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학술저널
저자정보
이재승 (고려대학교) 박성우 (고려대학교) 문재욱 (고려대학교) 황인준 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.8
발행연도
2024.8
수록면
690 - 698 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.8.690

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최근 태양광 에너지의 활용이 크게 보편화되면서, 태양광 에너지의 효율 향상을 위한 태양광 발전량 예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여, 기존의 심층 학습 모델을 넘어 그래프 신경망 기반의 태양광 발전량 예측 모델들이 제시되었다. 이 모델들은 특정 지역의 태양광 발전량이 인접 지역의 기후 조건에 영향을 받는 공간적 상호작용과 태양광 발전량의 시간 패턴을 함께 고려하는 지역 간 상관관계를 학습함으로써 예측 정확도를 개선한다. 하지만, 기존 모델들은 주로 고정된 형태의 그래프 구조에 의존하여, 시간적 및 공간적 상호작용을 반영하기 어려운 한계가 있다. 이에, 본 논문은 지역별 태양광 발전량 데이터의 장기 및 단기적 시간 패턴을 고려하고, 이를 지역 간 상관관계의 학습에 반영하는 그래프 신경망 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 타 그래프 신경망 기반 예측 모델과 비교하여 RRSE 기준 최대 7.49%의 성능 개선을 달성하여 그 우수성을 입증하였다.
#그래프 신경망 #태양광 발전 #다변량 시계열 예측 #그래프 구조 #graph neural networks #photovoltaic power generation #multivariate time-series forecasting #graph structure

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 기법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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