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저자정보
김대영 (제주대학교) 김범석 (제주대학교)
저널정보
한국신재생에너지학회 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 한국신재생에너지학회 2021년도 학술대회 [초록집]
발행연도
2021.7
수록면
166 - 166 (1page)

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풍력 분야에서는 풍속과 에너지 생산량의 보다 엄밀한 예측을 위해, 다양한 접근방식의 통계학적 모델들이 제시되고 있다. 하지만, 모든 경우에 적용 가능한 단 하나의 접근법을 제시하기에는 힘든 측면이 있다. 바람장은 원천적으로 간헐적 특성을 보이며, 외부환경 조건인 대기요인과의 상호작용 속에 비선형적 특징을 내포하기 때문에다. 현재 대다수 풍력발전설비의 발전량 예측 연구에서 모델의 입력 특성(feature)으로 풍속, 대기압, 온도 및 습도만을 고려하고 있다. 대기 안정도와 각종 난류성분이 입력 특성으로 활용될 경우, 각 대기요인들의 영향력에 관한 연구는 미진하다. 본 연구에서는 통계학적 모델인 기계학습(Machine Learning, ML) 알고리즘 4개와 대기요인 13개를 기반으로 풍력발전단지의 10분 평균 출력과 1일 발전량을 예측하였다. 이 과정에서 모델의 예측성능을 분석하고, 입력 특성으로 활용된 대기요인들의 개별 영향도를 ... 전체 초록 보기
#Machine learning(기계학습) #Wind power prediction(풍력발전 예측) #Atmospheric stability(대기 안정도) #Turbulent kinetic energy(난류 운동에너지) #Turbulence dissipation rate(난류 소산율)

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