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자료유형
학술저널
저자정보
장진혁 (가천대학교 에너지 IT학과) 신동하 (가천대학교 에너지 IT학과) 김창복 (가천대학교 에너지 IT학과)
저널정보
한국항행학회 한국항행학회논문지 한국항행학회논문지 제22권 제5호
발행연도
2018.1
수록면
478 - 484 (7page)

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본 연구는 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량, 일조, 일사 등 시간별 기상 데이터를 이용하여, 일사 및 일조 그리고 태양광 발전예측을 하였다. 지도학습에서 입출력패턴은 예측에서 가장 중요한 요소이지만 인간이 직접 결정해야하기 때문에, 반복적인 실험에 의해 결정해야 한다. 본 연구는 일사 및 일조 예측을 위하여 4가지 모델의 입출력 패턴을 제안하였다. 또한, 예측된 일조 및 일사 데이터와 전라남도 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 사용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 실험결과 일조 및 일사 예측에서 모델 4가 가장 예측결과가 우수했으며, 모델 1에 비해 일조의 RMSE는 1.5배 정도 그리고 일사의 RMSE는 3배 정도 오차가 줄었다. 태양광 발전예측 실험결과 일조 및 일사와 마찬가지로 모델 4가 가장 예측결과가 좋았으며, 모델 1 보다 RMSE가 2.7배 정도 오차가 줄었다.
#Support vectors machine #Deep learning #Artificial neural network #Sunshine #Solar radiation

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이병하 / 2017 / 신재생에너지와 부하의 불확실성을 고려한 마이크로그리드의 단순화된 강인최적운영 기법에 관한 연구 / 전기학회논문지 66(3):513~521 dbpia 이상봉 / 2011 / 신재생 에너지원 기반의 마이크로그리드 최적운영 방안 / 전기학회논문지 60(8):1467~1472 google schola A. J. Conejo / 2005 / Day ahead electricity price forecasting using the wavelet transform and ARIMA models / IEEE Transactions On Power Systems 20(2):1035~1042 google schola 이대종 / 2015 / 적응적 뉴로-퍼지 모델을 이용한 태양광 발전량 예측 알고리즘 개발 / 전기학회 논문지 P권 64(4):246~250 dbpia 차왕철 / 2014 / 태양광발전요소 데이터를 활용한 발전효율 퍼지 예측 모델 설계 / 전기학회논문지 63(10):1423~1427 dbpia

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