• 제목/요약/키워드: Generation Prediction

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Prediction of Solar Photovoltaic Power Generation by Weather Using LSTM

  • Lee, Saem-Mi;Cho, Kyu-Cheol
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권8호
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    • pp.23-30
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    • 2022
  • 딥러닝은 주가 및 농산물 가격 예측과 같이 데이터를 분석해 일련의 규칙을 발견하고 미래를 예상해 우리의 삶에서 다양한 도움을 주고 있다. 본 연구는 태양광 에너지 사용의 중요성이 늘어나는 상황에서 기상에 따른 태양광 발전 실적을 딥러닝을 통해 분석하고 발전량을 예측한다. 본 연구에서는 시계열 데이터 예측에서 두각을 나타내고 있는 LSTM(Long Short Term Memory network)을 사용한 모델을 제안하며 이미지를 비롯한 다양한 차원의 데이터를 분석할 때 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)과 두 모델을 결합한 CNN-LSTM과의 성능을 비교한다. 세 가지 모델의 성능은 태양광 발전 실적의 실제값과 딥러닝을 통해 예측한 값으로 MSE, RMSE, 결정계수를 계산하여 비교하였고 그 결과 LSTM 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 LSTM을 사용한 태양광 발전량 예측을 제안한다.

수치 예측 알고리즘 기반의 풍속 예보 모델 학습 (Learning Wind Speed Forecast Model based on Numeric Prediction Algorithm)

  • 김세영;김정민;류광렬
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.19-27
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    • 2015
  • 대체 에너지 기술 개발을 위해 지난 20년 동안 풍력 발전에 관련한 기술들이 축적되어왔다. 풍력 발전은 자연적으로 부는 바람을 에너지원으로 사용하므로 환경 친화적이며 경제적이다. 이러한 풍력 발전의 효율적인 운영을 위해서는 시시각각 변하는 자연 바람의 세기를 정확도 높게 예측할 수 있어야 한다. 풍속을 평균적으로 얼마나 정확하게 잘 예측하는지도 중요하지만 실제 값과 예측 값의 절대 오차의 최댓값을 최소화시키는 것 또한 중요하다. 발전 운영 계획 측면에서 예측 풍속을 통한 예측 발전량과 실제 발전량의 차이는 경제적 손실을 가져오는 원인이 되므로 유연한 운영 계획을 세우기 위해 최대 오차가 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 풍속 예측 방법으로 과거 풍속 변화 추세뿐만 아니라 기상청 예보와 시기적인 풍속의 특성을 고려하기 위한 경향 값을 반영하여 수치 예측 알고리즘으로 학습한 풍속 예보 모델을 제안한다. 기상청 예보는 풍력 발전 단지를 포함하는 비교적 넓은 지역의 풍속을 예보하지만 풍속을 예측하고자 하는 국소지점에 대한 풍속 예측의 정확도를 높이는데 상당히 기여한다. 또한 풍속 변화 추세는 긴 시간동안 관측한 풍속을 세세하게 반영할수록 풍속 예측의 정확도를 높인다.

대규모 풍력발전 계통 연계시 주요 송전망 제약예측시스템 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Critical Transmission Operating Constraint Prediction (CTOCP) System With High Wind Power Penetration)

  • 허진
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제29권1호
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    • pp.86-93
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    • 2015
  • Globally, wind power development is experiencing dramatic growth and wind power penetration levels are increasing. Wind generation is highly variable in time and space and it doesn't guarantee the system reliability and secure system operation. As wind power capacity becomes a significant portion of total generation capacity, the reliability assessment for wind power are therefore needed. At present, this operational reliability assessment is focusing on a generation adequacy perspective and does not consider transmission reliability issues. In this paper, we propose the critical transmission operating constraint prediction(CTOCP) system with high wind power penetration to enhance transmission reliability.

펌프 흡수정내 발생된 보텍스에 대한 CFD 예측 (CFD Prediction on Vortex in Sump Intake at Pump Station)

  • 박상언;노형운
    • 한국유체기계학회 논문집
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    • 제10권4호
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    • pp.39-46
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    • 2007
  • In large pump station, vortex generation such as free-surface vortex and submerged vortex occurring around pump intake, or at bell-mouth inlet has been an important flow characteristics which should be considered always to keep away the suction of air-entrained or cavitated flow. In this study, a commercial CFD code was used to predict accurately the vortex generation for the specified intake design. These result shows the preliminary result of submerged vortex prediction for the Turbo-machinery Society of Japan Sump Test CFD standard model. At bottom wall, air volume fraction (red color) was found in a large scale to explain the submerged vortex generation at particular operation and configuration condition. And these indicate the free surface formation behind the bell mouth. Particularly, non-uniform approaching flow is a major parameter to govern the occurrence of the free-surface vortex. Futhermore the comparison between turbulence ($k-{\epsilon}$ & $k-{\omega}$ model) mode were executed in this study.

보완대체의사소통(AAC) 글자판의 단어예측기능에 대한 뇌병변장애인 대상의 사용성 평가 (A Usability Testing of the Word-Prediction Function of the AAC Keyboard for the People with Cerebral Palsy)

  • 이희연;홍기형
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.209-214
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    • 2015
  • 본 연구의 목적은 (1) 구어로 의사소통을 하는데 어려움을 가지고 있는 뇌병변장애인을 대상으로 보완대체의사소통 글자판의 단어예측기능이 문장산출 속도에 미치는 영향 및 (2) 단어예측기능의 필요성, 편의성, 만족도 등을 조사하는 것이다. 총 10명의 성인 뇌병변장애인들이 평가에 참여하였고, 한국형 하이테크 AAC 기기인 마이토키스마트의 글자판에 탑재된 단어예측기능이 평가도구로 사용되었다. 참가자들은 제시되는 문장을 단어예측기능과 낱글자 직접입력방식을 각각 사용하여 음성출력한 후에, 단어예측기능의 필요성, 사용 편의성 및 만족도를 5점 척도로 평가하도록 요청되었고, 자유 피드백을 통해 기타 의견들을 조사하였다. 연구결과, 문장예측기능을 사용했을 때의 문장생성속도가 낱글자입력방식을 사용했을 때보다 평균적으로 빠르게 나타났으나 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 이는 참가자들이 새로운 실험도구를 충분히 연습하고 학습할 적응기간이 부족했기 때문인 것으로 보인다. 참가자들의 문장예측기능에 대한 필요성, 편의성, 만족도 등은 전반적으로 긍정적인 응답을 나타냈다.

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생활용수 수요추정방법 개선에 의한 하수발생량 예측에 관한 연구 (A study on the prediction of the generation of domestic sewage by improvement of water demand estimation)

  • 김재윤
    • 한국환경과학회지
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    • 제11권12호
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    • pp.1275-1279
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    • 2002
  • This study was performed to improve water demand estimation and analize correlation between generation of domestic sewage and domestic water use. To improve the prediction of water demand estimation, new water demand equation was developed. The results is as follows. $InQ_t = {\beta}_0+{\beta}_1InP_t+{\beta}_2InY_t+{\beta}_3InH_t+{varepsilon}_t$By using the statistical analysis of the "generation of domestic sewage" and "domestic water use", the regression equation between them is formed. The result is as follows. Generation of domestic sewage : 0.8487 $\times$ Domestic water use + 684.57 ($R^2$= 0.972)>$R^2$= 0.972)

선삭에서 절삭유 입자 발생 예측모델 (Prediction Model of Aerosol Generation for Cutting Fluid in Turning)

  • 박성호;오명석;고태조;김희술
    • 한국정밀공학회지
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    • 제21권6호
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    • pp.69-76
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    • 2004
  • This paper presents a prediction model for the aerosol generation of cutting fluid in turning process. Experimental studies have been carried out in order to identify the characteristics of aerosol generation in non-cutting and cutting cases. The indices of aerosol generation was mass concentration comparable to number generation, which is generally used fur environment criterion. Based on the experimental data, empirical model for predicting aerosol mass concentration of cutting fluid could be obtained by a statistical analysis. This relation shows good agreement with experimental data.

빅데이터를 활용한 머신러닝 기반 태양에너지 발전량 예측 모델 (Implementation of machine learning-based prediction model for solar power generation)

  • 김종민;이준형
    • 융합보안논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.99-104
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    • 2022
  • 본 연구는 기후변화에 따른 전남 영암지역의 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 빅데이터 분석을 통해 상관관계를 도출하여 태양광 에너지 생산 예측 모델을 제시하였다. 사용된 데이터는 공공데이터에서 제공하는 2016년 1월부터 2019년 12월까지의 영암지역의 날씨와 태양에너지 생산량 데이터를 사용하였다. 머신러닝 기법을 활용하여 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 회귀분석을 통하여 지역의 날씨와 태양광 에너지 생산량과의 상관 관계식을 도출 하였다. 도출된 예측식을 적용하여 지역의 태양에너지 생산을 계산하였으며, 이를 생산지수로 표현하여 3단계로 구분하였다. 이 같이 구분된 3단계의 생산지수를 통해 향후 기후변화에 따른 태양에너지 생산량을 예측하고, 농업 활동에 있어 중요한 바로미터로 활용될 것이라 판단된다.

클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 그룹 키 관리 프로토콜 (Group key management protocol adopt to cloud computing environment)

  • 김용태;박길철
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권3호
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    • pp.237-242
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    • 2014
  • IT 서비스 및 컴퓨팅 자원을 기반으로 인터넷 서비스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅이 최근 큰 관심을 받고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 시스템에 저장되는 데이터는 암호화한 후 저장되어도 기밀 정보가 유출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 제공되는 데이터를 제 3자가 임의로 악용하는 것을 예방하기 위한 그룹 키 관리 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 임의의 사용자가 원격에서 클라우드 컴퓨팅 서버에 접근할 경우 서버에 존재하는 사용자 인증 데이터베이스내 사용자 정보를 일방향 해쉬 함수와 XOR 연산을 사용하여 사용자 인증을 제공받는다. 도한 사용자의 신분확인 및 권한을 연동하여 클라우드 컴퓨팅 시스템에 불법적으로 접근하는 사용자를 탐색함으로써 클라우드 컴퓨팅의 사용자 보안 문제를 해결하고 있다.

영농형 태양광 발전소에서 순환신경망 기반 발전량 예측 시스템 (Recurrent Neural Network based Prediction System of Agricultural Photovoltaic Power Generation)

  • 정설령;고진광;이성근
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.825-832
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    • 2022
  • 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.