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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제17권 제1호
발행연도
2012.1
수록면
211 - 218 (8page)

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전 세계적으로 화석연료의 많이 사용이 증가되고 있으며 이로 인해 온실가스가 배출되어 지구 온난화와 환경오염이 심각해지고 있는 실정이다. 지구의 환경오염을 줄이기 위해서 무공해 청정에너지인 신재생에너지에 대한 관심이 증가되는 추세인데, 그중에서도 풍력발전은 환경오염 물질을 배출하지 않고, 자원량이 무한대이기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 풍력발전은 전력 생산량이 불규칙한 단점을 갖고 있어 풍력 터빈의 손상과 전력 생산량이 불규칙적인 문제를 야기하여 이러한 문제점을 보완하기 위해 풍력 발전량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 풍력 발전량을 정확하게 예측하기 위해서 전력 생산량이 급증 또는 급감하는 것을 의미하는 ramp의 특성을 잘 활용해야 한다. 이 논문에서는 예측의 정확도를 높이기 위하여 다계층 신경망을 이용해 예측모델을 구축하였다. 구축된 예측모델은 흔히 사용되는 풍속, 풍향 속성뿐만 아니라 Power Ramp Rate(PRR) 속성까지 사용하였다. 구축된 풍력 발전량 예측모델은 앞서 말한 세 가지 속성을 모두 사용한 경우, 두 속성을 조합하여 사용한 경우 총 4가지 예측모델을 구축하였다. 구축된 4가지 예측모델을 성능평가 한 결과 PRR, 풍속, 풍향의 속성 모두를 사용한 예측모델의 예측 값이 풍력 터빈에서 관측된 관측 값에 가장 근접하였다. 그로 인해 PRR 속성을 사용하면 풍력 발전량의 예측 정확도를 향상 시킬 수 있었다.
#예측 정확도 #예측모델 #풍력 발전량 #Prediction accuracy #Prediction model #Wind power generation #Ramp #Power Ramp Rate(PRR)

목차

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1. [보고서] - Keungi Kim / 2008 / Prospects of Alternative Energy Development to Solve the Fossil Fuel Exhaustion and Global Warming : 1 ~ 109 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Yongcheol Gang / 2010 / Expansional plan of wind energy capacity of electric grid / KIEE 59 (8) : 26 ~ 32 google schola 3. [인터넷자원] - / / KOREA INSTITUTE OF ENERGY RESEARCH(KIER) google schola 4. [인터넷자원] - / / KOREA INSTITUTE OF ENERGY RESEARCH(KIER) google schola 5. [학위논문] - Seungguk Kim / 2007 / Analysis of New&Renewable Energy in the Korean Peninsula / Mokpo National Univ. google schola

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