Support Vector Regression 기반의 단기 풍력발전 예측시스템 개발

허진; 박범준

doi:10.5207/JIEIE.2017.31.9.104

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자료유형: 학술저널

저자정보: 허진 (Sangmyung University) 박범준

저널정보: 한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제31권 제9호

발행연도: 2017.9

수록면: 104 - 110 (7page)

DOI: 10.5207/JIEIE.2017.31.9.104

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Short-term wind power forecasting is a technique which informs system operators of how much wind power can be expected at a specific time. Due to the increasing penetration of wind generating resource into power grids, short-term wind power forecasting is becoming an important issue for grid integration analysis. Generally, regression model is used to forecast short-term wind generation. Regression method is an approach for modeling the relevance between a dependent variable and one or more independent variables. In order to enhance wind power forecasting errors, we propose the short-term wind power forecasting using support vector machine based on linear regression.

#Support Vector Machine(SVM) #Support Vector Regression(SVR) #Wind Power Forecasting #Short-Term Forecasting #Machine Learning

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[보고서] - / 2015 / Renewable 2015 Global Status Report, Renewable Energy Policy Network for the 21th Century

[기타자료] - / 2015 / World Energy Outlook 2015 / International Energy Agency

[보고서] - / 2015 / 2015 New & Renewable Energy White Paper

[학술지(정기간행물)] - Wen-Yeau Chang / 2014 / A Literature Review of Wind Forecasting Method / Journal of Power and Energy Engineering : 161 ~ 168

[기타자료] - Drucker, H. / 1996 / Support Vector Regression Machines

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