Acknowledgement
Supported by : 한국에너지기술연구원
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
- 2012.06c
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- Pages.157-159
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- 2012
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- 1598-5164(pISSN)
Short-term wind power prediction with Power Ramp Rate and ANFIS approach
Power Ramp Rate 속성과 ANFIS 기법을 이용한 단기간 풍력 발전량 예측
- Park, Hyun-Woo (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
- Jin, Cheng-Hao (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
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Kim, Kwang-Deuk
(Dept. of Renewable Energy Research, Korea Institute of Energy Research)
;
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Ryu, Keun-Ho
(Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University)
- 박현우 (충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포메틱스 연구실) ;
- 김성호 (충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포메틱스 연구실) ;
-
김광득
(한국에너지기술연구원)
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류근호
(충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포메틱스 연구실)
- Published : 2012.06.22
Abstract
산업혁명 이후 현대사회의 급격한 발전과 화석에너지의 무분별한 사용으로 인해 화석자원이 고갈되고 있으며 환경오염 문제가 심각한 실정이다. 이러한 자원의 고갈과 환경오염 문제를 해결하기 위해 최근에 친환경적이며 자원량이 무한대에 가까운 신재생에너지 자원에 대한 개발이 많은 관심을 받고 있다. 신재생에너지 중에서 풍력에너지는 바람의 가변성으로 인해 짧은 시간 안에 전력 생산량이 급증하거나 급강하는 ramp 현상이 발생하여 풍력발전량의 예측이 어렵다. 따라서 안정적인 전력 공급을 위해서는 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 이 연구에서는 정확한 풍력발전량의 예측을 위하여 전력 생산 변화의 빠르기를 나타내는 PRR을 속성으로 사용하고 ANFIS기법을 적용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험 결과 기존의 ANFIS기법을 적용한 경우 보다 PRR속성을 이용하여 적용한 경우 더 정확한 풍력발전량의 결과를 얻을 수 있었다.
Keywords