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경제적 운영을 위한 예측 기간 대응 과거의 장기 일기 예보 데이터와 과거의 장기 태양광 발전량 데이터를 입력 받아 기계 학습을 통해 장기 과거 예측 모델을 생성한 후, 생성된 장기 과거 예측 모델에 미래의 장기 일기 예보 데이터를 입력하여 미래의 장기 태양광 발전량 예측 데이터를 출력하는 제 1 기계학습부(20);예측 오차를 줄이기 위한 예측 기간 대응 과거의 단기 일기 예보 데이터, 과거의 단기 태양광 발전량 데이터 및 상기 제 1 기계학습부(20)에서 출력된 미래의 장기 태양광 발전량 예측 데이터를 입력받아 기계 학습을 통해 단기 과거 예측 모델을 생성한 후, 생성된 단기 과거 예측 모델에 과거의 단기 일기 예보 데이터와 과거의 단기 태양광 발전량 데이터 및 상기 제 1 기계학습부(20)에서 출력된 미래의 장기 태양광 발전량 예측 데이터를 입력하여 미래의 단기 태양광 발전량 예측 데이터를 출력하는 제 2 기계학습부(30); 및상기 제 1 기계학습부(20)와 제 2 기계학습부(30)로 상기 일기 예보 데이터들과 상기 태양광 발전량 데이터들을 입력하는 입력부(10);를 포함하는 태양광 발전량 예측 장치
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제 1 항에 있어서,상기 과거의 장기 일기 예보 데이터는 태양광 발전 시스템 설치 지역을 포함하는 국지지역에 대한 태양광 발전량 예측 시점 전 1 내지 2 일 동안의 0
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제 1 항에 있어서,상기 과거의 장기 태양광 발전량 데이터는 태양광 발전량 예측 시점 전 1 내지 2 일 동안의 0
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제 1 항에 있어서,상기 미래의 장기 일기 예보 데이터는 태양광 발전량 예측 시점 후 1 내지 2일의 0
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제 1 항에 있어서,상기 과거의 단기 일기 예보 데이터는 태양광 발전 시스템 설치 지역을 포함하는 국지지역에 대한 태양광 발전량 예측 시점 전 0
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제 1 항에 있어서,상기 미래의 단기 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 예측 시점 후 0
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제 1 항에 있어서, 상기 제 1 기계학습부(20)는,피드-포워드 신경망(feed forward neural network) 알고리즘을 적용한 기계학습에 의해 학습된 예측 모델인 상기 과거 장기 예측 모델을 생성하도록 구성되는 태양광 발전량 예측 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 제 2 기계학습부(30)는,외부 입력을 가지는 비 선형 오토 리그레시브 신경망(non-linear autoregressive neural network with external input) 알고리즘을 적용한 기계학습에 의해 학습된 예측 모델인 상기 과거 단기 예측 모델을 생성하도록 구성되는 태양광 발전량 예측 장치
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입력부(10)와 제 1 기계학습부(20)와 제 2 기계학습부(30)를 포함하는 태양광 발전량 예측 장치에 의한 태양광 발전량 예측 방법에 있어서,상기 제 1 기계학습부(20)가 입력부(10)로부터 경제적 운영을 위한 예측 기간 대응 과거의 장기 일기 예보 데이터와 과거의 장기 태양광 발전량 데이터를 입력 받아 기계 학습을 통해 장기 과거 예측 모델을 생성한 후, 생성된 장기 과거 예측 모델에 미래의 장기 일기 예보 데이터를 입력하여 미래의 장기 태양광 발전량 예측 데이터를 출력하는 단계(S100); 및 상기 제 2 기계학습부(30)가 상기 입력부(10)로부터 예측 오차를 줄이기 위한 예측 기간 대응 과거의 단기 일기 예보 데이터, 과거의 단기 태양광 발전량 데이터 및 상기 제 1 기계학습부(20)에서 출력된 미래의 장기 태양광 발전량 예측 데이터를 입력받아 기계 학습을 통해 단기 과거 예측 모델을 생성한 후, 생성된 단기 과거 예측 모델에 과거의 단기 일기 예보 데이터와 과거의 단기 태양광 발전량 데이터 및 상기 제 1 기계학습부(20)에서 출력된 미래의 장기 태양광 발전량 예측 데이터를 입력하여 미래의 단기 태양광 발전량 예측 데이터를 출력하는 단계(S200)를 포함하는 태양광 발전량 예측 방법
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제 9 항에 있어서,상기 과거의 장기 일기 예보 데이터는 태양광 발전 시스템 설치 지역을 포함하는 국지지역에 대한 태양광 발전량 예측 시점 전 1 내지 2 일 동안의 0
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제 9 항에 있어서,상기 과거의 장기 태양광 발전량 데이터는 태양광 발전량 예측 시점 전 1 내지 2 일 동안의 0
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