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초록
본 논문에서는 충남 홍성지역의 상업운전 중인 1MW급 태양광 발전소와 주변지역의 기상조건을 근거로 태양광 발전량을 머신러닝 기법과 통계기법으로 예측하고 비교해보았다. 모형의 입력자료는 홍성지역의 약 9개월간 시간대별 실제발전량과 주변지역의 시간별 습도, 일조시간, 일사량을 사용하였으며, 각 방법별로 학습과 평가를 수행하였다. 계산결과 기존의통계기법보다는 하모니 서치기법과 결합된 신경망 모형이 오차는 더 줄이고 결정계수는 더높였다. 이를 통해 태양광발전원의 간헐적인 전력품질을 개선하고 분산형 전원확대에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
키워드
Optimization Techniques; Photovoltaic; Harmony Search; Machine Learning; Generation Prediction; 최적화기법; 태양광; 하모니 서치; 머신러닝; 발전량 예측
- 제목
- 다양한 가중치 최적화기법이 결합된 머신러닝 모형을 이용한 태양광 발전량의 예측
- 제목 (타언어)
- Prediction of Photovoltaic Generation Using Machine Learning Models with Various Weight Optimization Techniques
- 저자
- 조영탁; 이건희; 홍준희; 김종우
- 발행일
- 2022-02
- 저널명
- 한국지능시스템학회 논문지
- 권
- 32
- 호
- 1
- 페이지
- 1 ~ 6
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국지능시스템학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 6 페이지
- ISSN
- P 1976-9172