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신재생에너지 예측시장 참여형 태양광 발전량 예측 모델 개발
유재혁(Yu Jae-Hyeok),김상진(Kim Sang-jin),장병훈(Jang Byung-Hoon),우성민(Woo Sung-Min) 한국태양에너지학회 2022 한국태양에너지학회 논문집 Vol.42 No.6
For stable operation of the power system, predicting the amount of renewable energy generated can help establish a reasonable power generation plan. Solar photovoltaic power generation cannot be arbitrarily controlled and is directly affected by climatic conditions. Therefore, this study introduces a solar photovoltaic power generation forecasting technique that can reduce forecasting errors and maximize settlement income. This power generation forecasting technique uses easily accessible public meteorological data. Participation in the renewable energy generation prediction market is expected to be activated through this study, and various business models could possibly be developed by lowering the entry barrier for participation in the solar photovoltaic power generation prediction market.
4-크로로-4'-메톡시-2-니트로디페닐아민의 X-선 결정 및 분자구조 결정
남궁해,유재혁,이현미,Nam, Gung-Hae,Yu, Jae-Hyeok,Lee, Hyeon-Mi 한국결정학회 1991 韓國結晶學會誌 Vol.2 No.2
4-크로로-4'-메톡시-2-니트로디페닐아민, (C12H11N2O3CL, FW=278.70)의 단것세포 상수는 a=8,169(3), b=8.883(1), c=9.150(1) h, α =82. 98(1), β=104.80(2), y=101.43(2)", V=627.3 A3, F(000)=288.0, Dc=1.48g/cm3, u=3.06cm-1, 7=295" K, 공간군 Pi, 번호 2, 삼사 정계 이며, Z=2이다. λ (Mo-Ka)=0.7107A을 사용 하여 수집한 독립적인 회절 반점 1541개로 구조분 석한 최종 신뢰도 값은 각각 R=0.032, Rw=0.033 이며, S=0.46이다. 본 화합물은 암모니아의 두개 의 수소 대신에 4-크로로-페닐기와 4-메톡시-페닐기로 치환된 물질로써, 질소와 두 페닐기 사이의 각과 결합거리 들은 각각 125.42", 1.362 및 1.428 A 인바 수소와 함께 SP2_혼성결합을 하고있다. 질소를 포함한 두 면간 각은 63.29"이다. 분자간 어 떠 한 수소결합을 하고 지지 않다.
머신러닝 기반의 예측 시장 참여를 위한 태양광 발전량 예측 알고리즘 및 수익성에 관한 연구
김상진(Kim Sang-jin),유재혁(Yu Jae-Hyeok),장병훈(Jang Byung-Hoon),우성민(Woo Sung-Min) 한국태양에너지학회 2022 한국태양에너지학회 논문집 Vol.42 No.6
With the introduction of the power generation prediction system, research is being conducted to predict hourly solar power generation through various algorithms and reduce prediction errors. However, increasing settlement revenue when participating in the prediction market is more important than improving prediction accuracy. In this study, we propose a method for predicting solar power generation using forecast and predicted weather data. In addition, the clustering algorithm was used based on solar radiation forecast data, and the causes of low prediction accuracy and profitability were analyzed for each cluster. Through this study, participation in the renewable energy generation prediction market is expected to be activated and opportunities for various business models will be provided.