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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 정갑주
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 건국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수12
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최근 태양광 에너지가 화석 연료를 대체하는 신재생 에너지원으로 주목받고 있다. 이러한 태양광 에너지는 기존의 화석 연료가 초래하는 지구 환경 오염 문제를 해결할 수 있는 대안이 될 수 있기 때문에 전 세계적으로 태양광 발전 시스템이 확산되고 있으며, 동시에 기상 요건에 따라 달라지는 발전량을 예측하는 모델에 관한 연구가 활발하다. 그러나 이러한 시스템에서 발전되는 전기 에너지를 대규모로 저장하는 것은 비용 및 기술 관점 모두에서 어렵다. 따라서, 태양광 발전량을 사전에 정확히 예측하고, 거기에 맞게 기존의 화력 발전량을 줄여서, 전기 에너지를 저장 없이 사용하는 것은 매우 중요한 문제이다.
본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 태양광 발전량 예측 서비스를 위한 모델 관리 및 운영 클라우드 시스템을 제안한다. 이 시스템은 다양한 태양광 발전량 예측 모델들을 표준화된 방법으로 실행하며 관련된 데이터들을 체계적으로 관리하는 것을 목표로 한다.
제안한 시스템은 발전량 실시간 모니터링 시스템, 모니터링 데이터 및 예측 결과 관리 시스템, 예측 모델 개발 및 관리 시스템, 예측 모델 실시간 실행 시스템으로 구성되어 아마존 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하고, NodeJS를 기반으로 구현한다. 마지막으로, 시스템 관점에서 높은 안정성과 보안성을 보장하고, 다양한 예측 기법이 적용된 모델들을 서비스하며 얻은 예측 결과를 통해 적절한 의사결정으로 발전소와 ESS(Energy Storage System)의 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 태양광 발전량 예측 서비스를 위한 모델 관리 및 운영 클라우드 시스템을 제안한다. 이 시스템은 다양한 태양광 발전량 예측 모델들을 표준화된 방법으로 실행하며 관련된 데이터들을 체계적으로 관리하는 것을 목표로 한다.
제안한 시스템은 발전량 실시간 모니터링 시스템, 모니터링 데이터 및 예측 결과 관리 시스템, 예측 모델 개발 및 관리 시스템, 예측 모델 실시간 실행 시스템으로 구성되어 아마존 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하고, NodeJS를 기반으로 구현한다. 마지막으로, 시스템 관점에서 높은 안정성과 보안성을 보장하고, 다양한 예측 기법이 적용된 모델들을 서비스하며 얻은 예측 결과를 통해 적절한 의사결정으로 발전소와 ESS(Energy Storage System)의 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
목차
제1장 서론 1제1절 연구 배경 1제2절 연구 목표 2제3절 논문 구성 3제2장 관련 연구 4제1절 태양광 발전량 예측 기법 41. ARIMA 42. 순환 신경망과 LSTM 6제2절 클라우드 기반 예측 서비스 9제3장 태양광 발전량 예측 모델 12제1절 예측 모델 설계 121. 데이터 전처리 122. 예측 모델 133. 데이터 후처리 13제2절 예측 모델 구현 14제3절 예측 모델 실험 151. 실험 환경 152. 실험 데이터 163. 실험 방법 174. 실험 내용 175. 실험 결과 17제4장 시스템 설계 20제1절 요구 사항 20제2절 주요 컴포넌트 21제5장 시스템 구현 25제1절 발전량 실시간 모니터링 시스템 27제2절 모니터링 데이터 및 예측 결과 관리 시스템 30제3절 예측 모델 개발 및 관리 시스템 34제4절 예측 모델 실시간 실행 시스템 42제6장 결론 및 향후 연구 47제1절 결론 47제2절 향후 연구 47참고문헌 49ABSTRACT 52
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