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자료유형
학술저널
저자정보
서영민 (경북대학교) 이병준 (경북대학교) 최윤영 (경북대학교)
저널정보
한국환경기술학회 한국환경기술학회지 한국환경기술학회지 제18권 제3호
발행연도
2017.1
수록면
242 - 251 (10page)

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본 연구에서는 기상자료를 이용한 기계학습 기반 태양광 발전량 예측모델의 성능을 조사하였다. 태양광 발전량 및 기상자료를 활용하여 세 가지 기계학습모델, 즉 artificial neural network (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), generalized regression neural network (GRNN) 모델을 구축하였으며, 통계학적 모델성능 평가지표에 근거하여 모델성능을 비교하였다. 태양광 발전량 및 기상변수, 특히 일사량 및 일조시간을 입력으로 하는 기계학습모델들은 태양광 발전량만을 이용한 기계학습모델보다 더 우수한 성능을 나타냈다. ANN 모델은 ANFIS 및 GRNN 모델보다 더 우수한 예측결과를 산출하였다. 모든 비교모델 중에서 태양광 발전량, 일사량 및 일조시간을 입력변수로 하는 ANN3 모델은 모델성능 평가지표에 근거하여 가장 우수한 성능을 나타냈다. 따라서 기상변수 중 일사량과 일조시간을 활용하는 ANN 모델은 신뢰성 있는 태양광 발전량 예측을 위한 효과적인 도구가 될 수 있다.
#Photovoltaic power generation forecasting #Artificial neural network #Adaptive neuro-fuzzy inference system #Generalized regression neural network

목차

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참고문헌 (16)

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Cervone, G. / 2017 / Shortterm photovoltaic power forecasting using artificial neural networks and an analog ensemble / Renewable Energy 108:274~286 google schola 김지용 / 2011 / 태양광발전소의 입지에 따른 환경문제 해결방안 / 한국환경기술학회지 12(2):141~147 google schola 김선명 / 2012 / 전남지역 신재생에너지 산업 클러스터 기반분석 및 육성 방안: 태양광산업을 중심으로 / 한국환경기술학회지 13(2):145~154 google schola 이현진 / 2016 / 현재 기상 정보의 이동 평균을 사용한 태양광 발전량 예측 / 멀티미디어학회논문지 19(8):1530~1537 dbpia 이승민 / 2016 / 기계학습을 이용한 태양광 발전량 예측 및 결함 검출 시스템 개발 / 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 5(10):353~360 Crossref

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