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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 591 - 594 (4page)
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일사예측은 일반적으로 다양한 학습 알고리즘을 통해 과거 발생한 일사 패턴을 학습하는 Data driven 모델의 형태로 개발되어져 왔다. 최근에는 스스로 보상을 통해 학습이 이루어지는 강화학습 알고리즘이 널리 활용되고 있으나 현재까지 강화학습 기반 일사예측 모델이 개발된 사례는 매우 드물다. 본 연구에서는 강화학습 기반 일사예측 모델을 개발하고 대표적인 기존 학습모델(ANN, LSTM)을 개발해 각 학습 모델의 성능과 특징을 분석하였다. 기존의 학습모델 중 우수한 예측성능을 보인 ANN 모델은 예측 순간이 학습 기간과 비교적 비슷한 기상을 보이는 겨울철(11~1월) RMSE 53W/m² 수준의 오차를 보였으나 예측순간이 학습 기간과 멀어 질수록 실제의 일사 패턴을 제대로 묘사하지 못하면서 135W/m² 수준의 오차를 보였다. 반면 강화학습 모델의 경우 겨울철 61W/m²로 ANN모델과 비슷한 성능을 보였으며, 모델의 학습에 포함되지 않았던 기간인 여름철에도 실제와 유사한 일사 발생 패턴을 묘사하였다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 학습기반 일사 예측 모델
3. 시뮬레이션 결과 및 분석
4. 결론
References
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