• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.680-682
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• 2004

수요관리 프로그램의 개발과 시행을 위해 서는 End-Use별로 수요예측과 잠재량 평가가 필수적이다. 업무용 전력수요는 건물용도에 따라 수요패턴이 상이하다. 여기서는 건물용도별 기준수요 예측을 위한 알고리즘과 절차를 제시하였으며, 이를 토대로 시산분석을 하였다. 용도별 전력수요는 사무실, 호텔, 병원, 도소매, 학교, 창고, 식당, 식료품, 체육시설 둥 건물용도로 구분하였으며, End-Use는 이중 6개 용도에 대해 조명, 동력, 공조, 사무, 기타 등 5개로 나누어 추정하였다.

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

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.171-174
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• 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 분석을 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1208-1210
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• 2015

본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.127-133
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• 2019

미래에 스마트 그리드 도입을 위해 전력수요예측은 중요한 연구 분야 중 하나이다. 하지만 전력데이터는 많은 외부적 요소들에 영향을 받기 때문에 예측하기 어렵다. 기존의 전력수요예측 방법들은 가공되지 않은 전력데이터를 그대로 이용하기 때문에 정확도 높은 예측을 하는데 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 가공되지 않은 전력데이터를 이용하는 전력수요예측의 문제를 해결하기 위해 확률기반 학습알고리즘을 제안한다. 확률 모델은 전력데이터의 확률적 특성을 분석하기에 적합하다. 제안한 모델의 중기 전력수요예측 성능을 비교하기 위해 신경망 네트워크 중 하나인 순환신경망과 성능 비교를 해보았다. 매사추세츠 대학에서 제공한 전력데이터를 이용하여 성능 비교를 한 결과 본 논문에서 제안한 확률기반 학습알고리즘이 중기 수요예측에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.616-617
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• 2011

최대전력수요를 분석함에 있어 발생 당시의 기온 실적이 반영된 실적 최대전력만을 사용함으로 다양한 통계적 착시현상이 나타나고 있다. 평균적인 기상 상태에서의 최대전력수요를 측정하기 어려워 신뢰성있는 예측수요를 도출하기에도 많은 한계가 발생한다. 따라서 역사적 기온데이터에 기반한 정상적인 기온분포를 "표준기온분포"로 새롭게 정의하고, 이를 반영한 최대전력수요를 "기온보정 최대전력 수요"로 규정함으로써, 기존의 통계적 착시현상을 배제하고, 정확도 높은 최대전력 수요 예측치를 도출하여, 안정적 전력수급에 큰 기여가 있을 것으로 기대한다. 또한 본 연구에서는 기온보정 최대전력을 도출하기 위해 공적분 및 오차수정이론을 반영하여 모형화하였고, 엄격한 통계적 방법론을 이용하여 관련 모형을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.193-203
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• 2016

본 논문은 ICT기반 시장에서의 수요관리시스템에서의 핵심 요소인 전력 수요 예측을 위하여, 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 시계열 기반 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합을 실시하였다. 시계열 군집 분석 방법으로서 Periodogram 기반의 정규화 군집분석, 예측 기반의 군집분석, DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 군집화를 시도하였으며, 군집 별 수요예측 모형으로서 DSHW(Double Seasonal Holt-Winters) 모형, TBATS(Trigonometric, Box-Cox transform, ARMA errors, Trend and Seasonal components) 모형, FARIMA(Fractional ARIMA) 모형을 사용하여 예측을 실시하였다. 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합이 더 낮은 MAPE로 나타남에 따라 우수한 예측 방법으로 판단되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.697-700
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• 2005

최근들어 전력의 안정적인 공급과 계통의 안정한 운용 등을 위해서 신뢰성 높은 전력수요예측의 필요성이 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 예측시스템보다 정확도가 높은 전력수요예측을 위해 카오스 이론과 퍼지 보산 알고리즘을 이용하여 전력수요량 예측시스템을 제안한다. 최대수요 전력 시계열 데이터를 수집하여 카오스 성질을 분석하여 이를 바탕으로 퍼지 알고리즘을 적용한 전력수요량 예측 시스템을 구성하고, 이 시스템을 통하여 얻어진 결과와 실제 데이터를 비교함으로서 시스템의 성능을 평가한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.142-144
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• 2005

본 연에서는 현재 전력거래소에서 사용하고 있는 단기수요예측 산법을 전력시장 운영환경에 대응 하도록 보다 정확하면서도 공정성이 보장되는 산법으로 개선하였다. 접근방법은 기존의 산법들을 면밀히 분석한 다음 산법의 개선과 매개변수의 튜닝을 통하여 예측정확도를 개선하였으며, 예측과정의 투명성을 확보하기 위하여 예측절차를 출력하는 기능을 포함하였다 예측정확도를 개선하기 위한 주요 방안으로 종합분석모형의 경우는 실적자료가 생길 때 마다 즉시 민감도가 갱신되도록 하였으며, 회귀분석모형은 분석과정에서 의미가 있는 자료만을 선택하도록 하였다. 또한 신경망 모형의 경우는 모의를 통하여 최적의 입력변수를 찾아 설정하였으며, 지식기반모형에서는 최근의 수요특성을 분석하여 새로운 규칙들로 구축하였다. 제안한 산법의 효용성을 평가하기 위하여 2004년도 실계통 자료를 대상으로 모의를 해 본 결과, 모든 산법에서 개선된 예측정확도를 나타내었다.