실제 컨버터 출력 데이터를 이용한 특정 지역 태양광 장단기 발전 예측
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 하은규 | - |
dc.contributor.author | 김태오 | - |
dc.contributor.author | 김창복 | - |
dc.date.available | 2020-03-03T11:47:01Z | - |
dc.date.created | 2020-02-24 | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.issn | 1226-9026 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/19320 | - |
dc.description.abstract | 태양광 발전은 일사량만 있으면 전기에너지를 얻을 수 있기 때문에, 새로운 에너지 공급원으로 용도가 급증하고 있다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템의 컨버터 출력을 이용하여 장단기 출력 예측을 하였다. 예측 알고리즘은 다중선형회귀와 머신러닝의 지도학습 중 분류모델인 서포트 벡터 머신 그리고 DNN과 LSTM 등 딥러닝을 이용하였다. 또한 기상요소의 입출력 구조에 따라 3개의 모델을 이용하였다. 장기 예측은 월별, 계절별, 연도별 예측을 하였으며, 단기 예측은 7일간의 예측을 하였다. 결과로서 RMSE 측도에 의한 예측 오차로 비교해 본 결과 다중선형회귀와 SVM 보다는 딥러닝 네트워크가 예측 정확도 측면에서 더 우수하였다. 또한, DNN 보다 시계열 예측에 우수한 모델인 LSTM이 예측 정확도 측면에서 우수하였다. 입출력 구조에 따른 실험 결과는 모델 1보다 모델 2가 오차가 적었으며, 모델 2보다는 모델 3이 오차가 적었다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국항행학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국항행학회논문지 | - |
dc.title | 실제 컨버터 출력 데이터를 이용한 특정 지역 태양광 장단기 발전 예측 | - |
dc.title.alternative | Prediction of Short and Long-term PV Power Generation in Specific Regions using Actual Converter Output Data | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국항행학회논문지, v.23, no.6, pp.561 - 569 | - |
dc.identifier.kciid | ART002549726 | - |
dc.citation.endPage | 569 | - |
dc.citation.startPage | 561 | - |
dc.citation.title | 한국항행학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 23 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 하은규 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김태오 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김창복 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Photovoltaic | - |
dc.subject.keywordAuthor | linear regression | - |
dc.subject.keywordAuthor | Support vector machine | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep neural network | - |
dc.subject.keywordAuthor | Recurrent neural network | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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