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저자정보
이호준 (광운대) 정윤건 (고려대) 허돈 (광운대) 이흥재 (광운대) 윤민한 (광운대)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2021년도 대한전기학회 전력기술부문회 전력계통연구회 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.4
수록면
188 - 189 (2page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

딥러닝을 활용한 광역계통의 태양광 발전량 예측
이호준 ,  윤상철 ,  정훈희 외 5명 대한전기학회 학술대회 논문집 2023.07 학술대회자료

2022

기상데이터를 활용한 딥러닝 기반의 태양광 발전량 단기 예측
이호준 ,  윤상철 ,  김병호 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2022.10 학술대회자료

2021

기상 예측 정보를 활용한 LGBM 기반 태양광 발전 예측
이호준 ,  정윤건 ,  허돈 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.04 학술대회자료

초록· 키워드

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With the proportion of renewable energy increasing, more accurate predictions of solar power generation are needed. In this paper, two deep learning prediction models, LSTM and LGBM, are used to predict solar power generation. After analyzing the data used to predict solar power generation, we learned using a single ^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10581073');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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이동훈 ,  강세영 ,  강준형 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2024 .07
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오형록 ,  손애린 ,  이준기 디지털콘텐츠학회논문지 2021 .07

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