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기상예보데이터 및 기상관측 데이터를 수신하는 단계,상기 기상예보데이터 및 상기 기상관측 데이터를 보간 및 보정하는 단계,보간 및 보정된 기상예보데이터 및 원격감지 제어시스템(SCADA)데이터를 복수의 알고리즘에 입력하여 제1 발전출력을 예측하는 단계, 그리고상기 복수의 제1 발전출력 예측 데이터를 앙상블(Ensemble)하여 제2 발전출력을 예측하는 단계를 포함하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제1항에서,상기 기상예보데이터를 보간 및 보정하는 단계는,상기 기상예보데이터의 시간 해상도를 높이는 예보 시간해상도 보간 단계,상기 기상예보데이터로 특정 공간의 정보를 출력하는 예보 공간보간 단계, 그리고특정 발전단지의 기상예측결과를 출력하는 기상예측 단계를 포함하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제2항에서,상기 기상예보데이터는 기상청 국지예보모델(UM-LDAPS) 데이터의 일부이고,상기 기상청 국지예보모델(UM-LDAPS) 데이터에서,일사량(Total Downward Sfc
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제3항에서,상기 예보 시간해상도 보간 단계에서,상기 기상예측을 실행하려고 하는 상기 시간해상도가 1시간 미만인 경우,데이터를 내삽(Interpolation)하여 시간 해상도를 높이는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제2항에서,상기 예보 공간보간 단계는,상기 기상예보데이터는 격자 형태로 공간을 구분하여 기상을 예보하며,상기 격자 형태로 공간을 구분하여 기상을 예보한 데이터에 최근린법(KNN, K Nearest Neighbor) 및 크리깅(Kriging) 기법으로 특정한 신재생에너지 발전단지 위치의 기상을 예보하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제2항에서,상기 특정 발전단지의 기상예측결과를 출력하는 기상예측 단계는,상기 예보 시간해상도 보간 단계의 출력 데이터와 상기 예보 공간보간 단계의 출력데이터를 합성하여 시간과 공간이 특정된 기상예측 결과 데이터를 생성하여 출력하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제1항에서,상기 기상관측 데이터를 보간 및 보정하는 단계는,상기 기상관측 데이터로 특정 공간의 정보를 출력하는 관측 공간보간 단계, 그리고특정 발전단지의 기상관측결과를 출력하는 기상관측 단계를 포함하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제7항에서, 상기 기상관측 데이터는,실시간으로 특정 공간의 기상을 관측하며,기온, 강수, 바람, 기압, 습도, 그리고 일사 데이터를 추출하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제7항에서,상기 관측 공간보간 단계는,상기 기상관측 데이터는 실시간으로 기상을 관측하며,상기 기상관측 데이터는 격자 형태로 공간을 구분하여 기상을 관측하고,상기 격자 형태로 공간을 구분하여 기상을 관측한 데이터에 최근린법(KNN, K Nearest Neighbor) 및 크리깅(Kriging) 기법으로 특정한 신재생에너지 발전단지 위치의 기상을 예보하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제7항에서,상기 특정 발전단지의 기상관측결과를 출력하는 기상관측 단계는,상기 관측 공간보간 단계의 출력데이터로 공간이 특정된 기상관측 결과 데이터를 생성하여 출력하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제1항에서,상기 기상예보데이터 및 기상관측 데이터를 보간 및 보정하는 단계는상기 기상예보데이터와 상기 기상관측 데이터를 출력하고,상기 출력 데이터를 하기의 수학식 1로 평가하는 평가단계, [수학식 1]ㅣD예보 - D관측ㅣ 003c# 0
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제11항에서,상기 스케일 조정 계수는 하기의 수학식 2을 만족하고, [수학식 2]α는 스케일 조정 계수, Ot-i는 현재시점(t)으로부터 i 시간 전 관측값, Pt-i는 현재시점(t)으로부터 i 시간 전 예측값인 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제11항에서,상기 출력단계에서 출력된 상기 기상예보데이터는 제1 발전출력 예측모델에 입력되고,상기 제1 발전출력 예측 모델이 예측하는 신재생에너지 발전단지의 생산전력을 실시간으로 감시하는 원격감지 제어시스템(SCADA)의 데이터도 발전출력 예측모델에 입력되며, 상기 기상예보데이터와 상기 원격감지 제어시스템 데이터를 상기 제1 발전출력 예측모델의 입력으로 하여 제1 발전출력을 출력하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제13항에서,상기 제1 발전출력 예측모델은,ARIMAX 모델과 NBC(Naive Bayes Classifier) 모델을 포함하고,상기 기상예보데이터, 상기 원격감지 제어시스템 데이터, 과거 기설정된 기간의 기상관측 데이터, 그리고 과거 기설정된 기간의 신재생에너지 발전단지 발전량을 상기 ARIMAX 모델과 상기 NBC 모델에 각각 입력하며,상기 ARIMAX 모델과 상기 NBC 모델은 상기 신재생에너지 발전단지의 생산전력 예측값인 제1 발전출력을 각각 출력하고,각각의 상기 ARIMAX 모델과 상기 NBC 모델은 상기 과거 기설정된 기간의 기상관측 데이터 및 상기 과거 기설정된 기간의 신재생에너지 발전단지 발전량에서 상기 과거 기설정된 기간이 상이한 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제1항에서,상기 복수의 제1 발전출력 예측 데이터를 앙상블하여 제2 발전출력을 예측하는 단계는, 상기 복수의 제1 발전출력 예측 데이터를 입력으로 하고,상기 복수의 제1 발전출력 예측 데이터는 제1 발전출력 예측모델에서 ARIMAX 모델과 NBC 모델이 각각 출력한 제1 발전출력 예측 데이터이며,상기 각각 출력한 제1 발전출력 예측 데이터이는 하기의 수학식 3을 목적함수로 하는 유전자 알고리즘이고,[수학식 3]f(x)는 발전 출력 예측결과와 실제 발전 출력 결과간 편차를 나타내는 함수, Pgen,i는 i 시점의 실제 출력값, ω1은 ARIMAX 모델 가중치, ω2는 NBC 모델의 가중치, PARIMAX,i는 i 시점의 ARIMAX 모델 예측값, PNBC,i는 i 시점의 NBC 모델 예측값인 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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제15항에서,상기 유전자 알고리즘은 상기 원격감지 제어시스템 데이터와 상기 보정된 기상예보데이터의 편차가 최소가 되는 가중치를 출력하고,상기 가중치는 하기의 수학식 4를 만족하며,[수학식 4]ω1 + ω2 = 1ω1은 ARIMAX 모델 가중치, ω2는 NBC 모델의 가중치이며,상기 유전자 알고리즘에 의해 출력된 상기 가중치를 상기 원격감지 제어시스템 데이터와 상기 보정된 기상예보데이터에 적용하여 상기 제2 발전출력을 예측을 출력하는 실시간 재생에너지 출력예측 방법
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기상예보데이터 및 기상관측 데이터를 수신하는 기상예보 유닛,상기 기상예보데이터를 보간 및 보정하는 기상예보 보간 유닛,상기 기상관측 데이터를 보간 및 보정하는 기상관측 보간 유닛,보간 및 보정된 상기 기상예보데이터 및 원격감지 제어시스템(SCADA)데이터를 복수의 알고리즘에 입력하여 제1 발전출력을 예측하는 평가 유닛, 그리고상기 복수의 제1 발전출력 예측 데이터를 앙상블(Ensemble)하여 제2 발전출력을 예측하는 앙상블 유닛을 포함하는 실시간 재생에너지 출력예측 시스템
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제17항에서,상기 기상예보 보간 유닛은,상기 기상예보데이터의 시간 해상도를 높이는 예보 시간해상도부,상기 기상예보데이터로 특정 공간의 정보를 출력하는 예보 공간부, 그리고특정 발전단지의 기상예측결과를 출력하는 예측부를 포함하는 실시간 재생에너지 출력예측 시스템
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제17항에서,상기 기상관측 데이터를 보간 유닛은,상기 기상관측 데이터로 특정 공간의 정보를 출력하는 관측 공간부, 그리고특정 발전단지의 기상관측결과를 출력하는 관측부를 포함하는 실시간 재생에너지 출력예측 시스템
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제17항에서,상기 기상예보데이터와 상기 기상관측 데이터를 출력하고 상기 출력 데이터를 하기의 수학식으로 평가하는 평가 유닛은,상기 기상예보 보간 유닛 출력 데이터 및 상기 기상관측 보간 유닛 출력 데이터 가 하기의 수학식 5를 만족하면 상기 기상예보데이터를 출력하는 예측부, 그리고[수학식 5]ㅣD예보 - D관측ㅣ 003c# 0
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