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박혜연 (세종대학교) 정성민 (세종대학교) 김석연 (세종대학교) 박정희 (엘시스) 이동균 (엘시스) 장윤 (세종대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,039 - 1,041 (3page)

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태양광 발전은 스마트 그리드의 핵심 신재생 에너지로 주목받고 있다. 그러나 태양광 발전은 기상조건에 따른 발전량의 편차가 심하여 예측이 어렵다. 안정적인 스마트 그리드의 운용을 위해 태양광 발전량의 정확한 예측이 필요하다. 예측에 사용되는 태양광 발전량과 기상 조건은 다변량 시계열 데이터이다. 다변량 시계열 데이터는 비선형성과 비정상성을 가지므로 예측하기 힘들다. 트리 기반의 예측 모델은 해석력이 높지만 시계열 데이터의 예측에 적합하지 않다. 반면에 인공신경망 기반의 예측 모델은 예측 정확도가 높지만 내부를 해석하기 어렵다. 본 연구는 XAI (^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10583162');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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