본 논문은 단기전력부하에 대한 수요예측을 딥 러닝 알고리즘을 응용하여 개발한 방법론으로 정확한 수요예측결과를 도출하고자 함이며, 실험결과가 수용가 측면에서 어떠한 장점을 제공하는지에 대하여 기술했다.
실험 대상은 전력사용 유형이 다른 공장, 건물, 공장-건물복합, 주택 4개의 수용가를 선정했다. 각 수용가의 46개월치 15분단위 데이터를 사용했고, 실험내용은 예측성능을 높이기 위해 상세 7단계의 전처리 과정을 수행했으며, 각 활용도와 상황에 맞는 case를 총 168개로 분리하고, 딥 러닝 알고리즘인 LSTM을 응용하여 개발한 방법론으로 예측결과를 도출했다.
도출된 결과를 바탕으로 기존 전력부하예측 연구에 많이 활용된 시계열 분석기법인 이동평균법, 지수평활법, 회귀분석법, ARIMA모형으로 예측한 결과와 비교했고, LSTM을 응용하여 개발한 방법론이 전체 168개 CASE 중에서 110개 CASE에 대한 우수성을 입증했다.