• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.219-224
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• 2019

국내 소규모(50kW 이하)를 포함한 태양광발전 설치 업체의 급격한 증가에 따른 발전 설치양은 증가하고 있으나 이에 대한 효율적 운영체계 및 관리가 미흡한 상황이다. 따라서 발전단가의 증가를 초래하는 부가적인 기능 보다는 현 상태에서 발전량을 최대화시키기 위한 유지보수 관리측면으로 새로운 형태의 운영체계가 필요하다. 본 논문에서는 태양광 발전소의 운영효율 극대화를 위해 Big Data와 센서 네트워크를 활용하며 전문가 시스템의 분석을 통해 발전량 예측기술, 모듈 단위 고장검출 기술개발, 인버터 구성요소의 수명 예지 및 Report 기술, 유지보수 최적화 알고리즘 및 경제성 분석 개발 등 태양광 발전소의 최적 운용이 가능하도록 하는 스마트 모니터링 시스템 개발에 목적을 두고 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권3호
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• pp.55-61
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• 2022

지구 온난화의 주범인 온실가스 감축을 위해 UN은 1992년 기후변화협약을 체결하였다. 우리나라도 온실가스 감축을 위해 재생에너지 보급 확대 정책을 펼치고 있다. 태양에너지를 이용한 재생에너지 개발의 확대는 풍력과 태양광 발전의 확대로 이어졌다. 기상 상황에 영향을 많이 받는 재생에너지 개발의 확대는 전력계통의 수요공급관리에 어려움이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력중개시장을 도입하게 되었다. 따라서 전력중개시장 참여를 위해서는 발전량 예측이 필요하다. 본 논문에서는 자체 개발한 예측 시스템을 활용하여 연축태양광발전소에 대하여 분석하였다. 현장 일사량(모델 1)과 기상청 일사량(모델 2)을 적용한 결과 모델 2가 3% 정도 높은 것을 확인하였다. 또한, DNN과 RNN 모델을 비교 분석한 결과 DNN 모델이 예측 정확도가 1.72% 정도 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 2009년도 제7회 압연 심포지엄
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• pp.97-102
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• 2009

In hot strip rolling, sound prediction of the temperature of the strip is vital for achieving the desired finishing mill draft temperature (FDT). In this paper, a precision on-line model for the prediction of temperature distributions along the thickness of the strip in the finishing mill is presented. The model consists of an analytic model for the prediction of temperature distributions in the inter-stand zone, and a semi-analytic model for the prediction of temperature distributions in the bite zone in which thermal boundary conditions as well as heat generation due to deformation are predicted by finite element-based, approximate models. The prediction accuracy of the proposed model is examined through comparison with predictions from a finite element process model.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.989-995
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• 2017

As is known to all that the output of wind power generation has a character of randomness and volatility because of the influence of natural environment conditions. At present, the research of wind power prediction mainly focuses on point forecasting, which can hardly describe its uncertainty, leading to the fact that its application in practice is low. In this paper, a wind power range prediction model based on the multiple output property of BP neural network is built, and the optimization criterion considering the information of predicted intervals is proposed. Then, improved Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize the model. The simulation results of a practical example show that the proposed wind power range prediction model can effectively forecast the output power interval, and provide power grid dispatcher with decision.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.267-278
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• 2020

에너지 패러다임이 격변하는 시점에서 ESS는 전력부족 및 전력수요관리의 해소와 재생에너지의 증진에 필수적인 요건이다. 이에 본 논문에서는 부하 및 태양광 발전 예측량을 통하여 비용효과적인 ESS Peak-Shaving 운영방안을 제안한다. ESS 운영방안을 위해 통계적 척도인 RMS을 통해 부하 및 태양광 발전 예측하였으며 예측된 부하 및 태양광 발전량을 통해 한 시간 단위의 목표 부하 절감량 Guide-line을 설정하였다. 대상 수용가의 1년 실데이터를 활용한 부하 및 태양광 발전 예측 시뮬레이션으로 2019년 5월 6일 ~ 10일의 부하 및 태양광 발전량을 예측 하였으며 시간별 Guide-line을 설정하였다. 부하 예측 평균오차율은 7.12%였으며, 태양광 발전량 예측 평균오차율은 10.57%를 나타냈다. ESS 운영방안을 통한 시간별 Guide-line 제시를 통해 수용가의 Peak-shaving 최대화에 기여하였음을 확인하였다. 본 논문의 결과를 통해 태양광과 연계하여 화석에너지로 발생하는 환경적인 영향을 최소화하며 신재생에너지를 최대 활용하여 에너지 문제를 줄일 수 있다고 기대한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제6권2호
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• pp.141-161
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• 2014

This article presents a new generation of empirical ground motion models for the prediction of response spectral accelerations in soil conditions, specifically developed for the Vrancea intermediate-depth seismic source. The strong ground motion database from which the ground motion prediction model is derived consists of over 800 horizontal components of acceleration recorded from nine Vrancea intermediate-depth seismic events as well as from other seventeen intermediate-depth earthquakes produced in other seismically active regions in the world. Among the main features of the new ground motion model are the prediction of spectral ordinates values (besides the prediction of the peak ground acceleration), the extension of the magnitudes range applicability, the use of consistent metrics (epicentral distance) for this type of seismic source, the extension of the distance range applicability to 300 km, the partition of total standard deviation in intra- and inter-event standard deviations and the use of a national strong ground motion database more than two times larger than in the previous studies. The results suggest that this model is an improvement of the previous generation of ground motion prediction models and can be properly employed in the analysis of the seismic hazard of Romania.

• 한국해양공학회지
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• 제35권4호
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• pp.273-286
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• 2021

In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1248-1252
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• 1999

To provide electricity power of good quality, it is essential to establish generation of electricity plan in electric power system based on accurate power-demand prediction and cope with changes of power-need fluctuating constantly. The role of hydraulic-power generation of electricity in electric power system is of importance because responding to electric power-demand counts or reservoir-type hydraulic-power generation of electricity which is designed for additional load in electric power system. So hydraulic-power generation of electricity must have fast start reserve. But the amount of water, resources of reservoir-type hydraulic-power generation of electricity is restricted and multi-used, so the scheduling of management by exact forecasting the amount of water is critical. That is why efficient hydraulic-power generation of electricity makes a main role on pumping up the utility of energy and water resource. This thesis introduced the example of optimal generation of electricity plan establishment which is used in managing reservoir-type hydraulic-power generation of electricity.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권4호
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• pp.467-495
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• 2019

태양광 발전과 같은 신재생에너지의 불확실성은 전력계통의 유연성을 저해하며, 이를 방지하기 위해서는 정확한 발전량의 사전 예측이 중요하다. 본 연구는 미세먼지 농도를 포함한 기상자료를 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 발전량, 기상자료, 미세먼지 농도 자료를 이용하고 머신러닝 기반의 RBF 커널 함수를 사용한 서포트 벡터 머신을 적용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 예측변수에 미세먼지 농도 반영 유무에 따른 태양광 발전량 예측 모델의 성능을 비교한 결과 미세먼지 농도를 반영한 발전량 예측 모델의 성능이 더 우수한 것으로 나타났다. 미세먼지를 고려한 예측 모형은 미세먼지를 고려하지 않은 예측 모형 대비 6~20시 예측 모형에서는 1.43%, 12~14시 예측 모형에서는 3.60%, 13시 예측 모형에서는 3.88%만큼 오차가 감소하였다. 특히 발전량이 많은 주간 시간대에 미세먼지 농도를 반영하는 모형의 예측 정확도가 더 뛰어난 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.20-21
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• 2019

The Joint Video Experts Team (JVET) has been working on the development of next generation of video coding standard called Versatile Video Coding (VVC). Position Dependent Intra Prediction Combination (PDPC) which is one of the major tools for intra prediction refines the prediction through a linear combination between the reconstructed samples and the predicted samples according to the sample position. In VVC WD6, nScale which is shift value that adjusts the weight is determined by the width and height of the current block. It may cause that PDPC is applied to regions that do not fit the characteristics of the current intra prediction mode. In this paper, we define nScale for each width and height so that the weight can be applied independently to the left and top reference samples, respectively. Experimental results show that, compared to VTM 6.0, the proposed method gives -0.01%, -0.04% and 0.01% Bjotegaard-Delta (BD)-rate performance, for Y, Cb, and Cr components, respectively, in All-Intra (AI) configuration.