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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
정원용 (고려대학교) 박성우 (고려대학교) 문재욱 (고려대학교) 황인준 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
196 - 201 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.3.196

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

태양광 주기성에 적합한 시간 변수를 반영한 SHAP 기반의 태양광 발전량 예측
정원용 ,  박성우 ,  문재욱 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2022.03 학술저널

2021

시간 패턴을 반영한 SHAP 기반의 태양광 발전량 예측
정원용 ,  박성우 ,  문재욱 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근, 전력생산 과정에서 환경 오염을 발생시키는 화력 발전의 의존도를 줄이고자 신재생에너지 중 높은 사업성을 가진 태양광 발전의 비율을 증가시키고 있다. 따라서 효율적인 에너지 운용과 안정적인 전력 공급을 위해 태양광 발전량을 정확하게 예측하는 다양한 연구가 수행되고 있다. 하지만 기존의 태양광 발전량 예측 연구들은 발전량이 없는 밤 시간대의 데이터도 함께 사용하여 정확도가 낮고 기계학습을 통해 예측된 값의 도출 과정을 설명하기 어려웠다. 이에, 본 논문에서는 태양광의 시간 패턴을 반영한 설명가능한 인공지능 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 기법에서는 태양광 발전량과 높은 상관관계를 갖는 시간 변수를 선택하고 주기성을 반영하는 형태로 변형하여 사용했으며, 밤 시간대 데이터를 제외하고 학습했다. 실험 결과, 낮 시간대 데이터를 사용한 LightGBM의 성능이 가장 뛰어난 것과, LightGBM을 설명가능한 인공지능으로 해석했을 때 일사량의 영향이 가장 큰 것을 확인했다.
#설명 가능한 인공지능 #태양광 발전량 #시계열 데이터 예측 #LightGBM #XAI #solar power generation #time series forecasting

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 셋
3. 예측 모델 구성
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
K. Byun, "Falling renewable energy generation costs threaten coal-fired power," Energy Daily, Jul. 2020. google schola National Statistics, "Coal-fired power generation rate," https://www.index.go.kr/unify/idx-info.do?idxCd=4292&clasCd=7 Karl E et al., "On the global warming problem due to carbon dioxide," Energy Policy, Vol. 36, pp. 1567-1568, 2008. google schola Pelin E et al., "Organic chemical characterization of size segregated particulate matter samples collected from a thermal power plant area," Environmental Pollution, Vol. 262, 2020. google schola B. Zhang et al., "A multiple time series-based recurrent neural network for short-term load forecasting," Soft Computing, Vol. 22, pp. 4099-4112, 2017. google schola

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