머신러닝 정규화 기술을 통한 태양광 발전량 예측의 불확실성 정량화

홍성협; 이광호

doi:10.21086/ksles.2024.10.31.5.380

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자료유형: 학술저널

저자정보: 홍성협 (고려대학교) 이광호 (고려대학교)

저널정보: 한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제31권 제5호

발행연도: 2024.10

수록면: 380 - 388 (9page)

DOI: 10.21086/ksles.2024.10.31.5.380

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This study explores the integration of machine learning and uncertainty quantification to advance the prediction of PV generation. We evaluated four models using ANN, LSTM, and XGBoost to assess forecast accuracy and reliability. Results indicate that the LSTM combined with XGBoost (Case 4) consistently achieved superior performance, with the lowest CV(RMSE) values across varying conditions, including high humidity. This outcome suggests that LSTM’s capability to handle temporal data, alongside XGBoost’s nonlinear predictive strength, significantly enhances overall model performance. Additionally, this model’s robustness points to an effective strategy for mitigating PV generation inherent intermittency and prediction uncertainty.

#PV generation #ANN #LSTM #Ensemble #XGBoost #Uncertainty quantification

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