• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.53-59
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• 2004

부하예측의 경우 가장 중요한 문제는 특수일의 부하를 예측하는 것이고, 따라서 본 본문은 과거 특수일 부하 데이터를 이용하여 신경회로망 모델에 의해서 특수일 피크부하를 예측하는 방법을 제시한다. 특수일 부하는 예측되었고, 예측 오차율은 광복절을 제외하고는 l∼2% 정도의 비교적 우수한 예측결과를 도출하였다. 따라서 사용한 예측 모델은 특수일의 부하에 만족스러운 정밀한 예측이 가능하고. 신경회로망은 특수일 부하 예측의 결과를 검증하기 위해 4차 직교다항식모형과 특수일 부하의 예측에효과적인 패턴 변환비를 이용한 신경회로망 모형을 구성했다. 한편, 시간별 특수일의 부하예측에도 신경회로망을 적용한 특수일 부항예측의 경우와 같은 양호한 예측결과를 보였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.115-118
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• 2006

빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.

• 전기의세계
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• 제34권5호
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• pp.272-280
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• 1985

전력계통의 목표를 달성하기 위한 기본적인 요청은 시시각각으로 변동되는 전력부하를 확실하게 예측하는 일부터 시작된다. 그런데 전력부하는 온도, 습도, 광도 등 예측일의 기상요인은 물론 산업구조, 경기변동의 사회적인 요인에 의해 변화된다. 또한 온라인 예측시는 자동급전시스템의 여건이나 예측주기에 따라 각각 고려해야 할 사항이 다양하므로 정확도가 높으면서도 안정된 결정적인 예측기법을 찾기가 어렵다. 그러나 주어진 계통과 이용할 수 있는 여건을 바탕으로 했을때의 허용정도 및 자동화등 실제 적용면에서 보다 나은 예측기법은 생각될 수 있다. 필자들은 우리나라 계통을 대상으로 자동급전시스템(AGC/SCADA system)에 의해 온라인 리얼타임으로 취득해온 부하데이터를 이용하여 자유자재 (interactive)기능을 내포한 단기 부하예측 팩키지를 개발한 바 있으며 이에 소개하는 바이다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제32권3호
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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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.130-135
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• 2004

본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.73-78
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• 2001

특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여 하계의 특수일 부하를 예측한다. 평일만의 예측 모형과 예측 결과를 비교해 보면 월 평균 오차율이 비슷하게 나와 이용한 방법의 적합성을 확인하였다. 그리고, 통계적 검정을 통해 구성한 예측 모형의 유효성을 입증할 수 있었다. 이로서 본 연구에서 제시한 특수일 부하를 예측하는 기법의 적합성을 확인함으로서 피크 부하 예측시 큰 난점 중의 하나가 해결되었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.98-103
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• 2002

전력수요를 예측할 경우 가장 중요한 문제 중의 하나가 특수일 부하의 처리문제이다. 따라서 본 연구에서 길고(구정, 추석) 짧은(식목일, 현충일 등) 특수일 피크 부하를 신경회로망과 회귀모형을 이용하여 예측하는 방법을 제시한다. 신경회로망 모형의 특수일 부하 처리는 패턴 변환비를 이용하며, 4차의 직교 다항 회귀모형은 과거의 10년 (1985∼1994)간의 특수일 피크부하 자료를 이용하여 길고 짧은 특수일 부하를 예측한다. 특수일 피크 부하를 예측한 결과, 신경회로망 모형의 주간 평균 예측 오차율과 직교 다항 회귀모형의 예측 오차율을 분석한 결과 1∼2[%]대로 두 모형 모두 양호한 결과를 얻었다. 또한 4차의 직교 다항 회귀 모형의 수정결정계수 및 F 검정을 분석한 결과 구성한 예측 모형의 타당성을 확인하였다. 두 모형의 특수일 부하를 예측한 결과를 비교해 보면 긴 특수일 부하를 예측할 때는 패턴 변환비를 이용한 신경회로망 모형이 보다 더 효과적이었고, 짧은 특수일 부하를 예측할 경우에는 두 방법 모두 유효하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권8호
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• pp.803-809
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• 2012

지역난방 시스템의 최적 스케쥴 제어를 위해서는 난방부하 예측이 필요하다. 공동주택의 난방부하는 복잡한 변수들의 영향을 받기 때문에 손쉬운 난방부하 예측을 위해 사용하기 쉬우며 효용성 있는 예측방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 익일의 시간별 난방부하를 예측하기 위해 단순화된 외기조건 예측방법과 부하 예측방법을 제안하였다. 난방부하 예측을 위해 건물설계서에서 쉽게 얻을 수 있는 간단한 사양과 예측된 온습도가 사용되었다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 지역난방 시스템으로부터 시간별로 실측된 난방부하와 예측된 결과를 비교하였다. 예측된 외기조건은 실측된 값과 비교하여 변화양상이 잘 일치하였다. 예측된 난방부하와 측정된 난방부하를 비교한 결과, 시간별, 일별, 월별 모두 예측과 실측이 비교적 잘 일치하였으며, 난방기간 동안 월별 부하의 평균 오차는 약 4.68%로 비교적 작은 값을 가졌다.