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<학술연구>
머신러닝을 이용한 수상태양광 발전량 예측에 관한 연구
A Study on the Prediction of Floating Photovoltaic System using Machine Learning
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- 발행기관
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제26권 제1호 (2024.02)바로가기
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- 페이지
- pp.142-148
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A445358
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원문정보
초록
- 영어
- The government is implementing a policy to expand eco-friendly energy as a power source. However, the output of new and renewable energy is not constant. It is difficult to stably adjust the power supply to the power demand in the power system. Therefore, the government predicts day-ahead the amount of renewable energy generation to cope with the output volatility caused by the expansion of renewable energy. It is a system that pays a settlement amount if it transitions within a certain error rate the next day. In this paper, Machine Learning was used to study the prediction of power generation within the error rate.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 태양광 현황 및 발전량 예측 필요성
2.1 재생에너지 발전량 예측 제도
2.2 전력계층 구성 및 재생에너지 설비 현황
3. 데이터 셋
3.1 발전소 및 발전량 데이터
3.2 기상 데이터
3.3 데이터 학습 및 검증 기간
4. 발전량 예측 방법론
4.1 발전량 예측 방법론 요약
4.2 물리 기반 알고리즘
4.3 Gradient Boosting Regressor(GBR)
5. 분석 결과
5.1 예측 평가 지표
5.2 태양광발전량 예측 알고리즘 적용 결과
5.3 모델 해석
6. 결론
References
키워드
신재생에너지 수상태양광 Renewable energy Floating photovoltaic system저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) [Korean Society of Mechanical Technology]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>기계공학
- 소개
- 기계 관련 산업 분야에 관한 학술과 현장 적용 기술을 연구하고 교류하며, 이에 관련된 학문과 기술 발전 및 보급에 기여함으로써 과학과 기술의 진흥에 이바지함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) [Journal of the Korean Society of Mechanical and Aviation Technology ]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1229-604X
- eISSN
- 2508-3805
- 수록기간
- 1999~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 550 DDC 620
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