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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 329 - 338 (10page)
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본 연구는 풍력발전의 합리적인 운영 계획과 ESS의 용량산정을 위한 풍력 발전량을 예측한다. 예측을 위해 물리적 접근법과 통계적 접근법을 결합하여 풍력 발전량의 예측 방법을 제시한다. 풍력 발전의 요인을 분석하여 변수를 선정한다. 선정된 변수들의 과거 데이터를 수집하여 딥러닝을 이용해 풍력 발전량을 예측한다. 사용된 모델은 Bidirectional LSTM(Long short term memory)과 CNN(Convolution neural network) 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 구성하였으며, 예측 성능 비교를 위해 MLP 알고리즘으로 이루어진 모델과 오차를 비교하여, 예측 성능을 평가하고 그 결과를 제시한다.
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Y. Lee / 2020 / Direction for the Mid- and Long-Term Development for Expanding Renewable Energy and Responding to Future Environmental Changes: Current Status and Direction of Onshore Wind Power :1~101
Z. Dongmei / 2011 / Research on wind power forecasting in wind farms / 2011 IEEE Power Engineering and Automation Conference 13(5)
X. Wang / 2011 / A review of wind power forecasting models / Energy procedia 12:770~778
M. Lange / 2008 / New developments in wind energy forecasting / IEEE power and energy society general meeting-conversion and delivery of electrical energy in the 21st century 13(2):1~8
G. Giebel / 2011 / The state-of-the-art in short-term prediction of wind power: A literature overview / ANEMOS. plus
Z. Dongmei / 2011 / Research on wind power forecasting in wind farms / 2011 IEEE Power Engineering and Automation Conference 13(5)
X. Wang / 2011 / A review of wind power forecasting models / Energy procedia 12:770~778
M. Lange / 2008 / New developments in wind energy forecasting / IEEE power and energy society general meeting-conversion and delivery of electrical energy in the 21st century 13(2):1~8
G. Giebel / 2011 / The state-of-the-art in short-term prediction of wind power: A literature overview / ANEMOS. plus
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