2020년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
기상예보를 이용한 Convolutional Attention LSTM 기반 태양광 발전량 예측 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Forecasting model for Photovoltaic Generation based Convolutional Attention LSTM using Weather Forecast |
| 저자(Author) |
Dukhwan Yu
Wonik Choi
유덕환
최원익
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 01 PP. 0714 ~ 0716 (2020. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
스마트 그리드 시스템의 효율성과 거래 안정성을 위해 태양광 발전량의 정확한 예측이 요구된다. 하지만 기상 조건과 지역적 특성에 따라 태양광 발전량의 편차가 심해 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 기상 예보 데이터를 이용한 Convolutional Attention LSTM 기반 태양광 발전량 예측 모델을 제안한다. 기상 예보 데이터를 이용함으로써 예측 성능을 향상시키고, Convolutional Attention을 통해 과거와 미래의 데이터에서 지역적인 문맥을 이해하도록 하였다. 또한 NSW Electricity Load 데이터에도 제안된 모델을 적용해 기존의 Transformer, LSTM보다 뛰어난 성능을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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