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이동현 (동국대학교) 정아현 (동국대학교) 김진영 (한국에너지기술연구원) 김창기 (한국에너지기술연구원) 김현구 (한국에너지기술연구원) 이영섭 (동국대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제39권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
59 - 66 (8page)

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New and renewable energy forecasts are key technology to reduce the annual operating cost of new and renewable facilities, and accuracy of forecasts is paramount. In this study, we intend to build a model for the prediction of short-term solar power generation for 1 hour to 3 hours. To this end, this study applied two time series technique, ARIMA model without considering seasonality and SARIMA model with considering seasonality, comparing which technique has better predictive accuracy. Comparing predicted errors by MAE measures of solar power generation for 1 hour to 3 hours at four locations, the solar power forecast model using ARIMA was better in terms of predictive accuracy than the solar power forecast model using SARIMA. On the other hand, a comparison of predicted error by RMSE measures resulted in a solar power forecast model using SARIMA being better in terms of predictive accuracy than a solar power forecast model using ARIMA.
#태양광 발전량(Solar power generation) #시계열 분석(Time series analysis) #ARIMA(Autoregressive intergrated moving average) #SARIMA(Seasonal ARIMA) #MAE(Mean Absolute Error) #RMSE(Root Mean Square Error)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 태양광 발전량 예보모형 구축 실험
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Reikard, G. / 2009 / Predicting Solar Radiation at High Resolutions: A Comparison of Time Series Forecasts / Solar Energy 83:342~349 google schola Moreno-Muñoz, A. / 2008 / Short Term Forecasting of Solar Radiation / IEEE International Symposium on Industrial Electronics google schola 김삼용 / 2017 / 기상변수를 활용한 일사량 예측 연구 / 응용통계연구 30(6):1005~1013 dbpia Akaike, H. / 1974 / A New Look at Statistical Model Identification / IEEE Transactions on Automatic Control AU-19:716~722 google schola Schwarz, G. / 1978 / Estimating the Dimension of a Model / Annals of Statistics 6:461~464 google schola

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