한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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ANFIS기법과 Power Ramp Rate 속성을 이용한 풍력발전량 예측

Forecasting wind power generation using ANFIS and Power Ramp Rate

  • 박현우 (충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포메틱스 연구실) ;
  • 김성호 (충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포메틱스 연구실) ;
  • 김광득 (한국에너지기술연구원) ;
  • 류근호 (충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포메틱스 연구실)
  • Park, Hyun-Woo (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
  • Jin, Cheng-Hao (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
  • Kim, Kwang-Deuk (Dept. of Renewable Energy Research, Korea Institute of Energy Research) ;
  • Ryu, Keun Ho (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University)
  • 발행 : 2012.04.26
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초록

현재 급격한 화석 에너지의 사용 증가로 인해 자원이 고갈되고 있으며, 심각한 환경오염의 문제가 발생하고 있다. 이러한 화석 에너지의 문제점 때문에 무공해이면서 자원 량이 무한에 가까운 신재생 에너지가 거론되고 있는데, 그 중에서 경제적인 면과 기술력이 가장 발전한 풍력 에너지가 각광 받고 있다. 하지만 풍력 발전은 풍속이 짧은 시간 안에 급격한 변화를 일으켜 풍력 터빈의 손상을 초래하며 정확한 풍력발전량의 예측이 힘들어 전력 생산량이 불규칙하다. 그리하여 전력의 공급과 수요의 균형을 위해 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 ANFIS을 적용하고 전력 생산 변화의 빠르기 PRR을 이용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험에서는 ANFIS기법에 PRR속성을 이용하여 단순한 ANFIS 기법 보다 더 정확한 풍력 발전량의 예측 결과를 얻을 수 있었다.

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