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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
원규현 (Kookmin University) 정일엽 (Kookmin University) 강현구 (Hannam University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
1,165 - 1,173 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.8.1165

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The increase of renewable energy sources (RESs) interconnected to the distribution system can negatively affect the supply voltage regulations. This voltage problem eventually becomes an interconnection constraint for RESs. Therefore, to increase the interconnected capacity of RES stably, an appropriate voltage control which is capable of increasing the hosting capacity of the distribution system is needed. In order to solve this problem, in this paper, we proposed the voltage control method which is the OLTC (On-Load Tap Changer) tap position scheduling based on loads and RES’s generations forecast using machine learning method - feed forward neural network (FFNN), recurrent neural network (RNN), and long short term memory (LSTM) Additionally, to verify the forecasting based voltage control method proposed in this paper, the simulation result is shown the effect of increasing the hosting capacity of RESs depending on whether or not the voltage control method is applied.

목차

Abstract
1. 서론
2. 머신러닝을 이용한 하루 전 부하 및 일사량 예측 알고리즘
3. 하루 전 OLTC 탭 동작 스케줄링 알고리즘
4. 사례 연구
5. 결론
References

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