시계열 모형을 이용한 단기 풍력발전 예측 연구 = A study on short-term wind power forecasting using time series models

국문 초록 (Abstract)

풍력에너지 산업이 발전하고 풍력발전에 대한 의존율이 높아짐에 따라 안정적인 공급이 중요해지고 있다. 원활한 전력수급계획을 세우기 위해서 풍력발전량을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 강원도 평창 횡계리에 설치된 대관령 2풍력(2MW 1기)의 시간별 풍력발전 데이터와 강원도 대관령 기상대에서 관측되는 시간별 풍속과 풍향 데이터를 기상청 지상관측자료에서 수집하여 연구하였다. 풍력발전량 예측을 위하여 신경망 모형과 시계열 모형인 ARMA, ARMAX, ARMA-GARCH, Holt Winters 모형을 비교하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위해 mean absolute error(MAE)를 사용하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과 1시간에서 3시간의 단기 예측에 있어서 ARMA-GARCH 모형이 우수한 예측력을 보였다. 6시간 이후 예측에서는 신경망 모형이 우수한 예측을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The wind energy industry and wind power generation have increased; consequently, the stable supply of the wind power has become an important issue. It is important to accurately predict the wind power with short-term basis in order to make a reliable planning for the power supply and demand of wind power. In this paper, we first analyzed the speed, power and the directions of the wind. The neural network and the time series models (ARMA, ARMAX, ARMA-GARCH, Holt Winters) for wind power generation forecasting were compared based on mean absolute error (MAE). For one to three hour-ahead forecast, ARMA-GARCH model was outperformed, and the neural network method showed a better performance in the six hour-ahead forecast.

참고문헌 (Reference)

1 이영섭, "군산풍력발전단지의 풍력발전량 단기예측모형 비교에 관한 연구" 한국데이터정보과학회 24 (24): 585-592, 2013

2 Chitsaz, H., "Wind power forecast using wavelet neural network trained by improved Clonal selection algorithm" 89 : 588-598, 2015

3 Brown, B. G., "Time series models to simulate and forecast wind speed and wind power" 23 : 1184-1195, 1984

4 Byun, H. I., "The Study of the Wind Resource and Energy Yield Assessment for the Wind Park Development" 1 : 19-25, 2005

5 Park, H. W., "Short-term wind power prediction with power ramp rate and ANFIS approach" 39 : 157-159, 2012

6 Quan, H., "Short-term load and wind power forecasting using neural network-based prediction intervals" 25 : 303-315, 2014

7 Alexiadis, M. C., "Short-term fore-casting of wind speed and related electrical power" 63 : 61-68, 1998

8 황미영, "Power Ramp Rate를 이용한 풍력 발전량 예측모델 구축" 한국컴퓨터정보학회 17 (17): 212-218, 2012

9 Bollerslev, T., "Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity" 31 : 307-327, 1986

10 Winters, P. R., "Forecasting sales by exponentially weighted moving averages" 6 : 324-342, 1960

11 Torres, J. L., "Forecast of hourly average wind speed with ARMA models in Navarre(Spain)" 79 : 65-77, 2005

12 Shin, H. G., "Development of the wind turbine power prediction system using support vector regression" 696-697, 2011

13 Engle, R. F., "Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom in ation" 50 : 987-1007, 1982

14 Tol, R. S., "Autoregressive conditional heteroscedasticity in daily wind speed measurements" 56 : 113-122, 1997

15 Hill, D. C., "Application of auto-regressive models to UK wind speed data for power system impact studies" 3 : 134-141, 2012

16 Ryu, G. H., "A study on estimation of wind power generation using weather data in Jeju island" 58 : 2349-2353, 2009