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문제 정의
- 이에 우리는 로직 모델을 이용하여 많은 연결 중 불필요한 연결을 제거하는 방법을 사용하여 입력 측에 입력 값을 입력 시에도 값이 지수 함수적으로 증가하지 않기 때문에 최종값의 출력속도가 빠르고 또한 값이 작음에도 불구하고 최적의 값을 낼 수 있다. 본 논문에서는 로직 모델을 이용하여 위와 같은 최적화된 값을 통해 풍력발전의 최대 출력을 제어할 것이다.
- 본 논문에서는 실제로 풍력발전을 통해 결과를 도출할 수 없으므로 프로그램을 통해 풍력발전의 결과치를 예측해 보았다. 먼저, 부산 감천항에 현재 시운전중인 3kw급 풍력발전 시스템의 풍력데이터 13,15일 양일간의 데이터를 구해 오전 12:00부터오후 6시 10분까지의 풍속과 전력량을 통해 풍속의 평균과 풍속의 표준편차와 출력의 평균을 산출하였다.
- 본 논문은 logic 퍼지-뉴럴 네트워크를 이용한 풍력발전기의 출력 예측 구조를 제안하였다. logic 퍼지-뉴럴 네트워크의 실험 결과를 통해 알 수 있는 풍속과 출력의 시간적 변화 데이터만으로 어느 정도의 최적의 출력예측이 가능하다는 점을 알 수 있었다.
- 그러한 상황을 방영하듯 신재생에너지의 필요성이 증대 되고 있는 요즈음 세계 각국에서 신재생분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며 우리나라도 신재생 분야의 연구비중이 급속도로 늘어나고 있다. 이러한 신재생에너지 중 특별히 각광받고 있는 바람에너지를 이용한 풍력발전에 대해서 고찰해보겠다. 풍력에너지는 바람을 블레이드를 통해 기계적 에너지를 변환하고 이를 다시 전기적 에너지로 바꾸는 방식으로 우리의 실생활에 유용하게 쓰이고 있다.
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