시간별 LSTM 기법을 이용한 단기풍력발전 예측

최준영; 이송근

doi:10.5370/KIEE.2020.69.6.759

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최준영 (전주대학교) 이송근 (전주대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제6호

발행연도: 2020.6

수록면: 759 - 764 (6page)

DOI: 10.5370/KIEE.2020.69.6.759

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Wind power is intermittent and nonlinear. When the amount of power generation exceeding the margin of the power system generation is input from the wind power generator to the grid, disturbance may occur in the grid. Therefore, in order to operate a power system stable, it is necessary to accurately predict wind power generation. For stable system operation, short-term wind power prediction, that is, prediction of the amount of electrical power generated from 1 hour to several hours is required. In this paper, an LSTM model for each forecasted time was created and combined to predict the amount of wind power generation after 1 to 3 hours. The validity of the proposed model was proved by comparing and analyzing the prediction accuracy with the proposed model, LSTM model, and DBN model.

#RNN #LSTM #short-term #wind power #forecast

참고문헌 (15)

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Yubo Tao / 2018 / A Combined Approach for Very Short Term Wind Power Probability Forecast / Proc. of International Conference on Power System Technology :874~880

Huai Nana / 2019 / Short-term Wind Speed Prediction Based on CNN_GRU Model / Proc. of Chinese Control and Decision Conf :2243~2247

Andrew Kusiak / 2009 / Short-term Prediction of Wind Farm Power : A Data Mining Approach / IEEE Transactions on Energy Conversion :125~136

Xiaodan Wang / 2018 / Deep Belief Network based Multi-dimensional Phase Space for Short-term Wind Speed Forecasting / Proc. of Sensing, Diagnostics, Prognostics and Control Conf :204~208

Xiaosheng Peng / 2016 / A Very Short Term Wind Power Prediction Approach Based on Multilayer Restricted Boltzmann Machine / Proc. of IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Conf :2409~2413

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