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(Korean Abstract) |
화석 연료를 사용하는 발전 방식은 많은 나라에서 전력 생산의 큰 비중을 차지하는 중요한 발전원이지만, 여러 종류의 유해 물질을 배출하는 등 심각한 보건 및 환경 문제를 유발하고 있다. 이러한 단점 때문에 화력 발전을 대체할 수 있는 다양한 신재생 에너지가 주목받고 있으며 이들 중 태양광 발전은 무한한 에너지원과 적은 제약 조건 등의 장점으로 인해 사업성이 높아서 최근 수요가 급증하고 있다. 그러나 태양광 발전은 발전원 특성상 변동성과 간헐성을 가지기 때문에, 태양광 발전소에서 생산되는 전력을 안정적으로 운영하고 공급하기 위해서는 태양광 발전량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 하지만, 기상조건이 태양광 발전량 예측의 주요한 변수임에도 불구하고, 최근 관심도가 급증한 미세먼지가 태양광 발전에 미치는 영향에 대하여 분석하고 이를 반영한 연구는 아직 미비한 실정이다. 이에 본 논문은 미세먼지, 기상조건, 주기함수로 변환한 시간 데이터로 입력 변수를 구성한 다음, 기계학습 모델을 통해 발전율을 예측하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해 다양한 기계학습 모델을 사용하여 예측 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, 미세먼지를 포함하여 학습을 진행할 경우 미세먼지를 포함하지 않았을 때보다 예측 성능이 향상된다는 것을 확인할 수 있었다. |
