논문
논문 기본정보
딥러닝을 이용한 풍력 발전량 예측
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences |
| ISSN | 1975-8170,2288-2189 |
| ISBN |
논문 개요
| 저자(한글) | 최정곤,최효상,조선대학교,조선대학교 전기공학과 |
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| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 빌행연도 | 2021-01-01 |
| 초록 | 본 연구는 풍력발전의 합리적인 운영 계획과 에너지 저장창치의 용량산정을 위한 풍력 발전량을 예측한다. 예측을 위해 물리적 접근법과 통계적 접근법을 결합하여 풍력 발전량의 예측 방법을 제시하고 풍력 발전의 요인을 분석하여 변수를 선정한다. 선정된 변수들의 과거 데이터를 수집하여 딥러닝을 이용해 풍력 발전량을 예측한다. 사용된 모델은 Bidirectional LSTM(:Long short term memory)과 CNN(:Convolution neural network) 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 구성하였으며, 예측 성능 비교를 위해 MLP 알고리즘으로 이루어진 모델과 오차를 비교하여, 예측 성능을 평가하고 그 결과를 제시한다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO202113254541072 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 풍력발전 예측 머신 러닝 다중 퍼셉트론 재귀 신경망 중기 단기 기억 인공지능 전력량 |