• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1085-1087
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• 2012

현재 급격한 화석 에너지의 사용 증가로 인해 자원이 고갈되고 있으며, 심각한 환경오염의 문제가 발생하고 있다. 이러한 화석 에너지의 문제점 때문에 무공해이면서 자원 량이 무한에 가까운 신재생 에너지가 거론되고 있는데, 그 중에서 경제적인 면과 기술력이 가장 발전한 풍력 에너지가 각광 받고 있다. 하지만 풍력 발전은 풍속이 짧은 시간 안에 급격한 변화를 일으켜 풍력 터빈의 손상을 초래하며 정확한 풍력발전량의 예측이 힘들어 전력 생산량이 불규칙하다. 그리하여 전력의 공급과 수요의 균형을 위해 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 ANFIS을 적용하고 전력 생산 변화의 빠르기 PRR을 이용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험에서는 ANFIS기법에 PRR속성을 이용하여 단순한 ANFIS 기법 보다 더 정확한 풍력 발전량의 예측 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.157-159
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• 2012

산업혁명 이후 현대사회의 급격한 발전과 화석에너지의 무분별한 사용으로 인해 화석자원이 고갈되고 있으며 환경오염 문제가 심각한 실정이다. 이러한 자원의 고갈과 환경오염 문제를 해결하기 위해 최근에 친환경적이며 자원량이 무한대에 가까운 신재생에너지 자원에 대한 개발이 많은 관심을 받고 있다. 신재생에너지 중에서 풍력에너지는 바람의 가변성으로 인해 짧은 시간 안에 전력 생산량이 급증하거나 급강하는 ramp 현상이 발생하여 풍력발전량의 예측이 어렵다. 따라서 안정적인 전력 공급을 위해서는 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 이 연구에서는 정확한 풍력발전량의 예측을 위하여 전력 생산 변화의 빠르기를 나타내는 PRR을 속성으로 사용하고 ANFIS기법을 적용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험 결과 기존의 ANFIS기법을 적용한 경우 보다 PRR속성을 이용하여 적용한 경우 더 정확한 풍력발전량의 결과를 얻을 수 있었다.