Development of the Wind Turbine Power Prediction System Using Support Vector Regression

Support Vector Regression을 이용한 풍력발전량 예측 시스템 개발

신재생에너지는 기후변화협약 및 화석연료의 고갈 등으로 인해 전력계통으로의 도입 필요성은 증가하고 있으나 경제성 부재로 인해 도입 시 많은 제약이 있었다. 그러나 최근 풍력발전기의 경제성이 확보되고 있는 추세이며 일부 유럽 국가를 중심으로 전력계통에 연계하여 운전하고 있다. 특히 스페인의 경우 풍력발전기의 발전량을 예측하는 시스템을 개발하여 풍력발전량의 간헐적인 출력 특성을 보완하고 이용 효율을 향상시킬 수 있도록 다른 발전설비와 연계하여 전력계통을 운영하고 있으며, 풍력발전량을 고려한 예비력을 산정함으로써 경제적이고 안정적인 전력계통을 유지하고 있다. 또한 풍력발전기의 간헐적인 출력 특성을 보완하기 위해 에너지저장장치와의 협조 운영 가능한 시스템을 구축하는 사례가 증가하고 있으며 우리나라의 제주 스마트그리드 실증사업의 Smart Renewable이 이와 같은 경우라 할 수 있다. 본 논문에서는 기계학습이론 중 하나인 SVR을 이용한 풍력발전량 예측 시스템을 개발에 대해 기술하였으며, 행원14호기의 풍력발전량 이력데이터를 이용하여 풍력발전량 예측을 수행하였다.