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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 501 - 506 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2019.29.6.501
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재생에너지와 관련된 지원사업의 예산이 증가함에 따라 태양광·풍력 발전을 중심으로 설비규모가 확장되고 있는 추세이다. 특히, 태양광 발전은 단기간에 MW급 규모의 발전소를 건설할 수 있기 때문에 미래의 대체에너지원으로 각광받고 있다. 하지만, 이러한 설비용량 증축에도 불구하고 기상요소의 불규칙적인 변동으로 인해 재생에너지를 이용한 발전의 출력량은 여전히 불안정하여 실제로 발전 가능한 전력은 대략 60%에 불과하다. 또한, 태양광 발전에 가장 큰 영향을 미치는 일사량을 예측하지 못할 경우에는 전력수요예측 실패와 함께 막대한 양의 전력비용 손실을 초래한다. 따라서, 태양광 발전시스템의 가용성과 신뢰성을 보장하기 위해 일사량 예측과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기상의 변동에 따른 일사량을 추정하기 위해 기상 데이터 외에 대기권 밖 일사량, 대기청명도를 계산한 다음 인공신경망에 적용하여 비선형성을 갖는 일사량을 예측하였다. 실험 결과, 제안된 인공신경망 일사량 예측 모델이 기상데이터만 이용한 인공신경망 일사량 예측 모델보다 다음 날의 24시간에 해당하는 일사량을 적절히 예측할 수 있음을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. ANN을 이용한 일사량 예측 방법
3. 일사량 예측을 위한 ANN의 입력변수
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후과제
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Il-Ju. Kim and Song-Keum. Lee, “A Study on the Design of Testable CAM using MTA Code,” The Transaction of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 68, no. 2, pp. 106- 111, 2019.
D. Yang, Na. Yeo and P. Mah, “A Dynamic Piecewise Prediction Model of Solar Insolation for Efficient Photovoltaic Systems,” KIIS Transactions on Computing Practices, vol. 23, no. 11, pp. 632-640, 2017.
A. Song, W. Choi, C. Yun and Y. Kim, “Evaluation of Clear Sky Models to Estimate Solar Radiation over the Korean Peninsula,” Journal of the Korean Society of Surveying, vol. 33, no. 5, pp. 415-426, 2015.
M. Kim, S. Jung, J. Kim, H. Lee, B. Kim and S. Kim, “Artificial Neural Network-based Solar Radiation Forecasting for Efficient Solar Photovoltaic System,” Proceedings of KIIS Autumn Conference, vol. 29, no. 2, pp. 113-114, 2019.
J. Park, B. Kim, and J. Park, “Characteristic Analysis of Solar Radiation and Atmospheric Transmissivity at Chupungryeong,” Korean Journal of Agricultural Science, vol. 41, no. 2, pp. 149- 155, 2014.
D. Yang, Na. Yeo and P. Mah, “A Dynamic Piecewise Prediction Model of Solar Insolation for Efficient Photovoltaic Systems,” KIIS Transactions on Computing Practices, vol. 23, no. 11, pp. 632-640, 2017.
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