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학술대회자료
저자정보
김현구 (한국에너지기술연구원) 이영섭 (동국대학교) 장문석 (한국에너지기술연구원)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 학술대회논문집 한국태양에너지학회 2010년도 추계학술발표대회 논문집
발행연도
2010.11
수록면
471 - 474 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2010

제주도 일단위 풍력발전예보 모형개발을 위한 군집분석 및 기상통계모형 실험
김현구 ,  이영섭 ,  장문석 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2010.11 학술대회자료
제주도 일단위 풍력발전예보 모형개발을 위한 군집분석 및 기상통계모형 실험
김현구 ,  이영섭 ,  장문석 한국환경과학회지 2010.10 학술저널
군집분석 및 기상통계모델에 의한 일단위 제주도 풍력발전 예보모형 개발
김현구 ,  이영섭 ,  장문석 한국대기환경학회 학술대회논문집 2010.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Three meteor-statistical forecasting models - the transfer function model, the time-series autoregressive model and the neural networks model - were tested to develop a daily forecasting model for Jejudo, where the need and demand for wind power forecasting has increased. All the meteorological observation sites in Jejudo have been classified into 6 groups using a cluster analysis. Four pairs of observation sites among them, all having strong wind speed correlation within the same meteorological group, were chosen for a model test. In the development of the wind speed forecasting model for Jejudo, it was confirmed that not only the use a wind dataset at the objective site itself, but the introduction of another wind dataset at the nearest site having a strong wind speed correlation within the same group, would enhance the goodness to fit of the forecasting. A transfer function model and a neural network model were also confirmed to offer reliable predictions, with the similar goodness to fit level.
#풍력발전예보(Wind power forecasting) #군집분석(Cluster analysis) #기상통계모형(Meteor-statistical forecasting model) #제주도(Jejudo)

목차

Abstract
1. 서론
2. 기상관측자료 군집분석
3. 기상통계모형 실험
4. 결론
후기
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