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김동희 (동국대학교) 김유정 (동국대학교) 김창기 (한국에너지기술연구원) 김현구 (한국에너지기술연구원) 이영섭 (동국대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제42권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
105 - 114 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

ARIMA와 SARIMA 시계열 분석기법을 이용한 대전지역 초단시간 일사량 선행예보모델 구축
김동희 ,  김유정 ,  김창기 외 2명 한국태양에너지학회 논문집 2022.12 학술저널
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김동희 ,  김유정 ,  김창기 외 2명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2022.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Solar irradiance is a major meteorological factor affecting solar energy generation. In this study, we develop a short-term solar irradiance forecasting model with a high time resolution to accurately predict the amount of solar energy generated and apply it to the real-time energy trade market. Two types of irradiance (Global Horizontal Irradiance and Direct Normal Irradiance) data observed at Daejeon, South Korea, are predicted using two time series analysis models (the ARIMA model, which does not consider seasonality, and SARIMA model which considers seasonality), which we compared to determine the model that is better suited to performing predictions. Comparing the prediction errors from 15 to 120 minutes, using RMSE and nRMSE as evaluation indices, GHI was better predicted using the ARIMA model from 15 to 75 minutes, while the SARIMA model performed better from 90 to 120 minutes. For DNI, the ARIMA model showed higher accuracy than the SARIMA model during the entire prediction period.
#일사량(Solar irradiance) #시계열 분석(Time series analysis) #ARIMA(Auto-regressive integrated moving average) #SARIMA(Seasonal ARIMA) #초단시간 일사량 예보(Short-term solar irradiance forecasting)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 일사량 예보모델 구축 실험
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
The Center of New & Renewable Energy in Korea Energy Agency, Renewable Energy Supply Statistics in 2020, 2022. https://www.knrec.or.kr/biz/pds/statistic/view.do?no=120. last accessed on the 1st September 2022. Suh, Y. -M., Son, H., and Kim, S., Solar Radiation Forecasting by Time Series Models, The Korean Journal of Applied Statistics, Vol. 31, No. 6, pp. 785-799, 2018, https://doi.org/10.5351/KJAS.2018.31.6.785. Crossref Kim, S., A Study on Solar Irradiance Forecasting with Weather Variables, The Korean Journal of Applied Statistics, Vol. 30, No. 6, pp. 1005-1013, 2017, https://doi.org/10.5351/KJAS.2017.30.6.1005. Crossref El Alani, O., Abraim, M., Ghennioui, H., Ghennioui, A., Ikenbi, I., and Dahr, F. E., Short Term Solar Irradiance Forecasting Using Sky Images based on a Hybrid CNN-MLP Model, Energy Reports, Vol. 7, pp. 888-900. 2021, https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.07.053. Crossref Lee, D. -H., Jung, A. -H., Kim, J. -Y., Kim, C. -K., Kim., H. -G., and Lee, Y. -S., Solar Power Generation Forecast Model Using Seasonal ARIMA, Journal of The Korean Solar Energy Society, Vol. 39, No. 3, pp. 59-66, 2019, https://doi.org/10.7836/kses.2019.39.3.059. Crossref

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