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| 한글제목(Korean Title) |
전이학습을 이용한 고정밀 풍력 발전단지 발전량 예측 |
| 영문제목(English Title) |
High-precision Wind power prediction in Wind Farms based on Transfer Learning |
| 저자(Author) |
고은별
김태형
임정택
김민호
선지영
함경선
Eunbyeol Ko
Taehyoung Kim
Jeongtaek Lim
Minho Kim
Jiyoung Sun
Kyung Sun Ham
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 1381 ~ 1383 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기후 위기에 맞서 세계적으로 탄소 중립을 목표로 함에 따라 재생에너지의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 특히 재생에너지 중에서도 풍력 발전 시장이 급격히 성장하고 있는데, 바람과 풍력 발전의 특성에 의해 효율적이고 안정적으로 풍력 발전을 관리하는 것이 어려운 경우가 생기고 있다. 이를 위해 풍력 발전량을 미리 예측하고 대비할 수 있는 기술이 필요하다. 기존에 많은 연구들이 수치예보 모델을 사용한 발전량 예측 모델을 제안했지만 풍력을 예측할 때에는 수치예보모델의 풍속 관련 피처를 고정밀화 해주는 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 1시간 단위 다양한 예측 기상지표를 48시간까지 제공해주는 수치예보모델에 실제 풍속을 묘사할 수 있도록 사전 학습을 통해 피처 엔지니어링을 적용하여 풍력 발전량을 예측하는 기법을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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