요약 |
본 발명은 인공신경망을 이용한 다중적 전력 수요 예측 방법에 관한 것으로서, 전력수요에 대한 데이터를 데이터베이스로부터 입력받는 입력단계; 및 인공신경망 기반의 예측모델에 상기 데이터를 입력값으로 취하여 연산함으로써 상기 데이터의 생성 시점 이후 시점에서의 전력수요에 대한 예측값을 출력하는 출력단계를 포함하되, 상기 출력단계는, 상기 예측값을 재귀적으로 하나의 예측모델에 입력값으로 취하여 연산함으로써 상기 예측값을 다시 생성하는 예측구조 1을 포함하며, 상기 예측구조 1은 하기의 수식을 만족하며,상기 출력단계는, 상기 데이터를 복수개의 예측모델에 각각 입력한 후 각각 연산을 실시하여 시간의 흐름에 따른 복수개의 시점에 대한 상기 예측값을 각각 출력하는 예측구조 2를 포함하며, 상기 예측구조 2는 하기의 수식을 만족하며,상기 출력단계는, 시간의 흐름에 따른 복수개의 시점에 대한 상기 데이터를 하나의 예측모델에 입력한 후, 한번의 연산으로 시간의 흐름에 따른 복수개의 시점에 대한 상기 예측값을 출력하는 예측구조 3을 포함하며, 상기 예측구조 3은 하기의 수식을 만족하며,상기 출력단계는, 상기 데이터가 주기적 반복 패턴을 가지고 있지 않은 경우에는 예측구조 1과 예측구조 2를 병렬적으로 사용하여 연산하고, 상기 데이터가 주기적 반복 패턴을 가지고 있는 경우에는 예측구조 3을 사용하여 연산하며, 상기 출력단계는, 상기 예측구조 1에 따른 예측값과, 상기 예측구조 2에 따른 예측값과, 상기 예측구조 3에 따른 예측값을 실제값과 각각 비교하여 가장 오차가 적은 예측값을 출력하는 것을 특징으로 한다.본 발명에 따르면, 하나의 입력데이터로 복수개의 시점에 대한 예측값들이 출력되기 때문에, 시간의 누적에 따른 오차가 발생되지 않아 보다 정확한 전력수요에 대한 예측이 실시될 수 있는 효과가 있다.
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