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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
남승범 (Sangmyung University) 허진 (Sangmyung University)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제32권 제10호
발행연도
2018.10
수록면
17 - 23 (7page)
DOI
10.5207/JIEIE.2018.32.10.017

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

시공간적 특성을 고려한 확률 기반의 하이브리드 태양광발전 출력예측모형 개발에 관한 연구
남승범 에너지그리드학과 2019.01 학위논문

2018

확률기반의 Hybrid Spatio-Temporal 태양광발전 예측시스템 개발
남승범 ,  허진 조명·전기설비학회논문지 2018.10 학술저널
Spatio-Temporal 태양광발전 출력예측 모형의 월별 및 계절별 특성분석
남승범 ,  허진 대한전기학회 학술대회 논문집 2018.07 학술대회자료

초록· 키워드

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As solar power increases rapidly, there is a problem of integration to the power system. Because solar power has a variability due to a variety of external factors, accurate output forecasting of solar power for stable power system must be preceded. In recent years, as electric vehicle charging demand is expected to increase, renewable output forecasting will become more important to reliably power fluctuating demand side. But, since the existing deterministic method limits the representation of the uncertainty of renewable energy, a probabilistic forecasting method should be performed. In order to express the uncertainty of solar power affected by spatial and temporal environment, this thesis proposed a probability based hybrid spatio-temporal forecasting model. Verification of the forecasting model was conducted using output data from actual solar plant in Korea.
#Hybrid Spatio-Temporal Forecasting #Naive Bayes Classifier #Solar Power Forecasting

목차

Abstract
1. 서론
2. 크리깅 기법을 활용한 공간모델링
3. Naive Bayes Classifier 분류 기법을 활용한 확률 기반의 예측 모델
4. Hybrid Spatio-Temporal 태양광발전 출력 예측 모델 사례연구 결과
5. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Kim, H. D., “Carbon Free Islnad Jeju by 2030,” http://www.keei.re.kr/keei/download/seminar/130911/DI1309 11_b02.pdf Vemulapalli Naga Draveen Praveen, “Architecture and Method for Providing Priority Charging for Government Authorized Emergency Electrical Vehicles (AEEV),” M.Sc. Thesis, Electrical Engineering in university of Tennessee, 2012. Yudo. Fan., Chunlin Guo, Pengxin Hou, and Zheci Tang, “Impact of Electric Vehicle Charging on Power Load Based on TOU Price,” Energy and Power Engineering, Vol. 5, No.4B, pp. 1347-1351, 2013. Ruofan Jin, Bing Wang, Peng Zhang, and Peter B. Luh, “Decentralised online charging scheduling for large populations of electric vehicles: a cyber-physical system approach,” International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems, Vol. 28, No. 1, pp. 29-45, 2013. PJM., “PJM’s Evolving Resource Mis and System Reliability,” 2017.

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