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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권오극 (K-water) 최수현 (K-water) 조현식 (K-water) 차한주 (Chungnam National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
1,126 - 1,134 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.8.1126

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Renewable energy has advantages in environmental aspects such as greenhouse gas reduction and fine dust reduction, but the stability of the power system is lowered due to the variability & uncertainty of renewable energy sources. Therefore, it is important to predict the amount of generation of renewable energy, which can contribute to system stabilization. In order to predict the power generation of floating photovoltaic(FPV), the generation amount of 500㎾ FPV and meteorological data were used to predict the power generation through the Recurrent Neural Network(RNN). To perform appropriate prediction, identifying the correlation between variables, removing multicollinearity, handling missing values properly are performed and the amount of power generation is predicted through appropriate RNN. In addition, it is analyzed how the influence of wind affects the amount of power generation of FPV
#Recurrent Neural Network #Power Generation Prediction #Floating Photovoltaic #LSTM #AI

목차

Abstract
1. 서론
2. 발전량 예측 필요성
3. 발전량 예측
4. 결론
References

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