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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이예지 (인천대학교) 고명진 (순천제일대학교) 김용식 (인천대학교)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제25권 제3호
발행연도
2018.6
수록면
269 - 276 (8page)
DOI
10.21086/ksles.2018.06.25.3.269

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

데이터마이닝 기법을 이용한 태양광발전시스템의 하절기 모듈온도 예측 및 정확도 비교분석
이예지 ,  고명진 ,  김용식 한국생활환경학회지 2018.06 학술저널

2017

데이터마이닝을 이용한 태양광발전시스템 모듈온도 예측에 관한 연구
이예지 건축학과 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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In recent studies, it has been confirmed that the output performance of the photovoltaic system decreased as module temperature increased. Therefore, it will have a positive effect if it reflects the effects of module temperatures when it increases the efficiency of the design of the Photovoltaic system or the predicted accuracy of system power. To reflect this effect on the system design process, in this study, photovoltaic module temperature was predicted based on artificial neural networks(ANN) according to outlet solar irradiation, ambient air temperature and wind speed as well as multiple regression analysis. In addition, it was compared that the accuracy of the Data mining model with the prediction formula proposed in the previous studies. It shows that the accuracy of Data mining model is approximately 1.94% higher than that of the forecasting model of previous researches, among others, the ANN model is about 2.53% more accurate.
#Photovoltaic system #Module temperature #Data mining, Artificial neural network #Multiple regression analysis

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터마이닝을 이용한 모듈온도 예측모델 개발
3. 태양광발전시스템의 모듈온도 예측모델 비교 검증 개요
4. 모듈온도 예측모델 검증 및 비교분석 결과
5. 결론
REFERENCES

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