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대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템의 확률론적 모델링

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dc.contributor.author조현철ko_KR
dc.contributor.other정영진ko_KR
dc.date.accessioned2014-11-18T11:59:34Z-
dc.date.available2014-11-18T11:59:34Z-
dc.date.issued2013-10ko_KR
dc.identifier.issn1976-9172ko_KR
dc.identifier.otherOAK-2014-00904ko_KR
dc.identifier.urihttp://www.dbpia.co.kr/Article/3272331ko_KR
dc.identifier.urihttp://repository.uc.ac.kr/handle/2014.oak/415-
dc.description.abstract태양광 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.ko_KR
dc.description.statementofresponsibilityopen-
dc.description.tableofcontents요약 Abstract 1. 서론 2. 태양광 발전 시스템 모델 3. 확률분포추정 4. 모델링 검증 5. 사례연구 : 실시간 실험 6. 결론 Referencesko_KR
dc.format.extent412-417ko_KR
dc.publisher한국지능시스템학회ko_KR
dc.relation.ispartof한국지능시스템학회 논문지ko_KR
dc.relation.ispartofseries23ko_KR
dc.rightsBY_NC_NDko_KR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/krko_KR
dc.subject태양광 발전 시스템ko_KR
dc.subject확률 통계ko_KR
dc.subject모델링ko_KR
dc.subject온라인 학습ko_KR
dc.subject파라미터 추정ko_KR
dc.subjectPhotovoltaic Power Systemsko_KR
dc.subjectProbabilistic Statisticsko_KR
dc.subjectModelingko_KR
dc.subjectOnline Learningko_KR
dc.subjectParameter Estimationko_KR
dc.title대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템의 확률론적 모델링ko_KR
dc.title.alternativeProbabilistic Modeling of Photovoltaic Power Systems with Big Learning Data Setsko_KR
dc.type연구논문ko_KR
dc.contributor.college전기전자공학부ko_KR
dc.relation.issubpartofseries5ko_KR

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15. 전기전자공학부 > 연구논문

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