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학술저널
저자정보
최준혁 (충북대학교) 임종태 (충북대학교) 유재수 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
150 - 157 (8page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.05.150

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2023

설비데이터와 기상데이터를 고려한 LSTM 기반 태양광 발전량 예측
최준혁 ,  임종태 ,  유재수 한국콘텐츠학회논문지 2023.05 학술저널
설비데이터와 기상데이터를 고려한 LSTM 기반 태양광 발전량 예측
최준혁 산업인공지능학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 태양광을 이용한 발전수요가 지속적으로 증가하고 있다. 태양광 발전은 외부여건에 따라 변동폭이 크며, 같은 일사량을 가진 분포지역이라도 같은 전력을 생산하지 못하므로 기상요인 이외의 다른 요인을 반영할 필요가 있다. 따라서 본 논문은 기존 태양광 발전량 예측에 사용되는 기상 데이터에 설비 데이터를 추가한 태양광 발전량 예측모델을 제안한다. 제안하는 기법은 기상데이터와 설비데이터로 사용할 모듈 온도를 기반으로 데이터셋을 구축하고, 시계열에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용한 예측 모델로 태양광 발전량을 예측한다. 마지막으로 다른 조건의 모델과 비교를 통하여 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과, 기상데이터와 설비데이터를 사용한 모델의 정확도가 기상데이터만 사용한 모델보다 좋은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
#태양광 발전 #설비 데이터 #기상 데이터 #예측 모델 #Solar Power Generation #LSTM #Facility Data #Weather Data #Prediction Model

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 태양광 발전량 예측 모델
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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