ディープラーニングを用いた電力需要の予測

電力需要の予測は、発電セクターの改善計画や定期的な運用の準備において重要です。将来の電力需要の予測は、利用可能な需要パターンの複雑さのために難しい課題です。本論文では、施設の能力、供給能力、そして電力消費など、電力予測のための基本的なディープラーニングモデルの性能を研究しました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、そしてCNNとRNNの両方を組み合わせたハイブリッドモデルなど、異なるディープラーニングモデルを設計しました。これらのモデルを韓国電力取引所が提供したデータに適用しました。このデータには、施設の能力、供給能力、および電力消費の毎日の記録が含まれています。実験結果は、CNNモデルが施設の能力、供給能力、電力消費の3つの特徴を予測する際に、他の2つのモデルを大幅に上回ることを示しました。