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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박래진 (Hanbat National University) 강성우 (Korea University) 이재형 (Korea Electric Power Corporation) 정승민 (Hanbat National University)
저널정보
한국신재생에너지학회 신·재생에너지 신재생에너지 제18권 제2호(통권 제72호)
발행연도
2022.6
수록면
18 - 25 (8page)
DOI
10.7849/ksnre.2022.0001

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In this study, we propose a wind power generation prediction system that applies machine learning and data mining to predict wind power generation. This system increases the utilization rate of new and renewable energy sources. For time-series data, the data set was established by measuring wind speed, wind generation, and environmental factors influencing the wind speed. The data set was pre-processed so that it could be applied appropriately to the model. The prediction system applied the CNN (Convolutional Neural Network) to the data mining process and then used the LSTM (Long Short-Term Memory) to learn and make predictions. The preciseness of the proposed system is verified by comparing the prediction data with the actual data, according to the presence or absence of data mining in the model of the prediction system.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 모델 최적화
3. 결론
References

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