Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2016.04a
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  • Pages.571-574
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  • 2016
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Electric Power Consumption Forecasting Method using Data Clustering

데이터 군집화를 이용한 전력 사용량 예측 기법

  • Park, Jinwoong (School of Electrical Engineering, Korea University) ;
  • Moon, Jihoon (School of Electrical Engineering, Korea University) ;
  • Kim, Yongsung (School of Electrical Engineering, Korea University) ;
  • Hwang, Eenjun (School of Electrical Engineering, Korea University)
  • 박진웅 (고려대학교 전기전자공학과) ;
  • 문지훈 (고려대학교 전기전자공학과) ;
  • 김용성 (고려대학교 전기전자공학과) ;
  • 황인준 (고려대학교 전기전자공학과)
  • Published : 2016.04.29
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Abstract

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.

Keywords