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NTIS 바로가기주관연구기관 | 상명대학교 SangMyung University |
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연구책임자 | 위영민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300008694 |
과제고유번호 | 1711164607 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-27 |
키워드 | 수요복원.단기수요예측.심층신경망.앙상블모형.Reconstituted load.Short-term load forecasting.Deep learning model.Ensemble model. |
연구개요
● 효율적이고 안정적인 전력계통 운영을 위해 전력수요예측은 가장 중요한 요소기술 중에 하나임. 국내외 전력계통 운영기관에서는 전력수요예측의 정확성 향상을 위해 예측 모형 개발에 많은 자원을 투자하고 있으며 기관별로 운영하는 지역의 특성에 맞는 복수의 전력수요예측 모형을 가지고 있음
● 본 연구에서 제안하는 ‘단기 전력수요예측 정확성 개선을 위한 앙상블 모형에 대한 연구’는 BTM 분산전원의 영향성을 고려하여 전력수요예측에 사용되는 과거 전력수요 데이터 복원 기술 개발과 통계적 예측 모형, 심층신경망 예측 모형,
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