Explainable Solar Irradiation Forecasting Based on Conditional Random Forests

조건부 랜덤 포레스트 기반의 설명 가능한 일사량 예측

태양광 발전은 이산화탄소 배출로 인한 기후 변화에 대응하는 주요 수단으로 인식되어 수요와 필요성이 급격하게 증가하고 있다. 최적의 태양광 발전 시스템의 운영을 위해서는 정교한 전력수요 및 태양광 발전량 예측 모델이 요구되며, 온도 및 일사량은 태양광 발전량 예측 모델의 필수적인 입력 변수이다. 하지만, 한국 기상청의 동네예보는 일사량에 관한 예측값을 제공하지 않아 정교한 태양광 발전량 예측 모델을 구축하는 것은 어렵다. 이를 위해 일사량 예측 기법에 관한 많은 연구사례가 보고되고 있지만, 다수의 연구들은 충분한 데이터 셋을 이용하여 일사량 예측 모델을 개발하였다. 초기 태양광 발전 시스템 운영을 위해서는 불충분한 데이터 셋을 이용한 예측 모델 개발이 필요하나 이에 대한 사례는 불충분하다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템에서 수집된 불충분한 데이터 셋을 이용한 단기 일사량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 기상청 동네예보의 다양한 기상 요인들을 이용하여 일사량 예측 모델을 위한 입력 변수를 구성한다. 다음으로, 조건부 랜덤 포레스트를 이용하여 일사량 예측 모델을 구성하며, 설명 가능한 일사량 예측뿐만 아니라 더욱더 많은 데이터 셋을 학습하기 위해 시계열 교차검증을 수행한다. 실험 결과, 제안한 기법은 다른 예측 기법들보다 높은 예측 정확도를 보일 뿐만 아니라 설명 가능한 예측 결과를 제시할 수 있음을 보여준다.