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저자정보
Jihoon Moon (Soonchunhyang University) Yuna Han (Chung-Ang University) Hangbae Chang (Chung-Ang University) Seungmin Rho (Chung-Ang University)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제27권 제4호
발행연도
2022.11
수록면
27 - 52 (26page)
DOI
10.7838/jsebs.2022.27.4.027

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지속 가능하고 재생 가능한 에너지 자원은 높은 가용성과 깨끗한 환경을 제공한다는 장점으로 인해 전 세계적으로 에너지 위기를 극복할 수 있는 유망한 방법을 제공한다. 그러나, 이러한 방법은 에너지 생산과 수요의 결합을 최적화해야 하는 결점이 있다. 예를 들어, 기상 조건에 영향을 받는 태양광 발전 시스템에서의 전력 생산은 간헐적 특징으로 인해 스마트 시티 시스템으로의 적절한 통합에 가장 큰 걸림돌이 되므로, 지속 가능한 에너지 자원 중 하나인 일사량의 정확한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구는 비선형적인 특성을 보이는 기상 조건을 효과적으로 반영할 수 있는 순환 신경망 기반의 심층 학습 모델들을 개발하였으며, LSTM, Bi-LSTM, GRU로 구성된 모델들은 서울, 부산, 인천을 대상으로 1 시점 뒤부터 11 시점 뒤까지 총 11 시점(1일)의 다단계 일사량 예측을 수행하였다. 또한, 평균 절대 오차와 평균 제곱근오차 측면에서 통상적인 회귀 모델인 다중 선형 회귀, 부분 최소 제곱, 다변량 적응 회귀스플라인과의 비교와 순환 신경망의 다양한 변형을 통한 다양한 예측 성능을 평가하였다. SELU 활성화 함수로 학습한 주의 집중 메커니즘 기반의 Bi-LSTM과 GRU 모델은 다단계 일사량 예측에서 전반적으로 우수한 성능을 확인할 수 있었으며, 이러한 결과를 토대로 제안한 순환신경망의 변형은 높은 효율성, 정확성, 강건성을 보장할 수 있다.
#스마트 시티 #일사량 예측 #다단계 예측 #LSTM #Bi-LSTM #GRU #Smart City #Solar Irradiance Forecasting #Multistep-Ahead Prediction #Long Short-Term Memory (LSTM) #Bidirectional LSTM #Gated Recurrent Units

목차

초록
ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Work
3. Dataset
4. Deep Learning-Based Forecasting Model
5. Results and Discussion
6. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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