본문 바로가기
  • 학술대회자료

표지

DBpia에서 서비스 중인 논문에 한하여 피인용 수가 반영됩니다. 내서재에 논문을 담은 이용자 수의 총합입니다.

초록·키워드 목차

This paper reports power generation prediction methods of photovoltaic systems for simulation based power system operations. To predict power generation of photovoltaic systems, 1) The photovoltaic system modeling methods and 2) the statistic data driven modeling methods such as Linear Regression(LR), Artificial Neural Network(ANN), and Gaussian Process Regression Model(GPRM) are analysed. Developed model is verified through annual measured data of existing photovoltaic power generation system. The error rate of GPRM is 5.5%, which has the highest accuracy compare to 6.3% of LR or 7.8% of ANN. This highly accurate prediction model contributes to improve the power quality and stability of the power management system. #Machine Learning(기계학습) #Gaussian Process Regression Model(가우시안 과정 회귀 모형) #Photovoltaic Systems(태양광 발전 시스템)

Abstract
1. 서론
2. 태양광 발전 시스템 모델링
3. 발전량의 예측 및 보정
4. 결론
References

저자의 논문

DBpia에서 서비스 중인 논문에 한하여 피인용 수가 반영됩니다.
논문의 정보가 복사되었습니다.
붙여넣기 하세요.