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학술대회자료
저자정보
박래진 (한밭대학교) 김정환 (한밭대학교) 정승민 (한밭대학교)
저널정보
한국신재생에너지학회 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 한국신재생에너지학회 2021년도 학술대회 [초록집]
발행연도
2021.7
수록면
273 - 273 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

정확도 향상을 위한 CNN-LSTM 기반 풍력발전 예측 시스템
박래진 ,  강성우 ,  이재형 외 1명 신·재생에너지 2022.06 학술저널
LSTM-CNN 모델 기반 실시간 시뮬레이션 응용 단기 풍력발전예측 시스템 방안
박래진 ,  김정환 ,  정승민 외 1명 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2022.04 학술대회자료

2021

풍력발전 예측시스템 검증을 위한 LSTM 기반 실시간 시뮬레이션 연구
박래진 ,  김정환 ,  채성기 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료
실시간 시뮬레이터 기반 풍력발전 예측시스템 연구
박래진 ,  김정환 ,  정승민 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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우리나라를 포함하여 세계 각국이 온실가스로 인한 환경문제가 심화되어 짐에 따라 친환경 에너지 정책을 시행하고 있다. 그로 인해 국가 차원의 대응으로 온실가스의 자발적 감축 의무를 이행하고 있으며 신재생에너지 보급·확대를 통해 친환경 에너지정책을 주도하고 있다. 특히 경제적인 효율성으로 인해 태양광과 풍력 중심의 신재생발전이 점증하는 형태로 구조전환이 이루어지고 있다. 국제재생에너지기구(IRENA)에 따르면 세계 재생에너지 발전설비는 2017년 기준 2,179 GW 규모로 2008년 이후 연평균 8.4% 증가하였으며 그 중 풍력발전은 23.6%의 비중을 차지하고 있다. 세계 풍력 발전 설비 규모는 2017년 513.9 GW로 2008년 이후 연평균 18.1% 증가하며 급속한 성장을 보이고 있다. 하지만 풍력발전의 경우 급격하게 변동하는 풍속으로 인해 발전 전력의 크기를 조정할 수 없어 계통에 연계 시 불안정을 초래할 수 있다. 풍력발전의 설비용량이 증가함에 ... 전체 초록 보기
#Deep learning(딥러닝) #LSTM(장단기 메모리) #Wind power prediction(풍력발전량 예측)

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