Local level 전력네트워크의 리스크 평가를 위한 LSTM을 활용한 재생에너지 발전량 예측 모델 개발

유호성; 이용래; 김문겸

doi:10.5370/KIEE.2020.69.6.783

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자료유형: 학술저널

저자정보: 유호성 (중앙대학교) 이용래 (중앙대학교) 김문겸 (중앙대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제6호

발행연도: 2020.6

수록면: 783 - 791 (9page)

DOI: 10.5370/KIEE.2020.69.6.783

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Low uncertainty is essential when operating the power system in a stable state. Recently, the uncertainty in the power systems has increased due to the growth of renewable energy. This paper proposes a method to reduce the uncertainty of the power systems including renewable energy by using Long Short-term Memory (LSTM) algorithm. Through repeated simulation, the optimal LSTM model of each renewable unit is created. probabilistic scenario is created by monte-carlo simulation and k-means clustering algorithm, and then we assess risk for each scenario through a test system created with reference to the actual system. To validate the superiority of the proposed method, the risk assessment are conducted through local level test system. The results demonstrate that the optimal LSTM model reduces the risk index compared to other predicted models.

#Long Short-Term Memory #Uncertainty Modeling #Renewable Power Forecasting #Local Level Network #Severity Risk Index

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