• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.569-575
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• 2021

딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.577-579
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• 2022

최근 대두된 환경문제로 인해 다양한 재생 에너지의 실리적인 활용 방법에 귀추가 주목되고 있다. 특히 '그린뉴딜', 'K-RE100' 등 정부 주도의 정책으로 태양광 발전 시장 규모가 확대되면서, 소규모 발전 사업자의 태양광 발전 참여율도 매년 증가 추세를 보이고 있다. 이로 인해 소규모 발전 사업자의 수익을 산정하는 전력 중개 시스템의 태양광 발전 예측은 에너지 시장의 핵심요소로 부각되었다. 하지만 전력 중개용 태양광 발전 예측에는 기후의 간헐성으로 인한 예측 정확도 감소, 소규모 발전 사업자의 개인정보 보호 등 제약이 존재한다. 이 논문에서는 전력 중개용 태양광 발전 예측의 제약을 해소하고, 전력 중개 활성화를 지원키 위한 CNN-LSTM 기반 연합학습 기법을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.155-160
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• 2019

본 논문에서는 신재생에너지와 농업ICT를 활용한 시설농업용 제어와 에너지생산량과 소비량 예측을 통해 효율적인 계통 독립형 ESS제어시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 전력계통 정밀 위상 및 데이터를 시각화하여 유지보수 및 모니터링을 수행할 수 있는 통합 관리 시스템으로 장애 발생 시 자동으로 이에 대해 대처하고 데이터 수집, 처리, 제어가 가능하며, 태양광발전의 전력 발전과 설치된 설비들의 소비 패턴, 설비들의 동작 트랜드를 분석, 기상청 OpenAPI를 활용한 에너지 생산량 소비량 예측을 통해 최적의 에너지 운영 방법을 제시함으로써 불필요한 에너지 소비를 줄이고 운영비용을 절감할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.579-587
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• 2016

세계적으로 자국의 에너지 수급의 안정성을 도모함과 동시에 태양광 발전시스템의 효율적인 운영을 위한 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술 개발이 중요한 관심사로 주목받고 있다. 본 연구는 위성기반 일사량 산출기술과 태양광 발전가능량 산출기술에 대한 동향을 분석하고 관련기술 개발 전략을 제시하는데 그 목적을 둔다. 동향 분석 결과, 우리나라의 태양광 발전가능량 산출에 대한 전반적인 기술 수준은 선진국 대비 30% 이하로 아주 미미한 수준이며 이는 태양광 자원지도 제작에 국한되어있다. 이러한 기술 수준을 단시간 내에 선진국과 대등하게 끌어올리는 것은 거의 불가능할 것이다. 따라서 집중적인 연구개발을 통해 선진국 대비 80% 수준의 기술 수준을 달성하여 주요한 정보를 제공하여야 만이 실제 현업에서의 태양광 발전소 운영에 기여할 수 있을 것이다. 즉 가능한 빠른 시간 내에 현재 운영되고 있는 COMS 뿐만 아니라 차세대 고해상도 정지궤도기상위성 자료를 이용한 수백 m 급 고정밀 일사량 상세화 기술과 단기 또는 중기 일사량 예측을 위한 핵심기술이 우선적으로 확보되어야하며, 이후 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술을 개발함으로써 현업에서 활용될 수 있는 정보를 제공함이 현실적으로 타당한 기술개발 전략일 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.63-70
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• 2023

최근 스마트팜 에너지 비용 중 35% 낸난방비 에너지 소비가 증가되어 에너지 소비 효율화가 요구되며, 전기료 현실화에 대한 우려로 신재생 에너지 중요성이 증가하고 있다. 신재생 에너지는 수력, 풍력, 태양광 등에 속하며, 이중 태양광 에너지는 전기에너지로 변환하는 발전기술로, 이 기술은 에너지원이 환경에 미치는 영향이 적고, 유지 보수가 간편하다는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 온실 축열조, 히트펌프 데이터 기반으로 축열조 영향을 많이 미치는 요소를 선정하고 축열조 공급 온도예측 모델을 개발하고자 한다. 시계열 데이터 분석 및 예측에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 다른 앙상블 학습 기법보다 뛰어난 XGBoost 모델을 이용하여 예측한다. 히트펌프 축열조 온도를 예측함으로써 에너지 소비를 최적화하여 시스템 운영을 최적화할 수 있다. 또한, 태양광 활용에 따른 냉난방비 절감 및 농가의 에너지 자립도 개선 등 스마트팜 에너지 통합 운영 시스템에 연계하고자 한다. 플랫폼을 통해 폐열 에너지의 공급을 관리하고 최대 난방부하 및 계절, 시간별 작물생장에 필요한 에너지값을 도출하여 이를 기반으로 최적 에너지 운용방안을 도출하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.782-785
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• 2011

최근 세계적으로 에너지원의 고갈, 전력 수요 증가, 기후 환경 변화에 대처하기 위해 신재생에너지원을 활용한 마이크로그리드 개발의 필요성이 점증하고 있다. 특히 태양광 발전은 댁내에 설치하기 용이한 가장 일반적인 신재생에너지원의 하나로써 각광받고 있다. 하지만 태양광은 기후 변화(일사량 및 일조량의 변화)에 따라 출력이 불안정하다는 단점으로 인해, 균일한 전력품질을 제공하기 위해 해결해야 할 기술적인 과제를 가지고 있다. 이 문제의 해결책으로써 에너지저장장치(ESS)이 고려되고 있지만, 이것도 용량이란 한계점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하는 방법으로써 본 논문에서는 2가지 기후 요소인 일조량과 일사량에 따른 태양광 발전량을 추정하는 복합적인 방법을 제안한다. 이 연구 결과는 ESS의 정적 용량을 설계하는데 도움을 줄 수 있으며, 댁내 전력 IT 시스템에서 DC/AC 전력 스위칭의 적절한 타이밍을 제공하는데 도움을 줌으로써 전력품질의 균일성을 유지할 수 있도록 해줄 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.71-78
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• 2020

신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.