2019년 컴퓨터종합학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
심층 학습에 기반한 제주도의 단기 일사량 예측 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Deep Learning-Based Solar Radiation Prediction for Jeju Island |
| 저자(Author) |
정승민
문지훈
박성우
황인준
Seungmin Jung
Jihoon Moon
Sungwoo Park
Eenjun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 0460 ~ 0461 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
스마트 시티와 다르게 섬이라는 지역적인 특징을 가진 스마트 아일랜드에서는 신재생에너지 발전이 매우 중요하다. 신재생에너지에는 태양광, 풍력 에너지 등이 있으며, 그중에서도 태양광 발전은 제주도에서 많이 사용되고 있다. 태양광 발전시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 생산하기 위해서는 미래의 일사량 예측값이 고려되어야 하지만, 기상청에서는 다른 기상요소와 달리 일사량에 대한 예측값을 제공하고 있지 않다. 따라서 태양광 발전시스템의 수요관리를 위해서는 충분히 신뢰할 수 있는 정확도 높은 일사량 예측 모델이 필요하다. 이에, 본 논문은 심층 학습 기반의 단기 일사량 예측 모델을 제안한다. 이를 위해, 기상청에서 제공하는 제주도의 서로 다른 두 지역의 과거 일사량 정보와 기상예보 데이터들을 수집하였고 데이터 전처리를 통해 입력변수로 구성하였다. 다음으로, Deep Neural Network와 Long Short-Term Memory 기반의 예측 모델들을 구축하였고, 구축된 모델들은 통계적 접근 방식과 비교/분석하여 당위성을 입증하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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