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A Multiple Variable Regression-based Approaches to Long-term Electricity Demand Forecasting

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 10 Number 4 (2021.12)바로가기
  • 페이지
    pp.59-65
  • 저자
    Lan Dong Thi Ngoc, Khai Phan Van, Ngo-Thi-Thu-Trang, Gyoo Seok Choi, Ha-Nam Nguyen
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A406145

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원문정보

초록

영어
Electricity contributes to the development of the economy. Therefore, forecasting electricity demand plays an important role in the development of the electricity industry in particular and the economy in general. This study aims to provide a precise model for long-term electricity demand forecast in the residential sector by using three independent variables include: Population, Electricity price, Average annual income per capita; and the dependent variable is yearly electricity consumption. Based on the support of Multiple variable regression, the proposed method established a model with variables that relate to the forecast by ignoring variables that do not affect lead to forecasting errors. The proposed forecasting model was validated using historical data from Vietnam in the period 2013 and 2020. To illustrate the application of the proposed methodology, we presents a five-year demand forecast for the residential sector in Vietnam. When demand forecasts are performed using the predicted variables, the R square value measures model fit is up to 99.6% and overall accuracy (MAPE) of around 0.92% is obtained over the period 2018-2020. The proposed model indicates the population's impact on total national electricity demand.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Problem Definition
A. Choose a forecasting method
B. Select variables
3. Building Model
4. Experiments and Results
5. Conclusion
Acknowledgments
References

키워드

demand forecasting regression electricity consumption.

저자

  • Lan Dong Thi Ngoc [ PHD course Student, Academy of Finance, Ha Noi, Viet Nam ]
  • Khai Phan Van [ Master course Student, Electric Power University, Ha Noi, Viet Nam ]
  • Ngo-Thi-Thu-Trang [ Senior Researcher(PHD), Posts and Telecommunications Institute of Technology, Hanoi city, Vietnam ]
  • Gyoo Seok Choi [ Professor, Department of Computer Science, Chungwoon University, Incheon, Korea ]
  • Ha-Nam Nguyen [ Professor, Vietnam Institute for Advanced study in mathematics, Ha Noi, Viet Nam ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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