지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,617 - 1,623 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2024.73.10.1617
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
How can the multistep-ahead prediction of photovoltaic power generation be improved by integrating multivariate time series features in a virtual power plant (VPP) environment? To address this question, this study develops and evaluates a photovoltaic power generation forecasting model that integrates a bidirectional gated recurrent unit (Bi-GRU), a temporal convolutional network (TCN), and a multi-head attention mechanism. Our strategy leverages multi-fusion deep learning (DL), which is known for its ability to synthesize multiple prediction technologies, making it particularly suitable for complex scenarios such as energy forecasting. Leveraging advances in Internet of Things (IoT) and smart grid technologies, this model improves the management and operational efficiency of distributed energy resources (DERs) within VPPs. Validation with real-world data demonstrates that this sophisticated DL framework effectively improves forecasting accuracy by skillfully capturing the temporal dynamics and interdependencies in the data. Such enhanced predictive capabilities are critical to ensuring the reliability and efficiency of energy systems, and can help provide a stable and balanced power supply in a market shifting to renewable energy sources.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Forecasting Model Construction
4. Experimental Results
5. Conclusions
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
태양광 발전량 예측을 위한 순환신경망 계열 모델의 성능 비교
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2022 .12
-
Support Vector Regression(SVR) 기반의 단기 태양광발전 예측시스템 개발에 관한 연구
조명·전기설비학회논문지
2019 .06
-
기상정보를 이용한 태양광 발전량 예측서비스 개발
대한전기학회 학술대회 논문집
2021 .07
-
신재생에너지 예측시장 참여형 태양광 발전량 예측 모델 개발
한국태양에너지학회 논문집
2022 .12
-
다중 시계열 특성을 반영한 태양광 발전량 예측
대한전기학회 학술대회 논문집
2024 .07
-
Research Trends of Photovoltaic Power Forecasting Using Machine Learning
AFORE
2022 .09
-
확률기반의 Hybrid Spatio-Temporal 태양광발전 예측시스템 개발
조명·전기설비학회논문지
2018 .10
-
머신러닝을 이용한 태양광 발전량 예측 모델 비교
대한산업공학회지
2021 .10
-
배전계획을 위한 분산전원 예측모델 장단점 및 사례분석
전기학회논문지
2021 .09
-
Photovoltaic Power Generation Prediction based on Recurrent Neural Network
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .02
-
A Survey on Photovoltaic Power Generation Forecasting based on Neural Network
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .11
-
지역별 특성을 고려한 태양광 발전량 예보 모델
한국태양에너지학회 학술대회논문집
2022 .10
-
태양광 발전량 예측을 위한 알고리즘 개발
한국태양에너지학회 학술대회논문집
2023 .04
-
재생에너지 발전량 예측제도 참여자원의 태양광 예측오차율 분석
대한전기학회 학술대회 논문집
2024 .04
-
시공간 태양광 발전량 예견 기술 및 발전설비 모니터링 시스템 구현 방안
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2022 .06
-
기계학습 기법을 조합한 태양광 발전량 예측
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .08
-
태양광발전 예측기반의 VPP 통합운영플랫폼 기술개발
한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집
2019 .05
-
Photovoltaic Power Forecasting Scheme Based on Graph Neural Networks through Long- and Short-Term Time Pattern Learning
Journal of KIISE
2024 .08
-
Two Phase Multivariate to Multivariate Time Series Forecasting Using Self-attention Based Convolutional Autoencoder and Temporal Convolutional Network
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2021 .11
-
Two Phase Multivariate to Multivariate Time Series Forecasting Using Self-attention Convolutional Autoencoder and Temporal Convolutional Network
대한산업공학회지
2022 .08
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091088013