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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국전기연구원 Korea Electrotechnology Research Institute |
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연구책임자 | 손완빈 |
참여연구자 | 이재덕 , 정성환 , 김종율 , 박향아 , 이예림 , 김철우 , 윤아윤 , 진윤선 , 이문수 , Dax Mattew |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-02 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100006271 |
과제고유번호 | 1711121405 |
사업명 | 한국전기연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-07-17 |
키워드 | PV 출력 예측.부하 예측.딥러닝.인공 위성 이미지.전천 이미지.PV generation forecasting.load forecasting.deep learning.satellite image.all sky image. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO202100006271 |
□ PV 출력 예측 기술 개발
- 중기 PV 출력 예측 기술 개발 : 6시간 이내에 대한 1시간 단위 예측
* 인공 위성 이미지에서 구름의 양을 분석하고 이를 예측 가중치로 적용
- 단기 PV 출력 예측 기술 개발 : 1시간 이내에 대한 15분 단위 예측
* 연속된 인공위성 사진과 PV 출력간의 관계를 딥러닝 기법으로 학습하여 예측에 적용
- 초단기 PV 출력 예측 기술 개발 : 3분 이내의 PV 출력을 예측
* 연속된 전천 이미지와 PV출력간의 관계를 딥러닝 기법으로 학습하여 예측에 적용
The solar power generation is safe, sustainable, and environmentally clean, so integration of photovoltaic (PV) generation into the power grid has been growing rapidly over the past few years. However, fluctuation of the solar power generation can be a serious problem for the reliable operation of t
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