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문제 정의
- 본 자유기고문은 태양광발전 출력전력 예측기법 중 시계열 예측기법을 먼저 논의하였다. 다음으로 태양광발전 출력 전력 예측기법 중 인공지능 예측기술을 활용한 예측방법에 대해 논의하였다. 마지막으로 태양광발전 출력전력 예측기법 중 하이브리드 예측기법을 논의하고 본 기고문에서 분석한 태양광발전 출력전력 예측기법의 장점과 단점에 대해 요약하여 서술하였다.
- 태양광 발전소의 보급률이 증가함에 따라 전력품질 향상, 안정적인 전력계통 운영을 위해서 정확한 태양광발전 출력전력 예측의 중요성이 점차 확대되고 있어, 태양광발전 출력전력 예측을 위한 다양한 기법이 연구되고 있다. 본 자유기고문에서는 이러한 태양광발전 출력전력 예측기법 중에서 시계열 예측기법, 인공지능 기술을 활용한 예측기법, 하이브리드 예측 기법에 대해서 살펴보았다. 또한 표 1에 제시된 바와 같이 태양광발전 출력전력 예측기법 중 시계열 예측기법과 인공지능 예측기법의 장점과 단점을 평가 분석하였다.
- 태양광발전 출력예측 기법 중 시계열 분석 기법은 시간 경과에 따른 일련의 측정 데이터로 구성된 과거 데이터를 기반으로 태양광발전 출력전력을 예측한다. 이러한 태양광발전 출력전력 예측 기법은 태양광발전 출력전력의 과거 데이터 간에 관계를 예측하는 방법으로 전력예측 모형을 구축하도록 구성되어 있으며, 본 기고문에서는 자기회귀 이동 평균 출력 예측기법(Autoregressive Moving Average, ARMA), 자기회귀 차분 이동 평균 출력 예측기법(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA), 외부 입력에 따른 자기회귀 이동 평균 출력 예측기법 (Autoregressive Moving Average with eXogeneous inputs, ARMAX)에 대해 살펴보고자 한다.
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