초록 ▼

발전소의 기상정보를 입력으로 하고, 상기 발전소의 적정 발전량을 출력으로 하는 적정 발전량 함수를 생성하는 단계, 하나 이상의 지역에 대한, 과거의 기상예보 데이터 및 상기 과거의 기상예보 데이터 각각에 대응하는 실측 기상정보를 획득하여 기상정보 학습 데이터를 구성하는 단계, 상기 기상정보 학습 데이터 및 상기 적정 발전량 함수를 이용하여, 상기 발전소가 속한 지역에 대한 기상예보 데이터를 입력으로 하고, 상기 발전소의 예상 발전량을 출력으로 하는 발전량 예측 함수를 생성하는 단계, 상기 발전소가 속한 지역에 대한 미래의 제1 시점

발전소의 기상정보를 입력으로 하고, 상기 발전소의 적정 발전량을 출력으로 하는 적정 발전량 함수를 생성하는 단계, 하나 이상의 지역에 대한, 과거의 기상예보 데이터 및 상기 과거의 기상예보 데이터 각각에 대응하는 실측 기상정보를 획득하여 기상정보 학습 데이터를 구성하는 단계, 상기 기상정보 학습 데이터 및 상기 적정 발전량 함수를 이용하여, 상기 발전소가 속한 지역에 대한 기상예보 데이터를 입력으로 하고, 상기 발전소의 예상 발전량을 출력으로 하는 발전량 예측 함수를 생성하는 단계, 상기 발전소가 속한 지역에 대한 미래의 제1 시점의 기상예보 데이터를 획득하는 단계 및 상기 제1 시점의 기상예보 데이터를 상기 발전량 예측 함수에 입력하여 상기 발전소의 상기 제1 시점의 발전량을 예측하는 단계를 포함하는, 태양 에너지를 이용하는 발전소의 발전량을 예측하는 방법이 개시된다.

대표청구항 ▼

태양 에너지를 이용하는 발전소의 발전량을 예측하는 방법에 있어서,상기 발전소의 하나 이상의 기상관측변수를 포함하는 기상관측변수벡터를 입력으로 하고, 상기 발전소의 적정 발전량의 확률분포를 출력으로 하는 제1 인공신경망을 획득하는 단계;하나 이상의 지역에 대한, 과거의 기상예보 데이터 및 상기 과거의 기상예보 데이터 각각에 대응하는 기상관측정보를 획득하여 기상정보 학습 데이터를 구성하는 단계;상기 기상정보 학습 데이터를 이용하여 제2 인공신경망을 획득하되, 상기 제2 인공신경망은 상기 발전소가 속한 지역에 대한 하나 이상의 기상예보변

태양 에너지를 이용하는 발전소의 발전량을 예측하는 방법에 있어서,상기 발전소의 하나 이상의 기상관측변수를 포함하는 기상관측변수벡터를 입력으로 하고, 상기 발전소의 적정 발전량의 확률분포를 출력으로 하는 제1 인공신경망을 획득하는 단계;하나 이상의 지역에 대한, 과거의 기상예보 데이터 및 상기 과거의 기상예보 데이터 각각에 대응하는 기상관측정보를 획득하여 기상정보 학습 데이터를 구성하는 단계;상기 기상정보 학습 데이터를 이용하여 제2 인공신경망을 획득하되, 상기 제2 인공신경망은 상기 발전소가 속한 지역에 대한 하나 이상의 기상예보변수를 포함하는 기상예보변수벡터를 입력으로 하고, 상기 제1 인공신경망에 상기 기상예보변수벡터와 같은 시점의 기상관측변수벡터를 입력하였을 때 상기 제1 인공신경망에 포함된 제1 레이어의 값을 출력으로 하도록 학습된 인공신경망인, 단계;상기 제1 인공신경망과 상기 제2 인공신경망을 결합하여, 상기 발전소가 속한 지역의 기상예보변수벡터를 입력으로 하고, 상기 발전소의 적정 발전량의 확률분포를 출력으로 하는 제3 인공신경망을 생성하는 단계;상기 발전소가 속한 지역에 대한 미래의 제1 시점의 기상예보 데이터를 획득하는 단계; 및상기 제1 시점의 기상예보변수벡터를 상기 제3 인공신경망에 입력하여 상기 발전소의 상기 제1 시점의 발전량을 예측하는 단계; 를 포함하는, 방법.