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      시간단위 전력수요자료의 함수적 군집분석: 사례연구 = Functional clustering for electricity demand data: A case study

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      https://www.riss.kr/link?id=A104378500

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      It is necessary to forecast the electricity demand for reliable and effective operation of the power system. In this study, we try to categorize a functional data, the mean curve in accordance with the time of daily power demand pattern. The data were collected between January 1, 2009 and December 31, 2011. And it were converted to time series data consisting of seasonal components and error component through log transformation and removing trend. Functional clustering by Ma et al. (2006) are applied and parameters are estimated using EM algorithm and generalized cross validation. The number of clusters is determined by classifying holidays or weekdays. Monday, weekday (Tuesday to Friday), Saturday, Sunday or holiday and season are described the mean curve of daily power demand pattern.
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      It is necessary to forecast the electricity demand for reliable and effective operation of the power system. In this study, we try to categorize a functional data, the mean curve in accordance with the time of daily power demand pattern. The data were...

      It is necessary to forecast the electricity demand for reliable and effective operation of the power system. In this study, we try to categorize a functional data, the mean curve in accordance with the time of daily power demand pattern. The data were collected between January 1, 2009 and December 31, 2011. And it were converted to time series data consisting of seasonal components and error component through log transformation and removing trend. Functional clustering by Ma et al. (2006) are applied and parameters are estimated using EM algorithm and generalized cross validation. The number of clusters is determined by classifying holidays or weekdays. Monday, weekday (Tuesday to Friday), Saturday, Sunday or holiday and season are described the mean curve of daily power demand pattern.

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      참고문헌 (Reference)

      1 송경빈, "평일 단기전력수요 예측을 위한 최적의 지수평활화 모델 계수 선정" 대한전기학회 62 (62): 149-154, 2013

      2 이미애, "클럽발 자료를 위한 함수적 군집 분석: 사례연구" 한국데이터정보과학회 25 (25): 1069-1077, 2014

      3 왕한호, "인지무선통신 환경에서 슬롯-알로하 기법의 전송 효율 분석" 대한전기학회 64 (64): 41-44, 2015

      4 여인권, "우리나라 기상자료에 대한 군집분석" 한국데이터정보과학회 22 (22): 941-949, 2011

      5 김혜중, "스펙트럼분석 기반의 미기상해석모듈 평가알고리즘 제안 및 시계열 군집분석에의 응용" 한국데이터정보과학회 26 (26): 41-53, 2015

      6 이용수, "소비전력 최소화를 위한 빅데이터 환경에서의 공간기반 에너지 관리 시스템에 관한 연구" 한국인터넷방송통신학회 13 (13): 229-235, 2013

      7 곽영훈, "냉방 에너지 절감을 위한 시뮬레이션 기반 에너지관리 시스템 적용" 대한건축학회 29 (29): 255-262, 2013

      8 정상욱, "계절성과 온도를 고려한 일별 최대 전력 수요 예측연구" 한국통계학회 27 (27): 843-853, 2014

      9 Moon, S. I., "Utilization and economic analysis of energy storage system(ESS)" 442 : 44-48, 2013

      10 Taylor, J. W., "Triple seasonal methods for short-term electricity demand forecasting" 204 : 139-152, 2010

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      24 Wei, G. C., "A Monte Carlo implementation of the EM algorithm and the poor man’s data augmentation algorithms" 85 : 699-704, 1990

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      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.18 1.18 1.07
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.01 0.91 0.911 0.35
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