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머신러닝 및 딥러닝 모델의 스태킹 앙상블을 이용한 단기 전력수요 예측에 관한 연구
A Study on Short-Term Electricity Demand Prediction Using Stacking Ensemble of Machine Learning and Deep Learning Ensemble Models 원문보기

한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회, 2021 Nov. 04, 2021년, pp.566 - 569  

이정일 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  김동일 (충남대학교 컴퓨터공학과)

초록
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전력수요는 월, 요일 및 시간의 계절성(Seasonality)을 보이는 데이터이다. 각 계절성에 따라 특성이 다르기 때문에, 전력수요를 예측하기 위해서는 계절성의 특성을 고려한 다양한 모델을 선정하고, 병합하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전력수요의 계절성을 고려한 다양한 예측모델을 병합하여 이용할 수 있도록 스태킹 앙상블 적용하고 실험결과를 기술한다. 또한, 162개 도시의 기상 데이터와 인구 데이터를 예측에 이용하는 방법, Regression 모델과 Time-series모델에 입력하는 특징(Feature)의 전처리 방법, 베이지안 최적화를 이용한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 하이퍼파라메터 최적화 방법을 제시한다.

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