• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권5호
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• pp.1040-1048
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• 2013

In this paper, a sensorless pitch angle control method for a wind generation system is suggested. One-step-ahead prediction control law is adopted to control the pitch angle of a wind turbine in order for electric output power to track target values. And it is shown that this control scheme using the inverse dynamics of the controlled system enables us to predict current wind speed without an anemometer, to a considerable precision. The inverse input-output of the controlled system is realized by use of an artificial neural network. The proposed control and wind speed prediction method is applied to a Double-Feed Induction Generation system connected to a simple power system through computer simulation to show its effectiveness. The simulation results demonstrate that the suggested method shows better control performances with less control efforts than a conventional Proportional-Integral controller.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.211-218
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• 2012

전 세계적으로 화석연료의 많이 사용이 증가되고 있으며 이로 인해 온실가스가 배출되어 지구 온난화와 환경오염이 심각해지고 있는 실정이다. 지구의 환경오염을 줄이기 위해서 무공해 청정에너지인 신재생에너지에 대한 관심이 증가되는 추세인데, 그중에서도 풍력발전은 환경오염 물질을 배출하지 않고, 자원량이 무한대이기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 풍력발전은 전력 생산량이 불규칙한 단점을 갖고 있어 풍력 터빈의 손상과 전력 생산량이 불규칙적인 문제를 야기하여 이러한 문제점을 보완하기 위해 풍력 발전량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 풍력 발전량을 정확하게 예측하기 위해서 전력 생산량이 급증 또는 급감하는 것을 의미하는 ramp의 특성을 잘 활용해야 한다. 이 논문에서는 예측의 정확도를 높이기 위하여 다계층 신경망을 이용해 예측모델을 구축하였다. 구축된 예측모델은 흔히 사용되는 풍속, 풍향 속성뿐만 아니라 Power Ramp Rate(PRR) 속성까지 사용하였다. 구축된 풍력 발전량 예측모델은 앞서 말한 세 가지 속성을 모두 사용한 경우, 두 속성을 조합하여 사용한 경우 총 4가지 예측모델을 구축하였다. 구축된 4가지 예측모델을 성능평가 한 결과 PRR, 풍속, 풍향의 속성 모두를 사용한 예측모델의 예측 값이 풍력 터빈에서 관측된 관측 값에 가장 근접하였다. 그로 인해 PRR 속성을 사용하면 풍력 발전량의 예측 정확도를 향상 시킬 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.211-218
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• 2014

최근 풍력에너지는 풍력터빈의 지능화뿐만 아니라 풍력 발전량 예측 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 풍력 발전은 기상상태에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 분산형 전원의 예측정보를 향상시켜 예측한 발전량과 실제 발전량의 차이를 최소화하기 위한 분산형 전원전력의 단기예측 모델을 설계한다. 제안된 모델은 단기 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 결합하였으며, 물리모델에서 생산된 격자별 예측값 중 예측 지점내 예측지점의 값을 추출하고, 물리 모델 예측값에 통계모델을 적용하여 발전량 산정을 위한 최종 기상 예측값을 생성한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측모델을 수행한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.383-388
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• 2024

본 논문은 전라남도에서 측정한 태양광 발전 데이터를 기반으로 발전량 예측값을 도출하기 위한 연구이다. 발전량 측정을 위해 인버터에서 직류, 교류, 환경데이터와 같은 다변량 변수를 측정하였고, 측정값의 안정성과 신뢰성 확보를 위한 전처리 작업을 수행하였다. 상관관계 분석은 부분자기상관함수(PACF: Partial Autocorrelation Function)을 활용하여 시계열 데이터에서 발전량과 상관성이 높은 데이터만을 예측을 위해 사용하였다. 태양광 발전량 예측을 위해 딥러닝 모델을 이용하여 발전량을 측정했고, 예측 정확도를 높이기 위해 각 다변량 변수의 상관관계 분석 결과를 이용하였다. 정제된 데이터를 활용한 학습은 기존 데이터를 그대로 사용했을 때 보다 안정되었고, 상관관계 분석 결과를 반영하여 다변량 변수 중 상관성이 높은 변수만을 활용하여 태양광 발전량 예측 알고리즘을 개선하였다.

• 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.

• 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.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제1권1호
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• pp.163-168
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• 2015

In order to integrate high wind generation resources into power grid, it is an essential to predict power outputs of wind generating resources. As wind farm outputs depend on natural wind resources that vary over space and time, spatial modeling based on geographic information such as latitude and longitude is needed to estimate power outputs of wind generation resources. In this paper, we introduce the basic concept of spatial modeling and present the spatial prediction model based on Kriging techniques. The empirical data, wind farm power output in Texas, is considered to verify the proposed prediction model.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권2호
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• pp.19-25
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• 2018

기존의 태양광 발전 모니터링 시스템은 현재의 발전량, 과거의 발전량, 환경센서 값등을 모니터링 한다. 이는 발전소의 효율적인 운영과 유지보수를 위한 태양광 발전량 예측이 필요하기 때문이다. 이를 위해 데이터 축적을 통해 빅데이터 기반 태양광 발전 모니터링 시스템의 발전량 예측 알고리즘 구현 방안을 제안한다. 이를 통해 미리 예측된 발전량에 비례하여, 태양광 발전 플랜트의 고장을 예측하고자 한다. 결과적으로 시스템의 고장을 예측하여 미리 점검하도록 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.478-484
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• 2018

본 연구는 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량, 일조, 일사 등 시간별 기상 데이터를 이용하여, 일사 및 일조 그리고 태양광 발전예측을 하였다. 지도학습에서 입출력패턴은 예측에서 가장 중요한 요소이지만 인간이 직접 결정해야하기 때문에, 반복적인 실험에 의해 결정해야 한다. 본 연구는 일사 및 일조 예측을 위하여 4가지 모델의 입출력 패턴을 제안하였다. 또한, 예측된 일조 및 일사 데이터와 전라남도 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 사용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 실험결과 일조 및 일사 예측에서 모델 4가 가장 예측결과가 우수했으며, 모델 1에 비해 일조의 RMSE는 1.5배 정도 그리고 일사의 RMSE는 3배 정도 오차가 줄었다. 태양광 발전예측 실험결과 일조 및 일사와 마찬가지로 모델 4가 가장 예측결과가 좋았으며, 모델 1 보다 RMSE가 2.7배 정도 오차가 줄었다.

• 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.