Prediction of Photovoltaic Power Generation Based on Machine Learning Considering the Influence ofParticulate Matter

doi:10.15266/KEREA.2019.28.4.467

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2019 Vol.28, Issue 4 Next Page

Research Paper

Prediction of Photovoltaic Power Generation Based on Machine Learning Considering the Influence ofParticulate Matter 미세먼지의 영향을 고려한 머신러닝 기반태양광 발전량 예측: 성상경*, 조영상**
Sangkyung Sung* and Youngsang Cho**; *연세대학교 일반대학원 공과대학 산업공학과 석사과정, 제1저자(e-mail: ssk1205@hanmail.net)
**연세대학교 공과대학 산업공학과 부교수, 교신저자(e-mail: y.cho@yonsei.ac.kr)

*Master student, Department of Industrial Engineering, College of Engineering, Graduate School, Yonsei University, First author(e-mail: ssk1205@hanmail.net)
**Associate Professor, Department of Industrial Engineering, College of Engineering, Yonsei University, Corresponding author(e-mail: y.cho@yonsei.ac.kr)

31 December 2019. pp. 467~495

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Abstract

Uncertainty of renewable energy such as photovoltaic(PV) power is detrimental to the flexibility of the power system. Therefore, precise prediction of PV power generation is important to make the power system stable. The purpose of this study is to forecast PV power generation using meteorological data including particulate matter(PM). In this study, PV power generation is predicted by support vector machine using RBF kernel function based on machine learning. Comparing the forecasting performances by including or excluding PM variable in predictor variables, we find that the forecasting model considering PM is better. Forecasting models considering PM variable show error reduction of 1.43%, 3.60%, and 3.88% in forecasting power generation between 6am~8pm, between 12pm~2pm, and at 1pm, respectively. Especially, the accuracy of the forecasting model including PM variable is increased in daytime when PV power generation is high.

Keywords

Machine learning

Photovoltaic power forecasting

Particulate matter

Support vector machine

태양광 발전과 같은 신재생에너지의 불확실성은 전력계통의 유연성을 저해하며, 이를 방지하기 위해서는 정확한 발전량의 사전 예측이 중요하다. 본 연구는 미세먼지 농도를 포함한 기상자료를 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 발전량, 기상자료, 미세먼지 농도 자료를 이용하고 머신러닝 기반의 RBF 커널 함수를 사용한 서포트 벡터 머신을 적용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 예측변수에 미세먼지 농도 반영 유무에 따른 태양광 발전량 예측 모델의 성능을 비교한 결과 미세먼지 농도를 반영한 발전량 예측 모델의 성능이 더 우수한 것으로 나타났다. 미세먼지를 고려한 예측 모형은 미세먼지를 고려하지 않은 예측 모형 대비 6~20시 예측 모형에서는 1.43%, 12~14시 예측 모형에서는 3.60%, 13시 예측 모형에서는 3.88%만큼 오차가 감소하였다. 특히 발전량이 많은 주간 시간대에 미세먼지 농도를 반영하는 모형의 예측 정확도가 더 뛰어난 것으로 나타났다.

키워드

머신러닝

태양광 발전량 예측

미세먼지

서포트 벡터 머신

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Information

Publisher :Environmental and Resource Economics Review
Publisher(Ko) :자원 · 환경경제연구
Journal Title :자원·환경경제연구
Journal Title(Ko) :Environmental and Resource Economics Review
Volume : 28
No :4
Pages :467~495
DOI :https://doi.org/10.15266/KEREA.2019.28.4.467

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자원·환경경제연구ISSN:1229-9146(Print)자원 · 환경경제연구

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