http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
정설령 ( Seolryung Jung ),박경욱 ( Kyoungwook Park ),고진광 ( Jingwang Koh ),이성근 ( Sungkeun Lee ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
화석연료의 빈번한 사용으로 인한 지구온난화 문제가 심각해지면서 화석연료를 대체할 수 있는 신재생 에너지가 떠오르고 있다. 그중에서도 에너지원이 청정하고 무제한으로 사용할 수 있다는 장점을 가진 태양광 발전소가 주목을 받고 있다. 하지만 기후에 따라 영향을 많이 받는 특징 때문에 안정적인 전력 생산을 위해서는 태양광 발전량 예측이 매우 중요해지고 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하였다. 그 결과 LSTM 모델이 RNN 모델보다 높은 예측력을 보였고, 손실 값이 0.1보다 낮은 높은 정확도를 보였다.