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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국전력공사 KEPCO Journal on electric power and energy KEPCO Journal on electric power and energy 제5권 제3호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 223 - 228 (6page)
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In order to integrate large amounts of variable generation resources such as wind and solar reliably into power grids, accurate renewable energy forecasting is necessary. Since renewable energy generation output is heavily influenced by environmental variables, accurate forecasting of power generation requires meteorological data at the point where the plant is located. Therefore, a spatial approach is required to predict the meteorological variables at the interesting points. In this paper, we propose the meteorological variable prediction model for enhancing renewable generation output forecasting model. The proposed model is implemented by three geostatistical techniques: Ordinary kriging, Universal kriging and Co-kriging.
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