수치 예측 알고리즘 기반의 풍속 예보 모델 학습

김세영; 김정민; 류광렬

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김세영 (부산대학교) 김정민 (부산대학교) 류광렬 (부산대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제20권 제3호

발행연도: 2015.3

수록면: 19 - 27 (9page)

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대체 에너지 기술 개발을 위해 지난 20년 동안 풍력 발전에 관련한 기술들이 축적되어왔다. 풍력 발전은 자연적으로 부는 바람을 에너지원으로 사용하므로 환경 친화적이며 경제적이다. 이러한 풍력 발전의 효율적인 운영을 위해서는 시시각각 변하는 자연 바람의 세기를 정확도 높게 예측할 수 있어야 한다. 풍속을 평균적으로 얼마나 정확하게 잘 예측하는지도 중요하지만 실제 값과 예측 값의 절대 오차의 최댓값을 최소화시키는 것 또한 중요하다. 발전운영 계획 측면에서 예측 풍속을 통한 예측 발전량과 실제 발전량의 차이는 경제적 손실을 가져오는 원인이 되므로 유연한 운영 계획을 세우기 위해 최대 오차가 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 풍속 예측 방법으로 과거 풍속 변화 추세뿐만 아니라 기상청 예보와 시기적인 풍속의 특성을 고려하기 위한 경향 값을 반영하여 수치 예측 알고리즘으로 학습한 풍속 예보 모델을 제안한다. 기상청 예보는 풍력 발전 단지를 포함하는 비교적 넓은 지역의 풍속을 예보하지만 풍속을 예측하고자 하는 국소지점에 대한 풍속 예측의 정확도를 높이는데 상당히 기여한다. 또한 풍속 변화 추세는 긴 시간동안 관측한 풍속을 세세하게 반영할수록 풍속 예측의 정확도를 높인다.

#풍속 예측 #수치 예측 알고리즘 #앙상블 모델 트리 #wind speed prediction #numeric prediction algorithm #ensemble of model trees

참고문헌 (13)

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1. [학술대회논문] - Y. K. Wu / 2007 / A literature review of wind forecasting technology in the world / Proceedings of the IEEE conference on Power Tech : 504 ~ 509

2. [학술지(정기간행물)] - W. Y. Chang / 2014 / A literature Review of Wind Forecasting Methods / Journal of Power and Energy Engineering 2 (4) : 161 ~ 168

3. [학술지(정기간행물)] - E. Erdem / 2011 / ARMA based approaches for forecasting the tuple of wind speed and direction / Applied Energy 88 (4) : 1405 ~ 1414

4. [보고서] - M. Milligan / 2003 / Statistical Wind Power Forecasting models: results for U.S. Wind Farms

5. [학술지(정기간행물)] - M. Monfared / 2009 / A new strategy for wind speed forecasting using artificial intelligent methods / Renewably Energy 34 (3) : 845 ~ 848

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