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최근 풍력에너지는 풍력터빈의 지능화뿐만 아니라 풍력 발전량 예측 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 풍력 발전은 기상상태에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 분산형 전원의 예측정보를 향상시켜 예측한 발전량과 실제 발전량의 차이를 최소화하기 위한 분산형 전원전력의 단기예측 모델을 설계한다. 제안된 모델은 단기 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 결합하였으며, 물리모델에서 생산된 격자별 예측값 중 예측 지점내 예측지점의 값을 추출하고, 물리 모델 예측값에 통계모델을 적용하여 발전량 산정을 위한 최종 기상 예측값을 생성한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측 모델을 수행한다.
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참고문헌 (15)
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A. More / 2003 / Forecasting wind with neural networks / marine Structure 16 : 35 ~ 49
A. Sfetsos / 2002 / A novel approach for the forecasting of mean hourly wind speed time series / Renewable Energy 27 : 163 ~ 174
B. Abraham / 2005 / Statistical methods for forecasting / Wiley
G. E. P. Box / 1994 / Time series analysis, forecasting and control / Prentice Hall
J. powers / 2000 / Application of neural networks in aluminum corrosion / Journal of the Korean Data & Information Science Society 1 : 157 ~ 172
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J. powers / 2000 / Application of neural networks in aluminum corrosion / Journal of the Korean Data & Information Science Society 1 : 157 ~ 172
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