Recurrent Neural Network based Prediction System of Agricultural Photovoltaic Power Generation

영농형 태양광 발전소에서 순환신경망 기반 발전량 예측 시스템

In this paper, we discuss the design and implementation of predictive and diagnostic models for realizing intelligent predictive models by collecting and storing the power output of agricultural photovoltaic power generation systems. Our model predicts the amount of photovoltaic power generation using RNN, LSTM, and GRU models, which are recurrent neural network techniques specialized for time series data, and compares and analyzes each model with different hyperparameters, and evaluates the performance. As a result, the MSE and RMSE indicators of all three models were very close to 0, and the R2 indicator showed performance close to 1. Through this, it can be seen that the proposed prediction model is a suitable model for predicting the amount of photovoltaic power generation, and using this prediction, it was shown that it can be utilized as an intelligent and efficient O&M function in an agricultural photovoltaic system.

본 논문은 영농형 태양광 발전 시스템의 전력 생산량을 수집·저장하여 지능적인 예측 모델을 구현하기 위한 예측 및 진단 모델의 설계와 구현에 대해 논한다. 제안된 모델은 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN, LSTM, GRU 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하고, 성능을 평가했다. 그 결과 세 모델 모두 MSE, RMSE 지표는 0에 매우 가까우며, R2 지표는 1에 가까운 성능을 보였다. 이를 통해 제안하는 예측 모델은 태양광 발전량을 예측하기에 적합한 모델임을 알 수 있고, 이러한 예측을 이용하여 영농형 태양광 시스템에서 지능적인 운영관리 기능에 적용될 수 있음을 보였다.