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Artificial Neural Network based Short Term Load Forecasting
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSH) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Smart Home 바로가기
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- 통권
- Vol.8 No.3 (2014.05)바로가기
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- 페이지
- pp.145-150
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A230894
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Accurate Short Term Load Forecasting (STLF) is essential to the operating and planning for electricity supply industry. For increase accuracy of the STLF, we analyzed load patterns which are categorized by the weather-load relationship and the time-load relationship. The time-load relationship has typical patterns which show the concentrated load consumption shape under the specific time period. The weather-load relationship is identified by correlation between weather factors and load demand and used to adjust the weather weight for the load forecasting accuracy. This paper describes the analyzing of the relationships which are concern with load demand and proposed the improved an Artificial Neural Network (ANN) based non-linear model for 24-hour-ahead load forecasting.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Load Pattern Analysis
3. Input Parameters
4. Experiments and Results
5. Conclusions
Acknowledgments
References
키워드
neural network short term load forecasting temperature sensitivity저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSH) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSH)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Smart Home
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1975-4094
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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