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학술대회자료
저자정보
문경록 (제주대학교) 이건우 (제주대학교) 고경남 (제주대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 학술대회논문집 한국태양에너지학회 2021년도 춘계학술발표대회 [초록집]
발행연도
2021.5
수록면
69 - 69 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

기계학습 기간에 따른 장기간 전력계통한계가격의 추세 예측
문경록 ,  이건우 ,  고경남 한국태양에너지학회 논문집 2021.10 학술저널
기계학습을 활용한 전력계통한계가격의 장기 추세 분석
문경록 ,  이건우 ,  고경남 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2021.05 학술대회자료

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본 연구에서 기계학습(Machine Leaning)을 활용하여 전력계통한계가격(System Marginal Price, SMP) 중 육지SMP의 장기적인 추세를 분석하였다. 풍력, 태양광 등 발전원의 경제성 분석 시 SMP는 중요한 요인 중 하나이다. 이를 예측하기 위해서는 발전용 액화천연가스(Liquefied Natural Gas, LNG) 가격 및 서부 텍사스 중질유(West Texas Intermediate, WTI) 선물 가격, 전력수요량, 공급예비력 등 다양한 요인을 고려해야 한다. 육지SMP와 다양한 요인들의 상관성을 분석한 결과, 발전용 LNG와 WTI 가격의 상관계수(R) 값은 각각 0.9, 0.8로 다양한 요인 중 육지SMP와 상관성이 가장 좋은 것으로 나타났다. 육지S^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10587635');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#전력계통한계가격(SMP) #기계 학습(Machine learning) #최근접 이웃 모델(KNN) #LightGBM(Light Gradient Boosting Machine) #경제성 분석(Economic analysis)

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