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예측 범위 최적화 장치에서 수행되는 예측 범위 최적화 방법으로서, (a) 사전에 정의된 수의 과거 시계열 구간 각각에 대해서, 예측 데이터와 실제 측정 데이터 간의 오차 데이터 및 오차 데이터를 이용한 오차 판단 지수(Rk)를 생성하는 단계; (b) 상기 과거 시계열 구간들 중 시간적으로 선행하는 소정수의 예측 구간(오차 분포 분석 구간)들에 대해서 오차 분포를 분석하는 단계;(c) 상기 오차 분포 분석 구간들의 오차 판단 지수(Rk)의 크기 분포에 따라서 사전에 정의된 수로 오차 판단 지수 구간을 나누는 단계; (d) 상기 과거 시계열 구간들 중 상기 오차 분포 분석 구간들을 제외한 나머지 예측 구간(예측 범위 조정 계수 최적화 구간)들의 오차 판단 지수(Rk)에 따라서, 예측 범위 조정 계수 최적화 구간 각각에 대해서, 상기 오차 판단 지수 구간에 대응되는 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 설정하고, 상기 오차 분포의 분석 결과 및 상기 예측 범위 조정 계수 최적화 구간의 데이터들을 이용하여, 각 오차 판단 지수 구간에 대응되는 상기 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 결정하는 단계; 및 (e) 상기 과거 시계열 구간 이후의 예측 구간들 각각에 대해서, 직전 예측 구간들에서 구해진 오차 데이터들을 이용하여 오차 판단 지수(Rk)를 구하고, 구해진 오차 판단 지수(Rk)에 따라서 상기 (d) 단계에서 결정된 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 이용하여 현재 예측 구간의 예측 범위를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (c) 단계는상기 오차 판단 지수(Rk)의 평균 및 표준편차를 이용하여, 각 구간마다 동일한 구간의 길이를 갖도록 오차 판단 지수 구간을 나누거나, 평균에서 멀어질수록 구간이 길이가 길어지도록 오차 판단 지수 구간을 나누거나, 평균에서 일정 수준까지는 제 1 구간 길이를 갖도록 오차 판단 지수 구간을 나누고, 상기 일정 수준을 벗어나는 구간들에 대해서는 상기 제 1 구간보다 더 긴 제 2 구간 길이를 갖도록 오차 판단 지수 구간을 나누는 것을 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (a) 단계에서오차 판단 지수(Rk)는 사전에 정의된 수의 직전 예측 구간들의 오차 데이터를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (b) 단계는 상기 오차 분포 분석 구간들의 오차 데이터를 이용하여 오차 데이터의 평균 및 표준 편차를 포함하는 분석 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 (d) 단계는 아래의 수학식 1 및 수학식 2에 따라서 각 오차 판단 지수 구간의 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 구하되, [수학식 1][수학식 2]상기 수학식들에서 각 변수와 계수는 아래 같이 정의되는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 방법
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제 5 항에 있어서, 상기 (e) 단계는(e1) 직전 예측 구간들에서 구해진 오차 데이터들을 이용하여 오차 판단 지수(Rk)를 구하는 단계; (e2) 상기 (e1) 단계에서 구해진 오차 판단 지수(Rk)가 상기 오차 판단 지수 구간들 중 어느 구간에 속하는지 판단하는 단계; 및(e3) 상기 (e2) 단계에서 상기 오차 판단 지수가 속하는 지수 구간에 대응되고, 상기 (d) 단계에서 결정된 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 상기 수학식 2에 적용하여 예측 범위를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 방법
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비일시적 저장매체에 저장되고, 프로세서를 포함하는 컴퓨터에서 실행되어, 상기 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 예측 범위 최적화 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램
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프로세서 및 소정의 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하는 예측 범위 최적화 장치로서,상기 메모리에 저장된 명령어들을 실행한 상기 프로세서는 (a) 사전에 정의된 수의 과거 시계열 구간 각각에 대해서, 예측 데이터와 실제 측정 데이터 간의 오차 데이터 및 오차 데이터를 이용한 오차 판단 지수(Rk)를 생성하는 단계; (b) 상기 과거 시계열 구간들 중 시간적으로 선행하는 소정수의 예측 구간(오차 분포 분석 구간)들에 대해서 오차 분포를 분석하는 단계;(c) 상기 오차 분포 분석 구간들의 오차 판단 지수(Rk)의 크기 분포에 따라서 사전에 정의된 수로 오차 판단 지수 구간을 나누는 단계; (d) 상기 전과거 시계열 구간들 중 상기 오차 분포 분석 구간들을 제외한 나머지 예측 구간(예측 범위 조정 계수 최적화 구간)들의 오차 판단 지수(Rk)에 따라서, 예측 범위 조정 계수 최적화 구간 각각에 대해서, 상기 오차 판단 지수 구간에 대응되는 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 설정하고, 상기 오차 분포의 분석 결과 및 상기 예측 범위 조정 계수 최적화 구간의 데이터들을 이용하여, 각 오차 판단 지수 구간에 대응되는 상기 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 결정하는 단계; 및 (e) 상기 과거 시계열 구간 이후의 예측 구간들 각각에 대해서, 직전 예측 구간들에서 구해진 오차 데이터들을 이용하여 오차 판단 지수(Rk)를 구하고, 구해진 오차 판단 지수(Rk)에 따라서 상기 (d) 단계에서 결정된 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 이용하여 현재 예측 구간의 예측 범위를 결정하는 단계를 수행하여 예측 범위 최적화를 수행하는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 (c) 단계에서 상기 프로세서는 상기 오차 판단 지수(Rk)의 평균 및 표준편차를 이용하여,각 구간마다 동일한 구간의 길이를 갖도록 오차 판단 지수 구간을 나누거나, 평균에서 멀어질수록 구간이 길이가 길어지도록 오차 판단 지수 구간을 나누거나,평균에서 일정 수준까지는 제 1 구간 길이를 갖도록 오차 판단 지수 구간을 나누고, 상기 일정 수준을 벗어나는 구간들에 대해서는 상기 제 1 구간보다 더 긴 제 2 구간 길이를 갖도록 오차 판단 지수 구간을 나누는 것을 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 (a) 단계에서상기 프로세서는, 사전에 정의된 수의 직전 예측 구간들의 오차 데이터를 이용하여 오차 판단 지수(Rk)를 계산하는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 (b) 단계에서 상기 프로세서는 상기 오차 분포 분석 구간들의 오차 데이터를 이용하여 오차 데이터의 평균 및 표준 편차를 포함하는 분석 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 방법
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제 11 항에 있어서, 상기 (d) 단계에서상기 프로세서는, 아래의 수학식 1 및 수학식 2에 따라서 각 오차 판단 지수 구간의 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 구하되, [수학식 1][수학식 2]상기 수학식들에서 각 변수와 계수는 아래 같이 정의되는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 장치
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제 12 항에 있어서, 상기 (e) 단계는(e1) 직전 예측 구간들에서 구해진 오차 데이터들을 이용하여 오차 판단 지수(Rk)를 구하는 단계; (e2) 상기 (e1) 단계에서 구해진 오차 판단 지수(Rk)가 상기 오차 판단 지수 구간들 중 어느 구간에 속하는지 판단하는 단계; 및(e3) 상기 (e2) 단계에서 상기 오차 판단 지수가 속하는 지수 구간에 대응되고, 상기 (d) 단계에서 결정된 예측 범위 조정 계수(Cui, CLi)를 상기 수학식 2에 적용하여 예측 범위를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 범위 최적화 장치
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