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윤창열 (한국에너지기술연구원) 김창기 (한국에너지기술연구원) 김진영 (한국에너지기술연구원) 김보영 (한국에너지기술연구원) 오명찬 (한국에너지기술연구원) 황수진 (한국에너지기술연구원) 김현구 (한국에너지기술연구원) 강용혁 (한국에너지기술연구원) 김용일 (서울대학교)
저널정보
한국신재생에너지학회 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 한국신재생에너지학회 2021년도 학술대회 [초록집]
발행연도
2021.7
수록면
107 - 107 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

인공신경망 기법을 활용한 태양광예보시스템 개발
윤창열 ,  김창기 ,  김진영 외 6명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2021.11 학술대회자료
인공 신경망 기법을 이용한 태양광 에너지 예보
윤창열 ,  김창기 ,  김진영 외 6명 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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태양에너지 설비의 증가에 따라 전력망 운영은 점차 복잡한 문제를 직면하게 되었다. 전력 공급의 불예측성과 가변성으로 인해 경제적 스케줄링과 전력 시장 거래의 어려움이 발생하며 이를 극복한 많은 기술적 보완장치가 필요하다. 태양광 에너지 예측은 이미 다양한 시도와 검증을 통해 자원의 불확실성을 극복할 수 있는 솔루션으로 제시되고 있으나 국내의 경우 그 성능을 검증할 수 있는 충분한 데이터가 축적되었다고 보기는 어렵다. 본 논문에서는 최적의 태양광 예보(forecast) 결과물을 생성하기 위하여, 데이터의 품질관리(Quality Control) 프로세스를 제안하여 신뢰성이 확보된 데이터셋을 확보하고, 회귀식 생성을 위한 학습데이터로 활용하였다. ... 전체 초록 보기
#Solar(태양) #Photovoltaic(태양광발전) #Forecast(예보) #ANN(Artificial Neural Network, 인공신경망) #Quality control(품질관리)

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