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| 한글제목(Korean Title) |
기상 데이터 불균형 문제를 고려한 CTGAN 오버샘플링 기반의 태양광 발전량 예측 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Photovoltaic Power Forecasting Scheme based on CTGAN Oversampling considering Weather Data Imbalance Problem |
| 저자(Author) |
이재승
문재욱
박성우
황인준
Jaeseung Lee
Jaeuk Moon
Sungwoo Park
Eenjun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1379 ~ 1381 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
태양광 에너지에 대한 수요와 관심이 높아짐에 따라, 태양광 발전 시스템에서 생산되는 전력을 정확하게 예측하는 기술의 중요성도 커지고 있다. 태양광 발전량은 기상 조건의 영향을 많이 받기에 정확한 예측 모델을 구축하기 위해서는 다양한 기상 조건에서 수집된 데이터가 균일하게 분포된 데이터셋을 이용해야 한다. 하지만 우리나라는 맑은 날이 비 혹은 눈이 오는 날보다 많기에 맑은 날에 편향되게 모델이 학습되고, 이는 모델의 성능 하락을 유발할 수 있다. 본 논문에서는 CTGAN 기반의 오버샘플링 기법을 이용하여 강수가 있는 날의 데이터를 증강함으로써 정확한 태양광 발전량을 예측하는 기법을 제안한다. 오버 샘플링 기법을 이용하여 기상 데이터 불균형 문제를 해결하였을 때 태양광 발전량 예측 성능이 향상되었으며, 그중 CTGAN 기반의 오버샘플링 기법이 가장 효과적임을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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