개선된 Salp Swarm 기반 전력 부하 예측
기존 전력 시스템 부하 예측 방법은 복잡하고 변동성이 큰 데이터 처리 시 공간 의존성 모델링과 하이퍼파라미터 최적화에 한계가 있어 정확도와 안정성이 저하되는 문제가 있었습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개선된 Salp Swarm 알고리즘(ISSA)과 Temporal Graph Convolutional Network(TGCN)를 통합한 단기 시공간 부하 예측 프레임워크를 제안합니다. ISSA는 전역 탐색과 지역 활용의 균형을 맞추는 적응형 감쇠 인자를 포함하고, 조기 수렴을 방지하는 동적 학습 메커니즘을 도입한 새로운 2…