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전재호 (한국특허전략개발원) 이정태 (한국에너지기술연구원) 김현구 (한국에너지기술연구원) 강용혁 (한국에너지기술연구원) 윤창열 (한국에너지기술연구원) 김창기 (한국에너지기술연구원) 김보영 (한국에너지기술연구원) 김진영 (한국에너지기술연구원) 박유연 (특허법인다나) 김태현 (특허법인다나) 조하나 (특허법인다나)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제39권 제4호
발행연도
2019.8
수록면
41 - 54 (14page)

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The proportion of solar photovoltaic power generation has steadily increased in the power trade market. Solar energy forecast is highly important for the stable trade of volatile solar energy in the existing power trade market, and it is necessary to identify accurately any forecast error according to the forecast lead time. This paper analyzes the latest study trend in solar energy forecast overseas and presents a consistent comparative assessment by adopting a single statistical variable (nRMSE) for forecast errors according to lead time and forecast technology.
#태양광발전(Photovoltaic) #일사(Irradiance) #인공신경망(ANN #Atificial neural network) #발전량예보(Power forecasting) #예보시간(Forecasting horizon)

목차

Abstract
1. 서론
2. 정확도 평가방법
3. 태양광 예보기술
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Kim, S. J. / 2017 / Master Optimization Process Based on Neural Net Works Ensemble for 24-h Solar Irradiance Forecast / Conference of Information and Control Systems :209~211 google schola Kim, M. J. / 2013 / Analysis to reduce PV Generation Output Variation using Energy Storage System / Power Electronics Conference :113~114 google schola Moon, S. I. / 2013 / Economic Assessment of Grid-Connected Energy Storage System / Journal of Electrical World Monthly Magazine :44~48 google schola Park, C. K. / 2016 / Feasibility Study of P2P Power Trading in Korea :1~85 google schola Spot, E. P. E. X. / EPEX Spot. EPEX Spot google schola

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