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학술저널
저자정보
Sung-Won Park (Gachon University) Sung-Yong Son (Gachon University) Changseob Kim (Gachon University) Kwang Y. LEE (Baylor University) Hye-Mi Hwang (Korea Instihlte of Energy Research)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.5
발행연도
2018.9
수록면
1,874 - 1,885 (12page)

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The customer side operation is getting more complex in a smart grid environment because of the adoption of renewable resources. In performing energy management planning or scheduling, it is essential to forecast non-controllable resources accurately and robustly. The PV system is one of the common renewable energy resonrces in customer side. Its output depends on weather and physical characteristics of the PV system. Thus, weather information is essential to predict the amount of PV system output. However, weather forecast usually does not include enough solar irradiation information. In this study, a PV system power output prediction model (PPM) under limited weather information is proposed. In the proposed model, meteorological radiation model (MRM) is used to improve cloud cover radiation model (CRM) to consider the seasonal effect of the target region. The results of the proposed model are compared to the result of the conventional CRM prediction method on the PV generation obtained from a field test site. With the PPM, root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE) are improved by 23.43% and 33.76%, respectively, compared to CRM for all days; while in clear days, they are improved by 53.36% and 62.90%, respectively.
#Photovoltaic forecasting #Photovoltaic system power output prediction model (PPM) #Weather forecast #meteorological radiation model (MRM) #Cloud cover radiation model (CRM) #Weather Information

목차

Abstract
1. Introduction
2. Photovoltaic System Power Output Prediction Model (PPM)
3. Case Study
4. Conclusion
References

참고문헌 (48)

참고문헌 신청
A. Verma, A. Tyagi, R. Krishan, “Optimal Allocation of Distributed Solar Photovoltaic Generation in Electrical Distribution System under Uncertainties,” Journal of Electrical Engineering & Technology, vol. 12, pp. 1386-1396, April 2017. W. Jin, X. Shi, F. Ge, W. Zhang, H. Wu, C. Zhong, “Comprehensive Evaluation of Impacts of Connecting Distributed Generation to the Distribution Network,” Journal of Electrical Engineering & Technology, vol. 12, pp. 621-631, Jan. 2017. Y. G. Park, C. W. Kim, J. B. Park, “MILP-Based Dynamic Efficiency Scheduling Model of Battery Energy Storage Systems,” Journal of Electrical Engineering & Technology, vol. 11, pp. 1063-1069, Mar. 2016. S. W. Park, Y. G. Park, S. Y. Son, “Local-Generator-Based Virtual Power Plant Operation Algorithm Considering Operation Time,” Journal of Electrical Engineering & Technology, vol. 12, pp. 2127-2137, July 2017. J. G. d. S. F. Junior, H. Ohtake, T. Oozeki, K. Ogimoto, “Prediction Intervals for Day-Ahead Photovoltaic Power Forecasts Non-Parametric and Parametric Distributions,” Journal of Electrical Engineering & Technology, vol. 13, pp. 1504-1514, Dec. 2017.

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