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

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

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.35-46
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• 2013

국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 C
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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.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권7호
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• pp.469-477
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• 2009

제한된 용량의 배터리로 동작해야 하는 모바일 시스템에서는 소프트웨어 설계시 성능뿐만 아니라 전력소모도 고려해야 한다. 따라서 소프트웨어의 실행 중에 전력소모를 정확하게 예측할 수 있으면 전력과 성능을 고려한 효율적인 소프트웨어의 설계가 가능해진다. 본 논문에서는 모바일 프로세서의 전력소모 예측을 위해 정량적으로 프로세서의 동작을 분석하고 모델링 하는 통계적인 분석 방법을 제안한다. 제안된 방식은 다양한 벤치마크 프로그램들을 실행하여 프로세서의 성능 모니터링 이벤트들과 전력소모 데이터를 수집한 후 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 분석 등을 적용하여 서로 중복되지 않으면서 전력소모에 크게 기여하는 대표적인 성능 모니터링 이벤트들을 추출한다. 전력 예측 모델은 선택된 성능 모니터링 이벤트들이 독립변수가 되고 전력소모가 종속변수가 되는 회귀분석(regression analysis)을 수행하여 개발한다. 전력 예측 모델은 Intel XScale 아키텍처 기반의 PXA320 모바일 프로세서에 적용하여 평균 4% 이내의 에러율로 전력소모를 예측할 수 있음을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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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.