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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Prasis Poudel (Mokpo National University) Bongseog Jang (Mokpo National University)
저널정보
한국정보기술학회 JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CONVERGENCE Journal of Advanced Information Technology and Convergence Vol.7 No.2
발행연도
2017.12
수록면
43 - 54 (12page)
DOI
10.14801/jaitc.2017.7.2.43

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This paper presents photovoltaic power modeling using artificial neural deep learning techniques. Two different neural networks are examined in this study, namely multilayer neural and long short-term memory networks. In training phase of the neural networks, a real power output of a whole day is used to train and at the same time the best deep learning structures are obtained in terms of having low loss rates. Using the trained best models, prediction is applied to the power data having different fluctuation behavior due to the cloud moving speed. The prediction results show the long short-term memory has better performance compared to the multilayer neural network in respect to the abrupt fluctuations in solar power output sequence.

목차

Abstract
1. Introduction
2. PV Modeling Using Deep Learning Techniques
3. Training and Best Model Selection
4. Prediction Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (10)

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