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학술저널
저자정보
서종관 (I-ON communications) 이태일 (I-ON communications) 이휘성 (I-ON communications) 박점배 (I-ON communications)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제2호
발행연도
2020.6
수록면
32 - 37 (6page)

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태양광 발전은 특성상 간헐성과 불확실성이 항상 존재하기 때문에 정확한 예측은 어려우며, 실시간 발전량 진단을 위한 이상감지 기술이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 파라미터의 상관관계를 도출하고 최근접 이웃 알고리즘을 적용하여 정상데이터와 비정상데이터를 분류한다. 두 분류의 결과는 발전 시스템의 결함에 의한 아웃라이어와 구름 등에 의해 단기간 동안 발생하는 부분 음영 및 전체 음영의 일시적인 전력손실을 보여준다. 100kW 발전소 데이터를 대상으로 머신러닝 분석을 수행하여 테스트 결과를 산출하였으며 실제 이상치와 이상치 후보지를 검증하였다.
#Photovoltaic #Anomaly Detection #K-nearest neighbor #Classification #Dynamic Time Warpping

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References

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