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이준우 (LG전자) 김경재 (LG전자) 윤상철 (LG전자) 장세동 (LG전자)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2017년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2017.11
수록면
454 - 457 (4page)

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This paper reports power generation prediction methods of photovoltaic systems for simulation based power system operations. To predict power generation of photovoltaic systems, 1) The photovoltaic system modeling methods and 2) the statistic data driven modeling methods such as Linear Regression(LR), Artificial Neural Network(ANN), and Gaussian Process Regression Model(GPRM) are analysed. Developed model is verified through annual measured data of existing photovoltaic power generation system. The error rate of GPRM is 5.5%, which has the highest accuracy compare to 6.3% of LR or 7.8% of ANN. This highly accurate prediction model contributes to improve the power quality and stability of the power management system.
#Machine Learning(기계학습) #Gaussian Process Regression Model(가우시안 과정 회귀 모형) #Photovoltaic Systems(태양광 발전 시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 태양광 발전 시스템 모델링
3. 발전량의 예측 및 보정
4. 결론
References

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