정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
순환신경망을 이용한 태양광 발전량 예측 모델 설계 |
| 영문제목(English Title) |
Design of Photovoltaic Power Generation Prediction Model with Recurrent Neural Network |
| 저자(Author) |
김한호
탁해성
조환규
Hanho Kim
Haesung Tak
Hwan-gue Cho
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 06 PP. 0506 ~ 0514 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
스마트그리드는 태양광 발전을 포함한 신·재생에너지의 발전량을 예측하고 이를 기반으로 효율적인 전력 생산과 소비를 가능하게 한다. 기존 태양광 발전량 예측 연구들은 시계열에 뛰어난 순환신경망 기법들을 적용 및 비교한 연구가 거의 없다. 또한 학습에 사용되는 과거 데이터의 길이에 대한 고려가 없어 모델의 예측 성능이 떨어졌다. 본 연구에서는 임베디드 변수 선택 기법을 이용하여 태양광 발전에 영향을 미치는 요인을 찾아내고, 시계열 순환신경망 기법들(RNN, LSTM. GRU)에 다양한 과거 데이터 길이를 넣는 실험을 진행하였다. 이 과정에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 예측 요인들을 찾고 예측 모델을 설계하였다. 설계한 태양광 발전량 예측 모델은 다른 변수 설정을 사용할 때와 비교하여 더욱 뛰어난 예측 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 기존 연구들과의 비교를 통하여 본 연구에서 개발한 태양광 발전량 예측 결과가 더 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
|
영문내용
(English Abstract) |
The Smart Grid predicts the power generation amount of renewable energy and enables efficient power generation and consumption. Existing PV power generation prediction studies have rarely applied and compared recurrent neural network techniques that are superior to time series. Furthermore, in the reported studies, there is no consideration of the length of past data used for learning, leading to lowered prediction performance of the model. In this study, we used the embedded variable selection techniques to find the factors influencing PV power generation. Subsequently, experiments were carried out to insert various past data length into the recurrent neural networks (RNN, LSTM, GRU). We found the optimal prediction factors and designed a prediction model based on the outcomes of the experiments. The designed PV power generation prediction model shows better prediction performance compared to other factor settings. In addition, better performance based on the prediction rate is confirmed in the present study as compared with the existing researches.
|
| 키워드(Keyword) |
스마트그리드
순환신경망
태양광 발전
예측 모델
smart grid
recurrent neural network
photovoltaic power generation
prediction model
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
