유사 시계열 데이터 분석에 기반을 둔 교육기관의 전력 사용량 예측 기법 


44권  9호, pp. 954-965, 9월  2017
10.5626/JOK.2017.44.9.954


PDF

  요약

안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

J. Moon, J. Park, S. Han, E. Hwang, "Power Consumption Forecasting Scheme for Educational Institutions Based on Analysis of Similar Time Series Data," Journal of KIISE, JOK, vol. 44, no. 9, pp. 954-965, 2017. DOI: 10.5626/JOK.2017.44.9.954.


[ACM Style]

Jihoon Moon, Jinwoong Park, Sanghoon Han, and Eenjun Hwang. 2017. Power Consumption Forecasting Scheme for Educational Institutions Based on Analysis of Similar Time Series Data. Journal of KIISE, JOK, 44, 9, (2017), 954-965. DOI: 10.5626/JOK.2017.44.9.954.


[KCI Style]

문지훈, 박진웅, 한상훈, 황인준, "유사 시계열 데이터 분석에 기반을 둔 교육기관의 전력 사용량 예측 기법," 한국정보과학회 논문지, 제44권, 제9호, 954~965쪽, 2017. DOI: 10.5626/JOK.2017.44.9.954.


[Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)]  Download


[BibTeX]  Download



Search




Journal of KIISE

  • ISSN : 2383-630X(Print)
  • ISSN : 2383-6296(Electronic)
  • KCI Accredited Journal

사무국

  • Tel. +82-2-588-9240
  • Fax. +82-2-521-1352
  • E-mail. chwoo@kiise.or.kr