통계적 및 인공지능 모형 기반 태양광 발전량 예측모델비교 및 재생에너지 발전량 예측제도 정산금 분석
Comparison of solar power prediction model based on statistical and artificial intelligence model and analysis of revenue for forecasting policy
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초록
우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도커질 수 있음을 확인하였다.
Abstract
Korea is pursuing a plan to switch and expand energy sources with a focus on renewable energy with the goalof becoming carbon neutral by 2050. As the instability of energy supply increases due to the intermittent natureof renewable energy, accurate prediction of the amount of renewable energy generation is becoming moreimportant. Therefore, the government has opened a small-scale power brokerage market and is implementing asystem that pays settlements according to the accuracy of renewable energy prediction. In this paper, a predictionmodel was implemented using a statistical model and an artificial intelligence model for the prediction of solarpower generation. In addition, the results of prediction accuracy were compared and analyzed, and the revenuefrom the settlement amount of the renewable energy generation forecasting system was estimated.
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