초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

최근 정부의 친환경 정책에 따라 태양광 발전 설비가 지속적으로 증가하고 있다. 태양광 발전량은 에너지원인 태양의 특성상 계절에 따라 하루 중 발전이 이루어지는 시간이 일정하지 않다. 이러한 특성으로 인해 태양광 발전량 예측에서는 연속된 시간간격으로 수집된 자료에 적용할 수 있는 시계열 모형 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 연속된 시간자료를 각 시간대 별로 분리, 재구성하여 24개의 (1시~24시) 일별 자료 형태로 예측에 활용하는 방법이다. 강원도 영암 태양광 발전소의 시간별 발전량 자료를 공공데이터포털에서 수집하여 연구하였다. 기존방법과 제안된 방법의 성능차이를 비교하기 위해 ARIMAX, 신경망(Neural Network ...

최근 정부의 친환경 정책에 따라 태양광 발전 설비가 지속적으로 증가하고 있다. 태양광 발전량은 에너지원인 태양의 특성상 계절에 따라 하루 중 발전이 이루어지는 시간이 일정하지 않다. 이러한 특성으로 인해 태양광 발전량 예측에서는 연속된 시간간격으로 수집된 자료에 적용할 수 있는 시계열 모형 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 연속된 시간자료를 각 시간대 별로 분리, 재구성하여 24개의 (1시~24시) 일별 자료 형태로 예측에 활용하는 방법이다. 강원도 영암 태양광 발전소의 시간별 발전량 자료를 공공데이터포털에서 수집하여 연구하였다. 기존방법과 제안된 방법의 성능차이를 비교하기 위해 ARIMAX, 신경망(Neural Network Model) 모형을 동일한 모형과 변수를 가지는 환경에서 성능차이를 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper investigates the solar power forecasting based on several time series models. First, we consider the weather variables which have influence on the forecasting procedures and compared the forecasting accuracies between the time series models such as Reg-ARIMA, Holt-Winters and Artificial N...

This paper investigates the solar power forecasting based on several time series models. First, we consider the weather variables which have influence on the forecasting procedures and compared the forecasting accuracies between the time series models such as Reg-ARIMA, Holt-Winters and Artificial Neural Network(ANN) models. The results show that ten models forecasting 24hour data have better performance than the single models for 24 hours