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자료유형
학술저널
저자정보
신동하 (가천대학교 에너지 IT학과) 박준호 (가천대학교 에너지 IT학과) 김창복 (가천대학교 에너지 IT학과)
저널정보
한국항행학회 한국항행학회논문지 한국항행학회논문지 제21권 제6호
발행연도
2017.1
수록면
643 - 650 (8page)

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무한한 에너지원을 가진 태양광 발전은 기상 에 의존하기 때문에 발전량이 매우 간헐적이다. 따라서 태양광 발전량의 불확실성을 줄이고 경제성을 향상시키기 위하여 정확한 발전량 예측기술이 필요하다. 기상청은 3일간 기상정보를 예보하지만 태양광 발전 예측에 높은 상관관계가 있는 일조량과 일사량은 예보하지 않는다. 본 연구에서는 기상청에서 3일간 예보하는 기상요소인 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등을 이용하여, 일조 및 일사량을 예측하였으며, 예측된 일사 및 일조량을 이용하여, 실시간 태양광 발전량을 예측하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 결과로서 예측된 기상요소로 발전량을 예측하는 모델보다 제안 모델이 MAE, RMSE, MAPE 등의 오차율 지표에서 더 좋은 결과를 보여주었다. 또한, 기계 학습의 한 종류인 서포트 벡터 머신을 사용하는 것보다 DNN을 사용하는 것이 더 낮은 오차율 지표를 보여주었다.
#Solar photovoltaic generation forecast #Deep learning #Artificial neural network #Support vector machine

목차

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참고문헌 (13)

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이수미 / 2010 / 마이크로그리드의 안정적 운영을 위한 풍력 및 태양광 발전원 최적 구성 비율 산정 방안 연구 / 전기학회논문지ABCD 59(2):272~276 dbpia 이병하 / 2017 / 신재생에너지와 부하의 불확실성을 고려한 마이크로그리드의 단순화된 강인최적운영 기법에 관한 연구 / 전기학회논문지 66(3):513~521 dbpia M. H. Seo / 2009 / A development of the solar position algorithm for improving the efficiency of photovoltaic power generation / Proceedings of KIIT Summer Conference :46~51 google schola 송재주 / 2014 / 태양광 발전을 위한 발전량 예측 모델 분석 / 디지털융복합연구 12(3):243~248 dbpia 김광득 / 2013 / 태양광발전 단기예측모델 개발 / 한국태양에너지학회 논문집 33(6):62~69 dbpia

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