인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
학술저널
DBpia Top 10%
오류 신고하기해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
초록·키워드
태양광 에너지는 스마트그리드 시스템에서 신재생에너지로서 중요한 위치를 차지하고 있는데 기상 상황에 따라 발전량의 차이가 큰 편이다. 따라서 기상 상황에 따른 정확한 발전량의 예측은 스마트 그리드의 신뢰성과 운영의 효율성을 향상시킬 수 있다. 이 정확한 발전량 예측 문제를 해결하기 위해 본 논문은 특정 지점의 발전량 예측을 자동화하는 기법을 제안한다. 특정 지점에서의 발전량을 제공함에 있어서 해당 지점의 과거 발전량과 기상 데이터에 기반하여 머신 러닝 모델을 훈련하여 최적의 알고리즘을 찾아내고 기상 예보에 따라 미래의 발전량을 예측한다. 또한 발전량 예측에 있어서 어떠한 기상 변수가 중요한지 분석하여 기상 변수 적용에 따른 모델의 성능을 향상시킨다. 실험결과 최대 90% 이상의 정확도를 나타내었으며 가조시간, 일사량, 일조시간 등이 발전량에 중요 변수임을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
