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오현규 (충남대학교) 신우균 (한국에너지기술연구원) 주영철 (한국에너지기술연구원) 배수현 (한국에너지기술연구원) 황혜미 (한국에너지기술연구원) 강기환 (한국에너지기술연구원) 고석환 (한국에너지기술연구원) 장효식 (충남대학교)
저널정보
한국태양광발전학회 Current Photovoltaic Research Current Photovoltaic Research Vol.11 No.1
발행연도
2023.3
수록면
27 - 33 (7page)

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2023

태양광 물리모델과 기계학습을 이용한 발전성능 추정
오현규 ,  신우균 ,  주영철 외 5명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2023.04 학술대회자료
태양광시스템 모델식과 기계학습을 이용한 발전성능 추정
오현규 ,  신우균 ,  주영철 외 5명 Current Photovoltaic Research 2023.03 학술저널
인버터 데이터를 사용한 태양광시스템 모델식과 기계학습을 이용한 발전성능 추정
오현규 에너지과학기술학과 2023.01 학위논문

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In this paper, a machine learning model by using a regression algorithm is proposed to estimate the power generation performance of the BIPV system. The physical model formula for estimating the generation performance and the proposed model were compared and analyzed. For the physical model formula, simple efficiency model, temperature correction model, and regressive physics model for changing an irradiance were used. As a result, when comparing the regressive physics model for changing an irradiance and the proposed model with the actual generation measured data, the respective RMSE values are 0.1497 kW, 0.0451 kW and the accuracy values are 86.44%, and 96.56%. Therefore, the proposed model implemented in this experiment can be useful in estimating power generation.
#BIPV #Machine learning #Linear model #Root mean square error

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. BIPV 시스템
3. BIPV 시스템 발전량 추정기법
4. 결론
References

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