http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
인공지능 신경망과 태양고도를 이용한 태양광 발전량 예측
김무수(Kim Mu su),손현규(Son Hyeon Gyu),한세경(Han Se Kyung) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
태양광 발전은 태양광을 전기에너지로 전환하는 설비로 범용성이 높아 주목을 받고 있다. 하지만 태양광 발전은 기상에 큰 영향을 받으므로 이를 효율적으로 사용하기 위해서는 신뢰성 있는 예측이 필요하며, 이에 따라 태양광 발전량 예측연구가 중요해지고 있다. 이러한 태양광 발전 예측을 위해서는 기상데이터가 필요한데 가장 영향이 큰 데이터인 일사량 데이터는 기상청에서 제공되지 않아 별도로 예측이 필요하다. 본 논문은 기존의 일사량과 태양광 발전량의 이중 예측을 대체할 파라미터로 태양고도와 이를 보완할 기상데이터를 제시한다. 태양고도는 위도, 경도, 태평양 표준시와 시간에 따라 정해지는 값으로 계산으로 구할 수 있으며 기상에 의한 변화는 보완할 기상데이터를 통해 보정된다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 기존의 일사량을 포함한 태양광 이중 예측과 태양고도를 포함한 예측을 비교한 결과 태양고도를 포함한 예측을 사용하였을 때 이중 예측으로 인한 소요 시간과 오차를 줄일 수 있었다.