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하이브리드 딥러닝 모형을 이용한 단기 풍력 발전 예측에 관한 연구
유솔의(Sol-ui Yu),백자현(Jahyun Baek),박상호(Sangho Park),허진(Jin Hur) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
풍력 발전 사업 규모가 증가함에 따라 전력 수급 균형을 위한 풍력 발전 예측 정확도 향상이 주요한 이슈로 자리 잡았다. 이에 본 논문은 5분 단위의 초단기 발전량 예측 정확도 향상을 위한 해외의 하이브리드 딥러닝 모형의 사례를 분석하였다. 기존의 예측 모형과의 비교 분석 결과에 의하면, 해당 모형은 MAE 2.48%, RESE 3.87%, MAPE 9.94%의 낮은 예측 오차를 보이며 상당히 우수한 예측 성능을 보였다. 본 논문에서는 해외의 모형을 참고하여 국내의 전력 계통에 적합한 모형을 제시하며 보다 선진화된 예측 모형을 구현해야 함을 시사한다.