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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 83 - 89 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.9.83
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태양광 에너지는 스마트그리드 시스템에서 신재생에너지로서 중요한 위치를 차지하고 있는데 기상 상황에 따라 발전량의 차이가 큰 편이다. 따라서 기상 상황에 따른 정확한 발전량의 예측은 스마트 그리드의 신뢰성과 운영의 효율성을 향상시킬 수 있다. 이 정확한 발전량 예측 문제를 해결하기 위해 본 논문은 특정 지점의 발전량 예측을 자동화하는 기법을 제안한다. 특정 지점에서의 발전량을 제공함에 있어서 해당 지점의 과거 발전량과 기상 데이터에 기반하여 머신 러닝 모델을 훈련하여 최적의 알고리즘을 찾아내고 기상 예보에 따라 미래의 발전량을 예측한다. 또한 발전량 예측에 있어서 어떠한 기상 변수가 중요한지 분석하여 기상 변수 적용에 따른 모델의 성능을 향상시킨다. 실험결과 최대 90% 이상의 정확도를 나타내었으며 가조시간, 일사량, 일조시간 등이 발전량에 중요 변수임을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 머신러닝 알고리즘과 기상 데이터에 기반한 태양광 발전량 예측 시스템
Ⅳ. 실험 및 성능 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
A. Chaouachi / 2010 / Neural network ensemble-based solar power generation short-term forecasting / Journal of Advanced Computational and Intelligence Informatics 14(1):69~75
M. R. Hossain / 2012 / Hybrid prediction method of solar power using different computational intelligence algorithms / Proceedings of the Power Engineering Conference 4(1):76~87
M. David / 2016 / Probabilistic forecasting of the solar irradiance with recursive ARMA and GARCH models / Solar Energy 133:55~72
N. Sharma / 2010 / Cloudy computing: Leveraging weather forecasts in energy harvesting sensor systems / Proceedings of the 7th Annual IEEE Communications Society Conference, Sensor Mesh and Ad Hoc Communications and Networks :1~9
N. Sharma / 2011 / Predicting solar generation from weather forecasts using machine learning / Proceedings of the 2nd IEEE International Conference, Smart Grid Communications :528~533
M. R. Hossain / 2012 / Hybrid prediction method of solar power using different computational intelligence algorithms / Proceedings of the Power Engineering Conference 4(1):76~87
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N. Sharma / 2010 / Cloudy computing: Leveraging weather forecasts in energy harvesting sensor systems / Proceedings of the 7th Annual IEEE Communications Society Conference, Sensor Mesh and Ad Hoc Communications and Networks :1~9
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