발전량 예측 모델 기반의 태양광 모니터링 시스템 고장 예측
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 홍제성 | - |
dc.contributor.author | 박지훈 | - |
dc.contributor.author | 김영철 | - |
dc.date.available | 2020-07-10T04:34:17Z | - |
dc.date.created | 2020-07-06 | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.issn | 2289-0181 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/4471 | - |
dc.description.abstract | 기존의 태양광 발전 모니터링 시스템은 현재의 발전량, 과거의 발전량, 환경센서 값 등을 모니터링 한다. 이는 발전소의 효율적인 운영과 유지보수를 위한 태양광 발전량 예측이 필요하기 때문이다. 이를 위해 데이터 축적을 통해 빅데이터 기반 태양광 발전 모니터링 시스템의 발전량 예측 알고리즘 구현 방안을 제안한다. 이를 통해 미리 예측된 발전량에 비례하여, 태양광 발전 플랜트의 고장을 예측하고자 한다. 결과적으로 시스템의 고장을 예측하여 미리 점검하도록 한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 아이씨티플랫폼학회 | - |
dc.title | 발전량 예측 모델 기반의 태양광 모니터링 시스템 고장 예측 | - |
dc.title.alternative | Fault Prediction of Photovoltaic Monitoring System based on Power Generation Prediction Model | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김영철 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | Journal of Platform Technology, v.6, no.2, pp.19 - 25 | - |
dc.relation.isPartOf | Journal of Platform Technology | - |
dc.citation.title | Journal of Platform Technology | - |
dc.citation.volume | 6 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 19 | - |
dc.citation.endPage | 25 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002362274 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.subject.keywordAuthor | Photovoltaic monitoring system | - |
dc.subject.keywordAuthor | machine learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | regression | - |
dc.subject.keywordAuthor | predict | - |
dc.subject.keywordAuthor | neural network | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
94, Wausan-ro, Mapo-gu, Seoul, 04066, Korea02-320-1314
COPYRIGHT 2020 HONGIK UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.