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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 119 - 125 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.2.119
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본 논문에서는 태양광에너지에 대한 발전량을 예측하기 위하여 3가지 딥러닝 알고리즘을 적용하였고, 실제 한국전력거래소에서 사용하고 있는 예측오차율을 통해 발전량을 예측오차를 산출하였다. 태양광발전설비와 기상청의 데이터 중 주요 데이터를 추출하고 파라미터를 최적화를 진행하였다. 3가지 알고리즘 중, 공통적으로 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘이 우수한 특성을 나타내었고, 구름과 같이 기상 환경이 변하는 경우에는 실제 발전량과 예측 발전량 사이에 오차가 많이 발생였지만 일정하게 기상이 유지될 경우에는 예측발전량이 실제 발전량에 수렴하는 특징을 보였다. 이러한 결과를 통해 태양발전시스템은 다양한 환경에 따른 출력특성 학습을 통해 예측발전과 실제 발전사이의 예측 오차율을 개선할 수 있을 예상된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
World Energy Outlook, IEA, 2019
J. I. Lee, I. W. Lee, W. K. Park, S. H. Kim, “Application and Analysis of Renewable Energy Generation Prediction System to Activate Distributed Resources”, KICS Winter Conference, pp. 304-305, 02. 2022.
D. H. Lee, D. M. D. Go, H. W. Kim, “Cloud analysis technology based on Semantic Segmentation, radiation and solar power generation prediction technology”, Autumn Annual Conference of IEIE, pp. 889-892, No. 11, 2020.
K. K. Ko, Shahzad, E. S. Jung, “Big Data Merging and Deep Learning Model Optimization for Improving Weather Information Forecasting Performance”, Journal of Korean Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 58 No. 5, pp. 39-46, 2021.
J. S. Park, S. W. Hong, I. H. Suh, “Deep learning and Prediction of Individual Household Energy Bills Data considering Weather information”, Journal of Korean Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 57, No. 4, pp. 53-62, 2020.
J. I. Lee, I. W. Lee, W. K. Park, S. H. Kim, “Application and Analysis of Renewable Energy Generation Prediction System to Activate Distributed Resources”, KICS Winter Conference, pp. 304-305, 02. 2022.
D. H. Lee, D. M. D. Go, H. W. Kim, “Cloud analysis technology based on Semantic Segmentation, radiation and solar power generation prediction technology”, Autumn Annual Conference of IEIE, pp. 889-892, No. 11, 2020.
K. K. Ko, Shahzad, E. S. Jung, “Big Data Merging and Deep Learning Model Optimization for Improving Weather Information Forecasting Performance”, Journal of Korean Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 58 No. 5, pp. 39-46, 2021.
J. S. Park, S. W. Hong, I. H. Suh, “Deep learning and Prediction of Individual Household Energy Bills Data considering Weather information”, Journal of Korean Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 57, No. 4, pp. 53-62, 2020.
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