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대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템의 확률론적 모델링

Title 
대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템의 확률론적 모델링
Other Titles 
Probabilistic Modeling of Photovoltaic Power Systems with Big Learning Data Sets
Authors 
조현철
Authors 
정영진
Keywords 
태양광 발전 시스템, 확률 통계, 모델링, 온라인 학습, 파라미터 추정, Photovoltaic Power Systems, Probabilistic Statistics, Modeling, Online Learning, Parameter Estimation
Issue Date 
2013-10
Publisher 
한국지능시스템학회
Journal 
한국지능시스템학회 논문지
Vol. 
23
Issue 
5
Pages 
412-417
Abstract 
태양광 발전 시스템의 해석적 모델링은 시스템의 동특성을 예측하거나 고장검출 및 진단 등과 같은 고급 공학 기술에 중요하게 적용할 수 있어 최근 많은 각광을 받고 있다. 본 논문은 대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템에 대한 확률론적 모델링을 제시한다. 우선 태양광 일사량과 온도 입력 변수에 대한 태양광 시스템의 출력 전력과의 입출력 함수관계를 정의한다. 이 함수관계를 바탕으로 세 확률변수(일사량, 온도, 전력)에 대하여 조건부 확률 식으로 표현한다. 조건부 확률 분포 추정은 대용량 데이터 시스템에 적합한, 전체 표본 데이터 수 대비 관련 변수의 경우의 수에 대한 비율로 나타내었다. 추정한 확률분포를 통해 평균값 이론을 적용하여 시스템의 출력을 추정하게 된다. 본 논문에서 제안한 모델링 기법은 두 태양광 발전 단지의 사례 연구를 통해 성능을 검증하였다.
Table of Contents 
요약 Abstract 1. 서론 2. 태양광 발전 시스템 모델 3. 확률분포추정 4. 모델링 검증 5. 사례연구 : 실시간 실험 6. 결론 References
URI 
http://www.dbpia.co.kr/Article/3272331
http://repository.uc.ac.kr/handle/2014.oak/415
ISSN 
1976-9172
Appears in Collections
15. 전기전자공학부 > 연구논문

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