Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.869-870
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Dual-Axis Solar Tracker Using AI

AI를 활용한 양축 추적식 태양광 발전기

  • Tae-San An (Dept. of Electronic Engineering, Chonnam National University) ;
  • Yong-Woo Jeong (Dept. of Electronic Engineering, Chonnam National University) ;
  • Jae-Won Park (Dept. of Electronic Engineering, Chonnam National University) ;
  • Jae-Hyeok Cho (Dept. of Electronic Engineering, Chonnam National University)
  • 안태산 (전남대학교 전자공학과) ;
  • 정용우 (전남대학교 전자공학과) ;
  • 박재원 (전남대학교 전자공학과) ;
  • 조재혁 (전남대학교 전자공학과)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

2030년까지 재생 에너지 비율이 30% 이상으로 높아질 것으로 예측되고, 태양광은 그중 주요 에너지원으로 적극 확대되고 있다. 따라서 기존의 고정형 태양광 발전 대신 양축 추적식 태양광 발전기를 통해 에너지 효율을 높이며 기후 변화에 따른 태양광 발전기의 안정성을 위해 다양한 Mode를 구현하고, AI 기술을 접목한 발전량 예측 서비스와 전력거래 시장을 구축한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화사업의 지원을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트 결과물 입니다

References

  1. 조금배, "1kW급 양축형 추적식 태양광발전시스템에 관한 연구", 조선대학교, 2014년
  2. 신동하, 김창복, "RNN-LSTM을 이용한 태양광발전량 단기 예측 모델", 한국항행학회논문지, 제22권 제3호, 233-239쪽, 2018년
  3. 오지영, "국내 전력시장의 직접구매제도 개선방안에 관한 연구", 다문화교육연구, 제11권 제4호, 55-85쪽, 2018년