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초록
본 논문은 전력부하 데이터를 예측하기 위한 예측 시스템의 설계법을 다룬다. 제안된 예측 시스템은 퍼지 추론의 이점과고전 회귀모형의 이점을 동시에 취하는 TSK 퍼지모델을 기본 구조로 하여 설계되며, 상관성 기반 K-평균 퍼지 군집화 기법을이용하여 생성된 규칙기반의 적합성을 높이고 원형의 데이터를 정규화 전처리를 통해 시스템에 대한 적합성을 높이도록한다. 이때 정규화 과정에는 보간기법과 추세 차분을 이용하게 되며, 두 종류의 전력부하데이터를 시뮬레이션 하고 다른시스템들과 비교하여 제안된 예측 시스템의 설계방법에 대한 효용성을 검증한다.
키워드
TSK fuzzy model; normalization preprocessing; interpolation and trend difference method; electricity power load; cross correlation-based K-means algorithm; TSK 퍼지 모델; 정규화 전처리; 보간 및 추세차분; 전력부하; 상관성 기반 K-평균 군집화
- 제목
- 정규화 퍼지 시스템을 이용한 전력부하 예측
- 제목 (타언어)
- Electricity Load Forecasting by using a Normalized Fuzzy System
- 저자
- 방영근; 이철희; 박하용
- 발행일
- 2018-02
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국지능시스템학회 논문지
- 권
- 28
- 호
- 1
- 페이지
- 57 ~ 64