다중 지역 날씨 데이터와 양방향 LSTM을 이용한 태양광 발전 예측 및 효율적 유지보수운영 전략
Photovoltaic Power Forecast and Strategic Maintenance Using Bi-directional LSTM with Multi-Regional Weather Data
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초록
본 연구는 태양광 발전량 예측을 위하여 태양광 발전 상태 데이터와 기상청의 기상정보를 활용하여 태양광 발전을 예측하는 모델을 제안한다. 이때 기상청 데이터의 경우 태양광 발전 설비 지역이 아닌 타지역의 기상정보를 활용한다는 점에서 한계를 가진다. 이를 극복하기 위하여 본 연구는 다중 지역의기상정보를 활용하는 방법을 고찰한다. 발전소 근접 지역의 여러 기상정보중 하나를 이용하는 방법, 두 곳 이상의 정보를 모두 활용하는 방법, 그리고이들을 평균하여 혼합하는 방법을 비교ㆍ평가하여 더 우수한 방법을 탐색하였다. 그 결과, 제안한 방법의 발전량 오차가 MAE 기반으로 약 3-4% 정도의우수성을 확인하였으며 국부 날씨 변화에는 한계가 있음도 확인하였다.1)
Abstract
We propose a model to forecast photovoltaic(PV) power generationusing PV plant status data and regional weather data from the KoreaMeteorological Administration. However, the Korea MeteorologicalAdministration data has limitations because it uses weatherinformation far from the PV power plant area. To overcome thislimitation, this study explored a method for utilizing regionalmeteorological data from multiple regions. Through the proposedmethod, we confirmed that the proposed prediction model exhibits annMAE error rate of approximately 3-4%.