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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김상진 (한국전력정보) 유재혁 (한국전력정보) 장병훈 (한국전력정보) 우성민 (충북테크노파크)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제42권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
173 - 183 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

머신러닝 기반의 예측 시장 참여를 위한 태양광 발전량 예측 알고리즘 및 수익성에 관한 연구
김상진 ,  유재혁 ,  장병훈 외 1명 한국태양에너지학회 논문집 2022.12 학술저널
군집화 알고리즘 기반의 소규모 전력 중개시장 참여를 위한 태양광 발전량 예측에 관한 연구
김상진 ,  유재혁 ,  허윤서 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2022.10 학술대회자료

2021

소규모 전력 중개시장 참여를 위한 머신러닝 기반의 태양광 발전량 장기 예측
김상진 ,  유재혁 ,  유동기 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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With the introduction of the power generation prediction system, research is being conducted to predict hourly solar power generation through various algorithms and reduce prediction errors. However, increasing settlement revenue when participating in the prediction market is more important than improving prediction accuracy. In this study, we propose a method for predicting solar power generation using forecast and predicted weather data. In addition, the clustering algorithm was used based on solar radiation forecast data, and the causes of low prediction accuracy and profitability were analyzed for each cluster. Through this study, participation in the renewable energy generation prediction market is expected to be activated and opportunities for various business models will be provided.
#태양광 발전량(Photovoltaic) #일기예보(Weather forecast) #기상예측(Weather prediction) #기계학습(Machine Learning) #군집화 알고리즘(Clustering algorithm)

목차

Abstract
1. 서론
2. 발전량 예측 알고리즘과 예측을 위해 사용한 데이터
3. 결과 및 토의
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
KPX, 20222. https://new.kpx.or.kr/board.es?mid=a10109010700&bid=0082&act=view&list_no=68145. last accessed on the 14th December 2022. Ministry of Commerce, Industry and Energy, Introduction of Renewable Energy Generation Prediction System, 2020. google schola Lee, J., Park, W., Lee, I., and Kim, S., Comparison of Solar Power Prediction Model Based on Statistical and Artificial Intelligence Model and Analysis of Revenue for Forecasting Policy, Journal of IKEEE, Vol. 26, No. 3, pp. 355-363, 2022. google schola Sohn, H., Jung, S., and Kim, S., The Prediction and Valuation of Gas Consumption in Building using Artificial Neural Networks Based on Clustering Method, The Korean Journal of Applied Statistics, Vol. 29, No. 1, pp. 193-203, 2016. google schola Choi, D., Lee, Y., and Ko, M., A Study on Electricity Demand Forecasting Based on Time Series Clustering in Smart Grid, Korea Institute of Ecological Architecture and Environment, Vol. 18, No. 5, pp. 69-74, 2018. google schola

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