과 같은 특정 일자의 열수요 예측율이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 새로운 모델을 제안한다. 제안된 모델은 사계절 혼합형 신경망 모델(Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model)로서 열수요 예측율 상승하였고, 특히 예측일 유형별(평일/주말/공휴일) 열수요 예측율이 크게 증가하였다. 제안된 모델은 다음과 같은 과정을 통해 선정되었다. 특정 계절에 예측일 유형별로 고른 오차를 갖는 모델을 선정하여 전체 예측 모델을 구성한다. 학습 시간의 단축과 과도학습을 방지하기 위해 구조적으로 단순화된 서로 다른 4개의 모델을 각각 학습한 후에 다양한 조합을 통해 최적의 예측 오차를 보여주는 모델을 선정하였다. 모델의 출력은 예측일의 24시간의 시간대별 열수요이며 총합은 일일 총열수요이다. 이 예측값을 통해 효율적인 열공급 계획을 수립 할 수 있으며, 목적에 따라 출력값을 선택하여 활용할 수 있다. 제안된 모델의 일일 열 총수요 예측의 경우, 전체 MAPE(Mean Absolute Percentage Error, 평균 절대 비율 오차)가 개별 모델의 5.3~6.1%에서 5.2%로 향상되었고, 공휴일 열수요예측은 4.9~7.9%에서 2.9%로 크게 개선되었다. 본 연구에서는 한국 지역난방공사에서 제공한 특정 아파트 단지의 34개월 분량의(2015년 1월~ 2017년10월) 시간단위 열수요 데이터를 활용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.1647-1652
• /
• 2009

비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석 을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.