Application of Neural Network for Long-Term Correction of Wind Data
Franz Vaas, 김현구, Application of Neural Network for Long-Term Correction of Wind Data, 한국신재생에너지학회지, Vol.4, No.4, pp.23-29, 2008

Wind farm development project contains high business risks because that a wind farm, which is to be operating for 20 years, has to be designed and assessed only relying on  a year or little more in-situ wind data. Accordingly, long-term correction of short-term measurement data is one of most important process in wind resource assessment for project feasibility investigation. This paper shows comparison of general Measure-Correlate-Prediction models and neural network, and presents new method using neural network for increasing prediction accuracy by accommodating multiple reference data. The proposed method would be interim step to complete long-term correction methodology for Korea, complicated Monsoon country where seasonal and diurnal variation of local meteorology is very wide.

풍력단지 개발사업은 단지 1년여의 단기간 현장측정 풍황자료 만으로 20년간 운영할 풍력단지를 설계, 평가하여야 하기 때문에 사업위험도가 매우 높다. 이러한 측면에서 단기간 측정자료의 장기간 보정은 풍력단지 개발사업 타당성 판단 시 매우 중요한 과정일 수 밖에 없다. 본 논문에서는 장기간 보정에 사용되는 일반적인 측정-상관-예측(MCP) 방법 및 신경망회로의 예측정확도를 상호비교 하였으며 특히 복수개의 참조자료를 사용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 신경망회로 모형을 제안하고자 한다. 이를 통하여 국지기상 변동성이 높은 한국의 기상조건에 적합한 장기간 보정 방법을 완성해 나가고자 한다.


Key words : Long-Term Correction (장기간 보정), Measure-Correlate-Predict (MCP; 측정-상관-예측), Neural Network (신경망회로)

Franz Vaas: 독일 스투트가르트 대학교 기계공학과 대학원
김현구: 한국에너지기술연구원 풍력발전연구센터

KSNRE4-4(1).pdf

by zzannzini | 2009/01/15 11:59 | 연구논문-풍력발전 | 트랙백 | 덧글(1)
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Commented by zzannzini at 2011/01/27 10:04
본 논문은 2008년도 한국신재생에너지학회 추계학술대회에서 우수논문상을 수상하였습니다.

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