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자료유형
학술저널
저자정보
선로빈 (전북대학교) 유정훈 (전북대학교) 방준호 (전북대학교) 송제호 (전북대학교) 소병문 (전북대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제5권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
1,018 - 1,026 (9page)
DOI
https://doi.org/10.33097/JNCTA.2021.05.06.1018

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

풍황 실측데이터를 이용한 풍력발전량 단기예측 LSTM 모델 설계
선로빈 에너지저장변환공학과 2022.01 학위논문

2021

풍황계측기 실측데이터를 이용한 풍력발전량 단기예측 LSTM 모델 설계
선로빈 ,  유정훈 ,  방준호 외 2명 차세대융합기술학회논문지 2021.12 학술저널
풍황계측기 실측데이터를 활용한 해상풍력발전량 예측
선로빈 ,  방준호 ,  유정훈 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 풍력 발전량과 가장 밀접한 관계에 있는 풍속을 예측하기 위한 LSTM 모델을 설계하였 다. 풍속은 비선형성을 띄고 매우 간헐적인 특성을 지니고 있기 때문에 패턴이 불규칙하므로 풍력 발전량 예측에 있어서 신뢰성 있는 풍황 데이터가 절실히 필요하다. 본 연구에서 모델의 학습에 사용된 데이터는 서해안에 설치 된 풍황계측기를 통해 수집하였으며 10분 간격으로 얻은 풍속, 풍향, 기온, 습도, 기압으로 이루어진 실측데이터를 사용하였다. 제안된 LSTM 모델은 Python 머신러닝 라이브러리인 Pytorch를 이용하여 설계되었으며 하이퍼 파 라미터와 반복 횟수를 조정하면서 학습 및 테스트를 진행하였고 MSELoss와 Adam Optimizer를 통해 모델의 오 차 검증 및 최적화를 진행하였다. 학습 및 테스트 반복 결과 2,000회에서 의미 있는 MSELoss를 도출하였으며 이 를 기반으로 6시간의 발전량 예측을 수행하였고 유의미한 데이터를 취득하였다.
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목차

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참고문헌 (18)

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G. Y. Song / 2020 / Analysis of wind conditions and economic feasibility for the offshore wind farms development in the West Sea google schola Cheng-Dar Yue / 2019 / Prediction of Power Generation by Offshore Wind Farms Using Multiple Data Sources / Energies 12(4):700 Crossref 최정곤 / 2021 / 딥러닝을 이용한 풍력 발전량 예측 / 한국전자통신학회 논문지 16(2):329~338 dbpia H. Jung / 2020 / A study on ESS(Electrical Energy Storage System) operation management requirements / The Korean Institute of Electrical Engineers :144~145 google schola A. Pichitkul / 2019 / Aerodynamic design and modeling of large-scale offshore wind turbines / CFD Letters 11(10):1~14 google schola

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