메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이강혁 (서울과학기술대학교) 김우제 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제14권 제3호(JKIIT, Vol.14, No.3)
발행연도
2016.3
수록면
175 - 183 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2016.14.3.175

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
태양광 발전은 기상에 많은 영향을 받기 때문에 발전량이 일정하지 않아 예측에 어려움이 있다. 24시간 앞의 태양광 발전량을 예측하는 것은 한국 전력거래소의 전력시스템과 스마트그리드 시스템에 안정적으로 연계되어 효율적인 에너지관리를 가능하게 할 수 있다. 본 연구에서 발전량 예측 모델을 수립하기 위하여, 2013년부터 2014년까지의 발전량, 기상실측, 기상예보 데이터를 수집하였다. 그리고 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 회귀를 이용하여 일사량 예측모델을 수립하였고, 예측된 일사량으로부터 최종적으로 발전량을 예측하는 모델을 수립하였다. 또한, 발전량 예측을 저해하는 요인들의 영향을 분석하여 본 24시간 후의 태양광 발전량을 예측하는 모델의 일반적인 성능을 도출하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 예측 알고리즘
Ⅳ. 발전량 예측 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-566-002620342