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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 225 - 230 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.3.225
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세계 에너지시장 동향 및 재생에너지 관련 제도 개선으로 태양광발전 보급이 증가하고 있다. 태양광발전은 탄소를 발생시키지 않으면서 발전할 수 있다는 점에서 유망한 대체 에너지원이다. 하지만, 이러한 재생에너지를 이용한 전력원은 자연에너지를 이용하는 특성상 불안전한 발전출력으로 인해 발전량 예측, 유지보수 및 관리 시스템이 필요하다. 태양광 발전량을 예측하기 위해서는 먼저 태양광 발전에 가장 많은 영향을 미치는 일사량을 예측해야 하므로 이와 관련된 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 kNN-LSTM (k-Nearest Neighbor and Long Short-Term Memory) 기반 일사량 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 kNN을 이용하여 전 날 일사량 패턴과 유사한 과거 데이터를 탐색한 다음 LSTM에 입력변수로 사용하여 다음 날의 시간별 일사량을 예측한다. 실험 결과, 제안된 방법이 서포트 벡터 회귀, 인공신경망 및 LSTM에 비해 계절에 따른 청명한 날과 흐린 날 모두 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 일사량 예측 실험 및 분석
3. 실험 결과
4. 결론 및 향후과제
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Ministry of Trade, Industry and Energy, “Introduction of Renewable Energy Generation Prediction System,” Available: https://www.motie.go.kr/motie/ne/presse/press2/bbs/bbsView.do?bbs_seq_n=163324&bbs_cd_n=81, 2020, [Accessed: April 8, 2022]
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Minseok Kim, Seunghwan Jung, Jonggeun Kim, Hansoo Lee and Sungshin Kim, “A Study on Solar Radiation Forecasting Based on Long Short-term Memory Considering Hourly Weather Changes,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 31, no. 1, pp. 88-94, 2021.
Yu Min Suh, Heung-goo Son and Sahm Kim, “Solar Radiation Forecasting by Time Series Models,” The Korean Journal of Applied Statistics, vol. 31, no. 6, pp. 785-799, 2018.
Colak, llhami, Yesibudak, Mehmet, Genc, Naci and Bayindir, Ramazan “Multi-period Prediction of Solar Radiation using ARMA and ARIMA Models,” 2015 IEEE 14th international conference on machine learning and applications (ICMLA), pp. 1045-1049, 2015.
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Colak, llhami, Yesibudak, Mehmet, Genc, Naci and Bayindir, Ramazan “Multi-period Prediction of Solar Radiation using ARMA and ARIMA Models,” 2015 IEEE 14th international conference on machine learning and applications (ICMLA), pp. 1045-1049, 2015.
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