• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.57-63
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• 2018

The operating system for an isolated microgrid, which is completely disconnected from the central power system, aims at preventing blackouts and minimizing power generation costs of diesel generators through efficient operation of the energy storage system (ESS) that stores energy produced by renewable energy generators and diesel generators. In this paper, we predict the amount of renewable energy generation using the weather forecast and build an optimal diesel power generation plan using a genetic algorithm. In order to avoid inefficiency due to inaccurate prediction of renewable energy generation, our search algorithm imposes penalty on candidate diesel power generation plans that fail to maintain the SOC (state of charge) of ESS at an appropriate level. Simulation experiments show that our optimization method for maintaining an appropriate SOC balance can prevent the blackout better when compared with the previous method.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1373-1383
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• 2016

풍력에너지 산업이 발전하고 풍력발전에 대한 의존율이 높아짐에 따라 안정적인 공급이 중요해지고 있다. 원활한 전력수급계획을 세우기 위해서 풍력발전량을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 강원도 평창 횡계리에 설치된 대관령 2풍력(2MW 1기)의 시간별 풍력발전 데이터와 강원도 대관령 기상대에서 관측되는 시간별 풍속과 풍향 데이터를 기상청 지상관측자료에서 수집하여 연구하였다. 풍력발전량 예측을 위하여 신경망 모형과 시계열 모형인 ARMA, ARMAX, ARMA-GARCH, Holt Winters 모형을 비교하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위해 mean absolute error(MAE)를 사용하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과 1시간에서 3시간의 단기 예측에 있어서 ARMA-GARCH 모형이 우수한 예측력을 보였다. 6시간 이후 예측에서는 신경망 모형이 우수한 예측을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.243-248
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• 2014

최근 태양광에너지는 실시간 태양의 위치를 추적하여 모듈경사각과 이루는 갓을 산정하여 일사량을 보정하는 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 태양광 발전은 태양의 위치에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실증단지 내 발전단지의 실시간 기상자료 예측값을 이용하여 최종적으로 태양광 발전량 예측값을 산정하는 태양광 발전을 위한 발전량 예측 모델을 분석한다. 태양광 발전량은 태양광 발전기별 모듈특성, 온도 등을 감안하여 보정계수를 입력하고 예측 지역의 위치 경사각을 분석하여 발전량 예측 계산 알고리즘을 통해 최종 발전량을 예측한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측 모델을 수행한다.

• 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.

• 통합자연과학논문집
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• 제12권1호
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• pp.20-23
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• 2019

Demand response is usually operated through using the power rates and incentives. Demand management based on power charges is the most rational and efficient demand management method, and such methods include rolling base charges with peak time, sliding scaling charges depending on time, sliding scaling charges depending on seasons, and nighttime power charges. Search for other methods to stimulate resources on demand by actively deriving the demand reaction of loads to increase the energy efficiency of loads. In this paper, ESS algorithm for saving energy based on predicting the amount of solar power generation that can be used for buildings with small loads not under electrical grid.

• KIEAE Journal
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• 제8권1호
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• pp.19-24
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• 2008

The wind-power among the new and renewable energies uses the wind, a limitless, clean and pure energy which is available at any place. It requires low installation cost compared to the generation of other renewable energies, and is easy to operate, and furthermore, can be automated for operation. Korea has been taking a great deal of interest in the development of renewable energy generating equipment, specifically wind power generation as the nation has a nearly total reliance on imported petroleum. A measuring poll 30m high was installed at a location with an altitude of 142m above the sea level in order to measure and analyze the wind power potentiality at H University's Asan Campus, and the wind velocity and wind direction were measured for 1 year. As for the wind power resource of the area adjacent to Asan campus, the Weibull Distribution coefficient was C=2.68, K =1.29 at H30m. Weibull Distribution coefficient was modified on the basis of compensated wind velocity (=3.1m/s) at H 60m, and the energy density was $42W/m^2$. AEP 223,750 KWh was forecast based on the simulation of an 800KW grade wind turbine. It is considered that the wind power generation has to be studied further in the inland zone with low wind velocity to cope with the possible exhaustion of fossil fuel and ensure a sustainable environmental preservation.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.1874-1885
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• 2018

The customer side operation is getting more complex in a smart grid environment because of the adoption of renewable resources. In performing energy management planning or scheduling, it is essential to forecast non-controllable resources accurately and robustly. The PV system is one of the common renewable energy resources in customer side. Its output depends on weather and physical characteristics of the PV system. Thus, weather information is essential to predict the amount of PV system output. However, weather forecast usually does not include enough solar irradiation information. In this study, a PV system power output prediction model (PPM) under limited weather information is proposed. In the proposed model, meteorological radiation model (MRM) is used to improve cloud cover radiation model (CRM) to consider the seasonal effect of the target region. The results of the proposed model are compared to the result of the conventional CRM prediction method on the PV generation obtained from a field test site. With the PPM, root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE) are improved by 23.43% and 33.76%, respectively, compared to CRM for all days; while in clear days, they are improved by 53.36% and 62.90%, respectively.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권2호
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• pp.71-80
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• 2019

Daily ahead forecast is necessary for the electricity balance between load and supply due to the variability renewable energy. Numerical weather prediction is usually employed to produce the solar irradiance as well as electric power forecast for more than 12 hours forecast horizon. UM-LDAPS model is the numerical weather prediction operated by Korea Meteorological Administration and it generates the 36 hours forecast of hourly total irradiance 4 times a day. This study attempts to evaluate the model performance against the in situ measurements at 37 ground stations from January to May, 2013. Relative mean bias error, mean absolute error and root mean square error of hourly total irradiance are averaged over all ground stations as being 8.2%, 21.2% and 29.6%, respectively. The behavior of mean bias error appears to be different; positively largest in Chupoongnyeong station but negatively largest in Daegu station. The distinct contrast might be attributed to the limitation of microphysics parameterization for thick and thin clouds in the model.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권6호
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• pp.113-125
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• 2019

With the opening of the small power brokerage business market in December 2018, the small power trading market has started in Korea. Operators must submit the day-ahead estimates of power output and receive incentives based on its accuracy. Therefore, the accuracy of power generation forecasts is directly affects profits of the operators. The forecasting process for power generation can be divided into two procedure. The first is to forecast solar irradiation and the second is to transform forecasted solar irradiation into power generation. There are two methods for transformation. One is to simulate with physical model, and another is to use regression model. In this study, we found the best-fit regression model by analyzing hourly data of PV output and solar irradiation data during three years for 242 PV plants in Korea. The best model was not a linear model, but a sigmoidal model and specifically a Gompertz model. The combined linear regression and Gompertz curve was proposed because a the curve has non-zero y-intercept. As the result, R² and RMSE between observed data and the curve was significantly reduced.

• 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.