Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
연합학습 기반 전력 중개용 태양광 발전 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Prediction of solar power generation for power brokerage based on Federated Learning |
| 저자(Author) |
이미리내
염성웅
김경백
Mirinae Lee
Sungwoong Yeom
Kyungbaek Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 02 PP. 0577 ~ 0579 (2022. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 대두된 환경문제로 인해 다양한 재생 에너지의 실리적인 활용 방법에 귀추가 주목되고 있다. 특히 ‘그린뉴딜’, ‘K-RE100’ 등 정부 주도의 정책으로 태양광 발전 시장 규모가 확대되면서, 소규모 발전 사업자의 태양광 발전 참여율도 매년 증가 추세를 보이고 있다. 이로 인해 소규모 발전 사업자의 수익을 산정하는 전력 중개 시스템의 태양광 발전 예측은 에너지 시장의 핵심요소로 부각되었다. 하지만 전력 중개용 태양광 발전 예측에는 기후의 간헐성으로 인한 예측 정확도 감소, 소규모 발전 사업자의 개인정보 보호 등 제약이 존재한다. 이 논문에서는 전력 중개용 태양광 발전 예측의 제약을 해소하고, 전력 중개 활성화를 지원키 위한 CNN-LSTM 기반 연합학습 기법을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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