미래 기상정보를 사용하지 않는 LSTM 기반의 피크시간 태양광 발전량 예측 기법

이동훈; 김관호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이동훈 (인천대학교) 김관호 (인천대학교)

저널정보: 한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제24권 제4호

발행연도: 2019.11

수록면: 119 - 133 (15page)

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최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

#태양광 발전량 예측 #딥러닝 #시계열 분석 #장기-단기 기억 메모리 #Photovoltaic Power Prediction #Deep Learning #Time Series Analysis #Long-short Term Memory

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안상훈 / 2015 / ARIMA모델에 기반한 화재발생 빈도 예측모델의 설계 / 한국가스학회지 19(2):20~28

Ashraf, I / 2004 / Artificial Neural Network Based Models for Forecasting Electricity Generation of Grid Connected Solar PV Power Plant / International Journal of Global Energy Issues 21(1-2):119~130

Bacher, P. / 2009 / Online Short-term Solar Power Forecasting / Solar Energy 83(10):1772~1783

최종우 / 2017 / 전력망 연계형 마이크로그리드 최적운영을 위한 분산에너지자원 에너지관리시스템 / 한국통신학회논문지 42(4):932~938

Chan, S. C. / 2012 / Load/Price Forecasting and Managing Demand Response for Smart Grids / Proceedings of Methodologies and Challenges 29(5):68~85

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