• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.7
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• pp.1373-1383
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• 2016

The wind energy industry and wind power generation have increased; consequently, the stable supply of the wind power has become an important issue. It is important to accurately predict the wind power with short-term basis in order to make a reliable planning for the power supply and demand of wind power. In this paper, we first analyzed the speed, power and the directions of the wind. The neural network and the time series models (ARMA, ARMAX, ARMA-GARCH, Holt Winters) for wind power generation forecasting were compared based on mean absolute error (MAE). For one to three hour-ahead forecast, ARMA-GARCH model was outperformed, and the neural network method showed a better performance in the six hour-ahead forecast.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.319-328
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• 2021

In this paper, we perform prediction of amount of electric power plant for complex of wind plant using multi-layer perceptron in order to calculate exact calculation of capacity of ESS to maximize profit through generation and to minimize generation cost of wind generation. We acquire wind speed, direction of wind and air density as variables to predict the amount of generation of wind power. Then, we merge and normalize there variables. To train model, we divide merged variables into data as train and test data with ratio of 70% versus 30%. Then we train model by using training data, and we alsouate the prediction performance of model by using test data. Finally, we present the result of prediction in amount of wind power.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1996.07a
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• pp.379-381
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• 1996

본 논문에서는 그리드 독립형 태양광 풍력 복합 발전 시스템에 대한 최적의 태양광 어레이 사이즈 및 풍력 발전 시스템을 결정하는 방법을 제안하였다. 연구에 사용되어진 풍력 및 태양광 일사량에 대한 데이터는 제주도 지역에서 1년간 실측되어진 데이터를 기준으로 하였으며, 이러한 실측되어진 데이터는 풍속 및 태양광의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)를 결정하는데 사용되어 졌다. 풍속 및 태양광 일사량의 확률 밀도 함수와 태양광 어레이 및 풍력 발전기의 여러 파라미터는 복합 발전 시스템의 평균 발생 전력을 계산하는데 사용하였고, 도서지역에서 1년간 계측되어진 부하의 변동에 대하여 최적의 태양광 어레이, 풍력 발전 용량을 선정 하기 위하여 최적 자승의 법칙이 사용되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.1
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• pp.211-218
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• 2012

Fossil fuel is used all over the world and it produces greenhouse gases due to fossil fuel use. Therefore, it cause global warming and is serious environmental pollution. In order to decrease the environmental pollution, we should use renewable energy which is clean energy. Among several renewable energy, wind energy is the most promising one. Wind power generation is does not produce environmental pollution and could not be exhausted. However, due to wind power generation has irregular power output, it is important to predict generated electrical energy accurately for smoothing wind energy supply. There, we consider use ramp characteristic to forecast accurate wind power output. The ramp increase and decrease rapidly wind power generation during in a short time. Therefore, it can cause problem of unbalanced power supply and demand and get damaged wind turbine. In this paper, we make prediction models using power ramp rate as well as wind speed and wind direction to increase prediction accuracy. Prediction model construction algorithm used multilayer neural network. We built four prediction models with PRR, wind speed, and wind direction and then evaluated performance of prediction models. The predicted values, which is prediction model with all of attribute, is nearly to the observed values. Therefore, if we use PRR attribute, we can increase prediction accuracy of wind power generation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07b
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• pp.1306-1308
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• 2002

본 논문에서는 태양광-풍력 복합발전시스템의 구성에 있어서 태양전지 어레이, 풍력발전기 및 축전지의 최적 용량 결정방법에 관하여 연구하였다. 본 연구에서는 서울지역의 일사량 및 풍속 데이터를 사용하여 일사량과 풍속의 확률밀도함수를 구하였고, 또한 태양전지와 풍력발전기의 파라미터를 사용하여 복합발전시스템의 평균출력을 예측하였다. 이 평균출력과 도시지역 주택 수용가의 전형적인 부하패턴을 고려하여 태양광-풍력 복합발전시스템을 구성할 경우 태양전지 어레이, 풍력발전기 및 축전지의 용량을 최적으로 결정하는 방법에 관하여 연구하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.282-283
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• 2015

세계 각국은 에너지 환경, 안보 및 경제에 능동적으로 대처하기 위해 신재생에너지 개발에 국가적 역량을 집중하고 있으며, 그 중 기술의 완성도 및 경제성이 가장 앞서있는 풍력발전 분야의 참여 비중을 점점 확대하고 있는 추세이다. 그러나 풍력에너지 활용의 효율성, 전력의 품질면에서 1~2기 정도의 풍력발전기의 계통연계는 효과적이지 못하기 때문에, 수기에서 수십기의 대용량 풍력발전기로 구성된 대단위 풍력발전단지를 통해 전력을 생산, 공급하는 것이 바람직하다. 따라서, 본 논문에서는 RTDS 시뮬레이터를 이용하여 제주도 한경풍력발전단지의 실시간 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있는 3MW급 DFIG 풍력발전기를 모델링하여, 3MW, 5기로 구성된 풍력발전단지를 RTDS를 이용하여 구현하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.273-276
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• 2006

신재생에너지의 효율 향상을 위한 시스템 개발과 병행하여 검토되어야 할 부문이 경제성 분석이다. 본 논문은 제주도 전력계통에 연계하여 운영중인 풍력발전의 자원과 발전량을 모의하기 위하여 제주도의 전력수요와 발전설비 특성, HDVC 수전 데이터, 풍속 등의 자료를 기반으로 가격예측을 위한 범용 소프트웨어들을 사용하여 에너지 시장 측면에서 풍력발전이 갖는 경제적 가치를 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10c
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• pp.170-173
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• 2008

제주의 전력계통은 HVDC로 육지계통과 연계되어 있으며 3곳의 풍력발전단지가 연계되어 있다. 향후 대규모의 풍력발전이 연계된 상황에서 HVDC Overhaul을 시행하거나 어떤 사고로 HVDC가 끊어진다면 제주계통을 정상적으로 유지하는 것이 어려울 수도 있다. 이에 본 본문은 Overhaul 기간에 한경풍력 2단계가 제주계통의 전력품질에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. Overhaul 기간에는 제주계통의 주파수가 매우 불안정하여 풍력발전량의 급격한 변동에 의하여 제주계통 전체의 주파수가 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11a
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• pp.348-350
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• 2003

본 논문에서는 태양광-풍력 복합발전시스템의 발전용량 예측을 통한 시스템 시설투자비 및 발전단가와 경제성에 대하여 분석한다. 도시지역의 일사량 및 풍속 데이터를 기초로 하여 복합발전시스템의 일일 발전량을 구하고, 수용가의 일일부하패턴과 수요부하를 고려하여 태양전지 어레이와 풍력발전기의 용량을 산정한다. 그리고 용량 산정에 따른 복합발전시스템의 초기투자비용과 연간 발전량, 연간 소요경비 등의 요소를 고려하여 총 수명가 분석법(Total Life-Cycle Cost Analysis)에 기초한 발전단가를 계산하고 잉여전력을 계통에 판매할 경우의 경제성을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.79-81
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• 2019

국내 해상풍력발전단지와 선박간의 이격거리에 대한 명확한 규정 및 법령이 없는 시점에서 이 연구는 국내 해상풍력발전단지의 안전거리를 국내 및 해외의 관련 규정 및 문헌을 검토사항을 바탕으로 부산 청사포 해역 인근의 선박 통항량을 AIS Data 기반 분석하여 해상풍력발전단지 시설물(Wind Turbine)의 안전을 확보하기 위한 방안을 검토하였다.