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연합인증

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중기 및 단기 신재생 에너지 출력 예측기술 개발
Development of mid-term and short-term renewable power generation forecasting technology 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국전기연구원
Korea Electrotechnology Research Institute
연구책임자 손완빈
참여연구자 이재덕 , 정성환 , 김종율 , 박향아 , 이예림 , 김철우 , 윤아윤 , 진윤선 , 이문수 , Dax Mattew
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-02
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

초록

□ 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

Abstract

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

목차 Contents

  • 표지 ... 1제 출 문 ... 2보고서 초록 ... 3요 약 문 ... 4SUMMARY ... 11CONTENTS ... 12목차 ... 13제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 14제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 16 제 1 절 국내 기술 및 연구 수준 ... 16 제 2 절 국내외 특허 동향 ... 18제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 21 제 1 절 PV 출력 예측 기술 개발 ... 21 제 2 절 부하전력량 예측 기술 개발 ... 45 제 3 절 예측평가시스템 구축 ... 58제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 64제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 66제 6 장 참고문헌 ... 67끝페이지 ... 68

연구자의 다른 보고서 :

참고문헌 (25)

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