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특수일 최대 전력 수요 예측을 위한 결정계수를 사용한 데이터 마이닝
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  • 특수일 최대 전력 수요 예측을 위한 결정계수를 사용한 데이터 마이닝
저자명
위영민,송경빈,주성관,Wi. Young-Min,Song. Kyung-Bin,Joo. Sung-Kwan
간행물명
전기학회논문지= The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
권/호정보
2009년|58권 1호|pp.18-22 (5 pages)
발행정보
대한전기학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Short-term load forecasting (STLF) is an important task in power system planning and operation. Its accuracy affects the reliability and economic operation of power systems. STLF is to be classified into load forecasting for weekdays, weekends, and holidays. Due to the limited historical data available, it is more difficult to accurately forecast load for holidays than to forecast load for weekdays and weekends. It has been recognized that the forecasting errors for holidays are large compared with those for weekdays in Korea. This paper presents a polynomial regression with data mining technique to forecast load for holidays. In statistics, a polynomial is widely used in situations where the response is curvilinear, because even complex nonlinear relationships can be adequately modeled by polynomials over a reasonably small range of the dependent variables. In the paper, the coefficient of determination is proposed as a selection criterion for screening weekday data used in holiday load forecasting. A numerical example is presented to validate the effectiveness of the proposed holiday load forecasting method.