태양광 발전량에 주요한 영향을 미치는 기상변수 선정을 위한 탐색 및 시각화

Q: 이 논문에서 정의한 탐색적 데이터 분석이란 무엇인가?

탐색적 데이터 분석은 데이터를 수집한 후 시각화를 통해 탐색하고, 데이터 내의 패턴을 도출하여 통찰을 얻는 분석 방법이다. 이는 존 튜키가 제안한 방식으로, 데이터의 특성을 파악하고 의미를 이끌어내는 데 중점을 둔다.

Q: 태양광 발전량 예측 시 기상관측 지점과 발전량 관측 지점의 거리 차이가 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 기상관측 지점과 발전량 관측 지점의 거리 차이는 풍향 및 풍속에 의한 구름의 크기와 이동에 차이를 발생시켜 발전소의 실제 일사량과 관측소의 일사량 간 오차를 유발한다. 이는 발전량과 일사량의 상관계수를 감소시키는 요인으로 작용한다.

이석호; 김지홍

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이석호 (전주비전대학교) 김지홍 (전주비전대학교)

저널정보: 대한전기학회 정보 및 제어 논문집 대한전기학회 CICS´ 21 정보 및 제어 학술대회

발행연도: 2021.10

수록면: 464 - 465 (2page)

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탐색적 데이터 분석 순서에 따라 태양광발전에 영향을 미치는 기상요소들에 대한 분석으로 기상관측 지점과 발전량 예측지점의 불일치에 따른 기상요소와 태양광발전의 상관정도를 파악할 수 있는 데이터 분석을 시도하고 그 결과를 시각화하여 태양광발전량 예측 모델을 학습하는 레이블링 데이터를 구성하는 방법을 제시하였다. In accordance with the exploratory data analysis sequence, we try to analyze data that can determine the degree of correlation between meteorological factors and photovoltaic ... 전체 초록 보기

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