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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
성상경 (연세대학교 일반대학원 공과대학 산업공학과 석사과정) 조영상 (연세대학교)
저널정보
한국환경경제학회, 한국자원경제학회 자원환경경제연구 자원환경경제연구 제28권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
467 - 495 (29page)

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태양광 발전과 같은 신재생에너지의 불확실성은 전력계통의 유연성을 저해하며, 이를 방지하기 위해서는 정확한 발전량의 사전 예측이 중요하다. 본 연구는 미세먼지 농도를 포함한 기상자료를 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 발전량, 기상자료, 미세먼지 농도 자료를 이용하고 머신러닝 기반의 RBF 커널 함수를 사용한 서포트 벡터 머신을 적용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 예측변수에 미세먼지 농도 반영 유무에 따른 태양광 발전량 예측 모델의 성능을 비교한 결과 미세먼지 농도를 반영한 발전량 예측 모델의 성능이 더 우수한 것으로 나타났다. 미세먼지를 고려한 예측 모형은 미세먼지를 고려하지 않은 예측 모형 대비 6~20시 예측 모형에서는 1.43%, 12~14시 예측 모형에서는 3.60%, 13시 예측 모형에서는 3.88%만큼 오차가 감소하였다. 특히 발전량이 많은 주간 시간대에 미세먼지 농도를 반영하는 모형의 예측 정확도가 더 뛰어난 것으로 나타났다.
#머신러닝 #태양광 발전량 예측 #미세먼지 #서포트 벡터 머신

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관계부처합동 / 2018 / 2030년 국가 온실가스 감축목표 달성을 위한 기본 로드맵 수정안 google schola 관계부처합동 / 2017 / 미세먼지 관리 종합대책 google schola 구경민 / 2002 / Support Vector Machines을 이용한 Microarray Gene Expression Data의 분류 google schola 국회 산업통상자원중소 벤처기업위원회 소속 김삼화 의원실 / 2019 / 미세먼지 높았던 3.1-6일과 직전 6일 발전량 비교 google schola 김현숙 / 2019 / 에너지 전환정책과 발전의 사회적 비용-제7차와 제8차 전력수급기본계획 비교- / 자원환경경제연구 28(1):147~176 dbpia

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