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이용규 (충남대학교) 신우균 (한국에너지기술연구원) 주영철 (한국에너지기술연구원) 황혜미 (한국에너지기술연구원) 강기환 (한국에너지기술연구원) 고석환 (한국에너지기술연구원) 장효식 (충남대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제41권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
47 - 58 (12page)

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2022

발전소 데이터를 이용한 태양광발전량의 선형회귀모델 예측분석
이용규 에너지과학기술학과 2022.01 학위논문

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PV systems have the disadvantages of large fluctuations in power and of not being controllable due to external factors. In addition, small-scale PV plants rarely receive maintenance after installation. Managers thus need a monitoring system that predicts the power of the PV plant in order to maintain performance and facilitate O&M. Recently, methods using big data to predict PV plant power have been applied. In this paper, power was predicted through learning based on PV plant field data. Furthermore, the error of the estimated power was analyzed through accuracy evaluations, RMSE, and R2 analysis. As the learning method, linear regression analysis was applied among machine learning models. Existing linear regression models can immediately estimate power by learning irradiation data as input variables and power data as output variables. However, if the PV system malfunctions, the accuracy of the estimated power generation decreases. In this paper, in order to address this problem, power was estimated by learning irradiation data as input variables and voltage and current data as output variables rather than directly estimating the power. As a result, the RMSE of the proposed linear regression equation was 15.9235kw, yielding a better power estimate than the existing method (16.4241kw).
#머신 러닝(Machine Learning) #선형회귀분석법(Linear Regression Analysis) #태양광발전 추정(Photovoltaic power Estimation) #전압(Voltage) #전류(Current)

목차

Abstract
1. 서론
2. 선형회귀모델(Linear Regression, LR) 특성 및 분석방법
3. 발전소 데이터를 활용한 발전량예측 및 실험결과
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Ministry of Trade, Industry and Energy, Renewable Energy 3020 Implementation Plan, Ministry of Trade, Industry and Energy, 2017. google schola Lee, K. H. and Kim, W. J., Forecasting of 24_hours Ahead Photovoltaic Power Output Using Support Vector Regression, The Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol. 14, No. 3, pp. 175-183, 2016. google schola Ministry of Trade, Industry and Energy, 2021 New Renewable Energy Supply Support Project, Ministry of Trade, Industry and Energy, 2021. google schola Renewable Energy Cloud Platform, Current Status of Domestic PV Power Plants, http://recloud.energy.or.kr/main/main.do, Accessed on 2021.07.15. google schola Bae, S. U., Photovoltaic Power Output Prediction Method Research Trends, The Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 67, No. 12, pp. 103-108, 2018. google schola

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