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기상상태 변동성을 고려한 LSTM 기반 태양광 발전량 예측

저자

김백천, 정승환, 김민석, 김종근, 이한수, 김성신

학술지명

한국지능시스템학회 논문지

출판/발행연도

2020

주제

#태양광 발전

요약

본 논문은 기상상태 변동성을 고려하여 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 방법을 제안한다. LSTM 모델은 일사량, 예보기온, 대기청명도, Normalized Discrete Difference, 과거 발전량 등의 입력 변수를 사용하여 MLR 및 MLP 모델과 비교하여 우수한 예측 성능을 보였다. 이는 기상 조건에 영향을 받는 태양광 발전의 안정적인 전력 생산에 기여할 수 있음을 의미한다.

학술지 영향력

[한국지능시스템학회 논문지]