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김다원 (부경대학교) 김성민 (강원대학교) 서장원 (강원대학교) 최요순 (부경대학교  )
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제42권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
33 - 46 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

태양광 발전량 예보를 위한 앙상블 머신러닝 모델 개발
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2021

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김다원 ,  김성민 ,  서장원 외 1명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2021.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In this study, we proposed a new method of detecting abnormalities by analyzing power generation data of photovoltaic (PV) systems installed in renewable energy housing support project sites. The study site is north of Gakbuk-myeon, Cheongdo-gun, Gyeongsangbuk-do, Korea, where 63 PV systems have been installed and operated. Based on the system design and surrounding environment, the 63 PV systems were clustered into 6 groups using the K-means clustering method, which is an unsupervised machine learning algorithm. The power production data from the PV systems in each group were analyzed and set as abnormal values if they deviated from the range of ±2.58 times the standard deviation from the mean (assuming a normal distribution and 99% confidence interval). As a result, several abnormalities were detected in the PV systems in November 2020. The cause of the abnormalities was confirmed through site investigation. The proposed method is expected to accelerate the diagnosis of PV systems in renewable energy housing support project sites.
#재생에너지(Renewable energy) #태양광발전시스템(Photovoltaic system) #모니터링시스템(Monitoring system) #머신러닝(Machine learning) #비지도학습(Unsupervised learning)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구지역
3. 연구방법
4. 결과
5. 토의
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Kwon, S. J., Min, Y. B., Choi, J. S., and Yoon, C. Y., Performance Analysis of Photovoltaic System for Greenhouse, Journal of Agriculture & Life Science, Vol. 46, No. 5, pp. 143-152, 2012. google schola REMS, Korea Energy Agency, 2018. https://rems.energy.or.kr/pub/view/bbsNotice. last accessed on the 1st October 2021. Jung, Y. H., A Study on Consumers Problems and Improvement Methods in Solar Energy, Policy Research Report, Vol. 19, No. 1, pp. 1-167, 2019. google schola Benjamin, A. C., Technical Certification of PV Power Plants: The Key to Bankability for Commercial and Utilityscale Solar, 3rd International Solar Energy Technology Conference, p. 4, October 2011, Santa Clara, California. google schola Moulahoum, S. and Benkercha, R., Fault Detection and Diagnosis based on C4.5 Decision Tree Algorithm for Grid Connected PV System, Solar Energy, Vol. 173, pp. 610-634, 2018. google schola

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