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효율적인 태양광 발전량 예측을 위한 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델
A Dynamic Piecewise Prediction Model of Solar Insolation for Efficient Photovoltaic Systems

정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 = KIISE transactions on computing practices, v.23 no.11, 2017년, pp.632 - 640  

양동헌 (과학기술연합대학원대학교 컴퓨터소프트웨어전공) ,  여나영 (과학기술연합대학원대학교 컴퓨터소프트웨어전공) ,  마평수 (과학기술연합대학원대학교 컴퓨터소프트웨어전공)

초록
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일사량은 태양광 발전시스템의 전력 생산량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요소이며, 다른 기상요소들과 달리 기상청의 일기예보를 통해 제공받을 수 없다. 따라서 효율적인 태양광 발전시스템 운용을 위해 일사량 예측에 관한 연구는 필수적이다. 본 연구는 기상정보 데이터 기반의 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델을 제안한다. Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델은 유사한 태양고도와 유사한 날씨의 데이터 조각들로 나누어 학습하기 위해, 예측하는 시점의 태양고도와 운량을 기준으로 전체 데이터를 동적으로 나눈 후 기계학습 알고리즘인 다중 선형회귀 알고리즘으로 학습하여 일사량을 예측하는데 사용된다. 본 연구의 성능을 검증하기 위해 제안 모델인 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델과 이전 연구에서 제안한 모델, 기존의 상관관계식 기반 일사량 예측 모델에 동일한 기상정보 데이터 셋을 적용하여 비교하였으며, 비교결과 본 연구에서 제안한 모델이 가장 정확한 일사량 예측 성능을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Although solar insolation is the weather factor with the greatest influence on power generation in photovoltaic systems, the Meterological Agency does not provide solar insolation data for future dates. Therefore, it is essential to research prediction methods for solar insolation to efficiently man...

주제어

#태양광 발전   #일사량 예측   #Piecewise 알고리즘   #기상정보   #빅데이터  

참고문헌 (19)

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  15. Dok-Ki Jo, Eun-Ill Kim, Tae-Kyu Lee, Il-Soo Chun, Hong-Seok Jeon, Chung-Moo Auh, "A Study on the Estimating Solar Radiation by Empirical Regression Models," Journal of the KSES, Vol. 14, No. 2, pp. 17-28, 1994. (in Korean) 

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  17. Ji-Soo Shim, Doo-Sam Song, "Applicability of the Solar Irradiation Model in Preparation of Typical Weather Data Considering Domestic Climate Conditions," Journal of SAREK, Vol. 28, No. 12, pp. 467-476, Dec. 2016. (in Korean) 

  18. Shinwoo Hyun, Kwang Soo Kim, "Assessment of the Angstrom-Prescott Coefficients for Estimation of Solar Radiation in Korea," Journal of KSAFM, Vol. 18, No. 4, pp. 221-232, 2016. (in Korean) 

  19. Korea Open Weather Data Portal, "data.kma.go.kr" 

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