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학술저널
저자정보
이흥석 (Pusan National University) 김규한 (Pusan National University) 정희명 (Pusan National University) 이화석 (Dong-eui Institute of Technology) 김형수 (Gyeongnam Nambae University) 박준호 (Pusan National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
1,157 - 1,164 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.8.1157

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Recently, as the need for renewable and alternative energy increases, the proportion of wind power generation is increasing. The wind power generation can be produced anywhere in the windy place through fixed function. Commonly, the wind power generation is connected to end of system or microgrid, which have a small inertia. The wind power output depends heavily on the wind speed. So, the wind power generation generates irregular power. When irregular wind power is connected to the grid, system quality problem would occur. Therefore, in order to stabilize the system operation, it is necessary to accurately forecast the wind power and calculate the reserve power. In this paper, the LSTM(Long Short-term Memory) model was used for wind power forecasting. Also, in order to verify the accuracy of the applied method, we analyzed it by comparing with the results of ANN(Artificial Neural Network) model and SVR(Support Vector Regression) technique.
#Wind Power Forecasting #Deep Learning #Long Short-term Memory #Artificial Neural Network #Support Vector Regression

목차

Abstract
1. 서론
2. 풍력발전기 출력 예측 모델
3. 사례 연구
4. Conclusion
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Korea Power Exchange / 2017 / The 8th Basic Plan for Longterm Electricity Supply and Demand google schola 2017 / Renewable Energy 3020 Implementation Plan google schola 김영주 / 2017 / 풍향과 풍속의 특징을 이용한 SVR기반 단기풍력발전량 예측 / 한국통신학회논문지 42(5):1085~1092 dbpia 박수현 / 2016 / 시계열 모형을 이용한 단기 풍력발전 예측 연구 / 응용통계연구 29(7):1373~1383 dbpia Brown, B. G. / 1984 / Time series models to simulate and forecast wind speed and wind power / Journal of Climate and Applied Meteorology google schola

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