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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 88 - 94 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.1.088
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안정적인 전력계통 운영을 위해서는 기상 변화에 따라 변동되는 발전량을 예측할 수 있는 시스템이 수반되어야 한다. 태양광 발전량 예측을 위해 사용되는 대부분의 기상정보는 일기예보를 통해 쉽게 획득할 수 있다. 하지만, 발전량에 많은 영향을 미치는 일사량은 일기예보에 포함되어 있지 않으므로 정확한 발전량 예측을 위해 일사량 예측과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 시계열 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 순환신경망과 같은 인공지능 기술이 발전함에 따라 LSTM(Long short-term memory)을 이용한 일사량 예측 연구가 제안되고 있다. LSTM은 과거 정보를 반영함으로써 일사량 예측 성능을 높일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기상 변화를 고려할 수 있는 입력변수(대기권 밖 일사량, 대기청명도 등)를 생성한 다음 LSTM에 적용하여 다음 날의 시간별 일사량을 예측하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 인공신경망을 이용한 일사량 예측 방법 보다 시간별 일사량을 적절히 예측할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 실험 데이터 및 LSTM 구조
3. 기상 변화를 고려하기 위한 입력변수 및 LSTM 은닉층의 셀 개수 선정
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후과제
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Seung-wan Hong and Ki-Youl Ok, “Planning and Implication of National Integrated Renewable Energy Control System,” The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 4, pp. 24-26, 2019.
Seungmin Jung, Minjae Son, Jinwoong Park and Eenjun Hwang, “A Comparative Analysis of Statistics and Machine Learning Models for Solar Radiation Prediction Using Small Dataset,” The Korean Institute of Information Scientists and Engineers, vol. 12, pp. 332-334, 2019.
Sang-Ho Lee, Seong-Bin Cho, Hae-Su Park, Jin-Young Kang, Min-ho Song, Young-Mi-Lee and Jeong-Keun Park, “A Study on Prediction of Wind and Solar Generation Output in Jeju,” Proceedings of The Korean Institute of Electrical Engineers Conference, vol. 7, pp. 1245-1247, 2019.
Dong Hun Yang, Na Young Yeo and Pyeongsoo Mah, “A Dynamic Piecewise Prediction Model of Solar Insolation for Efficient Photovoltaic Systems,” Korea Information Science Society Transactions of Computing Practices, vol. 23, no. 11, pp. 632-640, 2017.
Husein, Munir and Il-Yop Chung, “Day-ahead Solar Irradiance Forecasting for Microgrids Using a Long Short-term Memory Recurrent Neural Network: A Deep Learning Approach,” Energies, vol. 12, no. 10, pp. 1856, 2019.
Seungmin Jung, Minjae Son, Jinwoong Park and Eenjun Hwang, “A Comparative Analysis of Statistics and Machine Learning Models for Solar Radiation Prediction Using Small Dataset,” The Korean Institute of Information Scientists and Engineers, vol. 12, pp. 332-334, 2019.
Sang-Ho Lee, Seong-Bin Cho, Hae-Su Park, Jin-Young Kang, Min-ho Song, Young-Mi-Lee and Jeong-Keun Park, “A Study on Prediction of Wind and Solar Generation Output in Jeju,” Proceedings of The Korean Institute of Electrical Engineers Conference, vol. 7, pp. 1245-1247, 2019.
Dong Hun Yang, Na Young Yeo and Pyeongsoo Mah, “A Dynamic Piecewise Prediction Model of Solar Insolation for Efficient Photovoltaic Systems,” Korea Information Science Society Transactions of Computing Practices, vol. 23, no. 11, pp. 632-640, 2017.
Husein, Munir and Il-Yop Chung, “Day-ahead Solar Irradiance Forecasting for Microgrids Using a Long Short-term Memory Recurrent Neural Network: A Deep Learning Approach,” Energies, vol. 12, no. 10, pp. 1856, 2019.
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