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소규모 전력 중개시장 참여를 위한 머신러닝 기반의 태양광 발전량 장기 예측
김상진(Sangjin Kim),유재혁(Jaehyeok Yu),유동기(Dong Gy Ryu),장병훈(Byung-Hoon Chang) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.7
태양에너지는 발전량을 임의로 제어할 수 없으며 기후 조건에 직접적인 영향을 받기 때문에 전력거래시스템에서 원활히 거래되기 위해서는 전력거래시스템에 맞는 시간애의 예보능력을 갖추는 것이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 앙상블 예측 기법 중에 하나인 랜덤포레스트 알고리즘을 이용한장기 발전량 예측 기법으로 기상 예보데이터와 실제 기상데이터를 이용하여 오차율을 줄이며 수익을 최대화 할 수 있는 방향으로 연구를 수행하였다. 본 연구를 통해 더 나은 발전량 출력 예측 시스템을 구축하고 평가 및 검증하는 기술 개발 추진기회를 제공하기를 기대한다.
공장 전력부하와 태양광 발전량 실시간 데이터의 연계를 통한 RE100 달성방안에 관한 연구
김상진(Sangjin Kim),유재혁(Jaehyeok Yu),유동기(Dong-gy Ryu),장병훈(Byung-Hoon Chang) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.7
국내 정책과 국외 추세를 비추어 보아 신재생에너지의 발전이 지속적으로 증가되고 있다. 신재생에너지 발전량을 이용하여 RE100 달성을 목표로 하는 기업들이 늘어나고 있다. RE100 달성을 위해 재생에너지 발전량 데이터 기반으로 ESS에 저장해야할 최적 용량을 산정하여 부족한 수요전력을 ESS로 공급받아 RE100을 달성한다. 본 연구에서는 국내 기업 한곳을 대상으로 하여 공장전력부하, 태양광 발전량 그리고 ESS와 연계하여 RE100 달성방안을 연구하였다.