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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
백수웅 (목포대학교) 권성기 (목포대학교) 김창헌 (한국광기술원) 박계춘 (목포대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제44권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
1 - 10 (10page)

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This study highlights the significance of solar power as a renewable energy source and addresses the challenge of solar module degradation, which comprises the accuracy of power-generation forecasts. Traditional forecasting methods depend on facility capacity and average solar irradiance data; however, these methods are prone to intermittency and high uncertainty. In contrast, this study analyzed the degradation of solar modules and proposed an AI-based forecasting model that incorporates these degradation conditions. Indoor and outdoor tests were conducted to measure the I–V characteristics and assess module degradation conditions under various environmental stresses, resulting in the development of a comprehensive database. The study revealed that calculating the annual degradation rate significantly improved forecast accuracy, reducing the average error rate to 0.82%, thereby achieving the research objectives. This research is noteworthy as it enhances forecasting accuracy by introducing a model that accounts for the degradation of solar modules.

목차

Abstract
1. 서론
2. 태양광 모듈 열화 기반의 발전량 예측 방법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

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