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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제24권 제3호
발행연도
2013.6
수록면
585 - 592 (8page)

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최근 신재섕에너지와 대체에너지의 필요성이 증가함에 따라 환경오염과 온실효과를 초래하지 않는 풍력에너지 개발에 많은 연구와 투자가 이루어지고 있다. 풍력에너지는 무공해 에너지이며 자원양 이 무한대이고 바람이 부는 곳이라면 어디에서든지 전력생산이 가능하다. 그러나 풍력에너지는 바람에 크게 의존하며 불규칙적인 특성이 있어 효율적인 풍력발전이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 이유로 풍력발전에 있어서 정확한 풍력발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 이러한 풍력발전량의 효율적인 예측을 위해 군산 풍력단지의 자료를 이용해 시계열모형인 ARMA모형과 데이터 마이닝 기법 중 신경망모형을 사용하여 풍력발전랑을 예측하고 비교분석 하였다. 그 결과 신경망모형 적합결과가 ARMA모형 적합결과 보다 더 좋은 예측력을 나타내었다.
#신경망모형 #neural network models #풍력발전량 예측 #군산풍력단지 #wind farm #wind power forecasting #시계열모형 #ARMA models

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1. [단행본] - Abraham, B. / 2005 / Statistical methods for forecasting / Wiley google schola 2. [단행본] - Box, G. E. P. / 1994 / Time series analysis, forecasting and control, 3rd Ed. / Prentice Hall google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Guo, Z. / 2012 / Multi-step forecasting for wind speed using a modified EMD-based artificial neural network model / Renewable Energy 37 : 241 ~ 249 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 황미영 / 2012 / Power Ramp Rate를 이용한 풍력 발전량 예측모델 구축 / 한국컴퓨터정보학회논문지 17 (1) : 212 ~ 218 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 김세윤 / 2011 / 인공신경망 기반의 풍력발전기 발전량 예측에 관한 연구 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 17 (11) : 1173 ~ 1178 dbpia

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