SVR 기반 다변수 단기풍력발전예측 모델 연구

손남례; 김영주; 김서영; 안동순

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자료유형: 학술저널

저자정보: 손남례 (호남대학교) 김영주 (목포대학교 컴퓨터공학과) 김서영 (호남대학교) 안동순 (목포대학교)

저널정보: 한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제13권 제1호

발행연도: 2017.1

수록면: 54 - 64 (11page)

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최근 신재생에너지는 기후변화대응, 에너지 안보, 수요관리에서 큰 비중을 차지하고 있다. 신재생에너지 중 풍력에너지원은 풍력 터빈을 이용하여 풍력을 전력으로 바꾸어 에너지 역할로서 중요하다. 이때 풍력에너지 예측이 중요한이유는 전력계통에서 풍력발전기가 중앙수급발전기가 되었을 때 발전기 유지 보수, 발전기 기동정지 계획, 경제급전, 전력수급계획(발전기, 송전선로 등), 전력시장 입찰 등에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 본 논문은 효율적인풍력발전기의 단기풍력발전량을 예측하기 위하여 다변수로는 발전량, 풍향, 풍속, 발전변동량을 사용한다. 이때 다변수간 상관관계를 이용하여 다변수 조합을 통하여 모델 4개를 생성한다. 그리고 4개의 모델 중 최적의 모델을 선택하기 위하여 기계학습 방법인 SVR를 사용한다. 모델을 검증하기 위하여 제주도 지역의 풍력발전단지 3곳(A,B,C)에 데이터를 사용하여 발전량을 예측한다. 실험결과, 발전량, 풍향, 풍속을 이용한 모델이 단기풍력발전량을 예측하는 데 있어서 다른 모델보다 예측 오차가 작았다. 따라서 단기풍력발전량을 예측하는데 있어서 가장 중요한 변수는 발전량, 풍향, 풍속이다.

#Wind Power #Wind Power Forecasting #SVR #nu-SVR #Multi-variate

참고문헌 (20)

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Korea Energy Economics Institute

이선미 / 2012 / 그린 데이터센터를 위한 스마트 에너지/탄소 관리시스템의 개발 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 8(2):62~72

A. M. Foley / 2010 / Wind Power Forecasting & Prediction Method / IEEE, 9th International Conference on Environment and Electrical Engineering :16~19

In-Yong Seo / 2012 / Short Term Wind Power Prediction Using Wavelet Transform and ARIMA / Journal of Energy and Power Engineering :1786~1790

Keith Parks / 2011 / Wind Energy Forecasting : A Collaboration of the National Center for Atmospheric Research(NCAR) and Xcel Energy

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논문수 34 이용수 2,223

김영주

소속기관 목포대학교 컴퓨터공학과

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김서영

소속기관 호남대학교

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안동순

소속기관 목포대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

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