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최근 태양광에너지는 실시간 태양의 위치를 추적하여 모듈경사각과 이루는 갓을 산정하여 일사량을 보정하는 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 태양광 발전은 태양의 위치에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실증단지 내 발전단지의 실시간 기상자료 예측값을 이용하여 최종적으로 태양광 발전량 예측값을 산정하는 태양광 발전을 위한 발전량 예측 모델을 분석한다. 태양광 발전량은 태양광 발전기별 모듈특성, 온도 등을 감안하여 보정계수를 입력하고 예측 지역의 위치 경사각을 분석하여 발전량 예측 계산 알고리즘을 통해 최종 발전량을 예측한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측 모델을 수행한다.
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참고문헌 (11)
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A. More / 2003 / Forecasting wind with neural networks / marine Structure 16 : 35 ~ 49
A. Sfetsos / 2002 / A novel approach for the forecasting of mean hourly wind speed time series / Renewable Energy 27 : 163 ~ 174
B. Abraham / 2005 / Statistical methods for forecasting / Wiley
G. E. P. Box / 1994 / Time series analysis, forecasting and control / Prentice Hall
J. powers / 2000 / Application of neural networks in aluminum corrosion / Journal of the Korean Data & Information Science Society 1 : 157 ~ 172
A. Sfetsos / 2002 / A novel approach for the forecasting of mean hourly wind speed time series / Renewable Energy 27 : 163 ~ 174
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J. powers / 2000 / Application of neural networks in aluminum corrosion / Journal of the Korean Data & Information Science Society 1 : 157 ~ 172
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