Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2020.11a
  • /
  • Pages.583-584
  • /
  • 2020
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A forecast model of renewable energy generation based on artificial neural networks in Jeju city

인공신경망에 기반한 제주시 신재생 에너지 발전량 예측 모델

  • Kang, Minju (Dept. of Computer Education, Jeju National University) ;
  • Byun, Sejung (Dept. of Computer Science and Statistics, Jeju National University) ;
  • Kim, Jihwan (Dept. of Computer Science and Statistics, Jeju National University) ;
  • Lee, Junghoon (Dept. of Computer Science and Statistics, Jeju National University)
  • 강민주 (제주대학교 컴퓨터교육과) ;
  • 변세정 (제주대학교 전산통계학과) ;
  • 김지환 (제주대학교 전산통계학과) ;
  • 이정훈 (제주대학교 전산통계학과)
  • Published : 2020.11.05
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

본 논문은 신재생에너지와 전기자동차의 보급이 활발한 제주시에서 태양광 발전량과 기후변화 기록들을 활용할 수 있는 데이터처리 프레임워크를 구축하고 인공신경망으로 태양광 발전량 예측모델을 구축한다. 이 인공신경망 모델은 일조시간, 일사량, 전운량 등을 입력 노드로 설정하고 일별 생산량을 출력 노드로 설정한다. 가장 상관관계가 높은 발전기 3개에서 학습 패턴을 추출하였으며, 모든 대상 발전기에 대해 최대 평균 오류율은 평균 36.7 %를 보이고 있다.

Keywords

Acknowledgement

본 결과물은 교육부와 한국연구재단의 재원으로 지원을 받아 수행된 사회맞춤형 산학협력 선도대학 (LINC+) 육성사업의 연구결과입니다.