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NTIS 바로가기전기의 세계 = The proceedings of KIEE, v.68 no.2, 2019년, pp.6 - 11
허진 (한국전력공사 전력연구원) , 백자현 (한국전력공사 전력연구원) , 최영도 (한국전력공사 전력연구원) , 박상호 (한국전력공사 전력연구원) , 윤기갑 (한국전력공사 전력연구원)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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신재생에너지 모니터링 기술의 적용의 장점은? | 신재생에너지 통합 감시 및 운영기술은 전력계통에 연계되는 신재생에너지의 출력데이터(전압, 전류, 유무효전력, 주파수, 고조파, 플리커 등)를 실시간 감시하여 신재생에너지계통 영향(주파수변동, 전압변동, 고조파) 및 운전특성 파악을 통해 전력계통 신뢰성을 향상시켜 신재생에너지 수용향상을 목적으로 하는 기술이다. 신재생에너지 모니터링 기술의 적용으로 지역단위 신재생에너지 운전정보 확보를 통해 정확한 계통영향 분석이 가능하여 안정적인 계통운영을 위한 설비보강, 보상 기기 적용 등 체계적인 계통계획수립 및 계통운영 문제발생시 원인분석을 통한 대처가 가능하다. 신재생에너지 모니터링 시스템으로부터 취득된 데이터를 기반으로 예측 응용기술의 고도화를 통해 모니터링 시스템 구축의 기반을 확립할 수 있다. | |
전력계통에 연계되는 신재생에너지의 출력데이터에는 무엇이 있는가? | 신재생에너지 통합 감시 및 운영기술은 전력계통에 연계되는 신재생에너지의 출력데이터(전압, 전류, 유무효전력, 주파수, 고조파, 플리커 등)를 실시간 감시하여 신재생에너지계통 영향(주파수변동, 전압변동, 고조파) 및 운전특성 파악을 통해 전력계통 신뢰성을 향상시켜 신재생에너지 수용향상을 목적으로 하는 기술이다. 신재생에너지 모니터링 기술의 적용으로 지역단위 신재생에너지 운전정보 확보를 통해 정확한 계통영향 분석이 가능하여 안정적인 계통운영을 위한 설비보강, 보상 기기 적용 등 체계적인 계통계획수립 및 계통운영 문제발생시 원인분석을 통한 대처가 가능하다. | |
California ISO에서 태양광발전 출력 예측에 활용하고 있는 예측 모델 유형을 4가지로 분류하면? | 미국 California ISO에서 태양광발전 출력 예측에 활용하고 있는 예측 모델 유형은 4가지로 분류된다. 예측 모델 유형으로는 Persistence 모델, Total Sky Imagery 모델, Satellite Imagery 모델, NWP(Numerical Weather Prediction) 모델을 사용하고 있다. Persistence 모델은 현재 값을 다음 시점의 미래 예측 값으로 사용하는 예측 모델로, 태양광 발전 출력의 최근 값을 그대로 사용하는 것이 일반적이며, 운량이 변함에 따라 예측 정확성이 급격하게 감소한다. |
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