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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이현진 (숭실사이버대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제17권 제3호
발행연도
2016.6
수록면
157 - 164 (8page)

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태양광 발전량은 날씨에 큰 영향을 받는다. 기상 예보를 사용할 수 있는 환경이라면, 기상 예보 정보를 사용하여 미래의 태양광 발전량을 단기예측 할 수 있다. 하지만, 섬이나 산과 같이 네트워크의 단절에 의해 기상예보 정보를 사용할 수 없는 제한된 환경에서는 기상예보를 사용한 태양광 발전량 예측 모델을 사용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 시스템 자체적으로 수집할 수 있는 정보만을 이용하여 태양광 발전량을 단기 예측할 수 있는 시스템을 제안하였다. 예측의 정확도를 높이기 위하여 이전 온도정보와 발전량 정보를 이용하여 단기 예측모델을 생성하였다. 실험을 통하여 실데이터에 제안한 예측모델을 적용하여 유용한 결과를 보였다.
#태양광 발전 예측 #데이터 마이닝 #신경회로망 #기상 데이터 #Prediction of solar power generation #Data mining #Neural networks #Weather data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 태양광 발전 예측 모델
3. 실험환경 및 결과
4. 결론
References

참고문헌 (14)

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[학술대회논문] - M. Detynicki / 2012 / Weather-based solar energy prediction / WCCI 2012 IEEE world cong. on computational intelligence : 1 ~ 7 google schola [학술대회논문] - A. Prastawa / 2013 / New Approach on Renewable Energy Solar Power Prediction in indonesia based on Artificial Neural Network technique: Southern region of Sulawesi island study case / 2013 International Conference on Quality in Research : 166 ~ 169 google schola [학술지(정기간행물)] - 차왕철 / 2014 / 태양광발전요소 데이터를 활용한 발전효율 퍼지 예측 모델 설계 / 전기학회논문지 63 (10) : 1423 ~ 1427 dbpia [학술지(정기간행물)] - 김광득 / 2013 / 태양광발전 단기예측모델 개발 / 한국태양에너지학회 논문집 33 (6) : 62 ~ 69 dbpia [학술지(정기간행물)] - Rokach, L. / 2010 / Ensemble-based classifiers / Artificial Intelligence Review 33 : 1 ~ 39 google schola

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