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

미세먼지의 영향을 고려한 머신러닝 기반 태양광 발전량 예측

  • Sung, Sangkyung (Department of Industrial Engineering, College of Engineering, Graduate School, Yonsei University) ;
  • Cho, Youngsang (Department of Industrial Engineering, College of Engineering, Yonsei University)
  • 성상경 (연세대학교 일반대학원 공과대학 산업공학과) ;
  • 조영상 (연세대학교 공과대학 산업공학과)
  • Received : 2019.08.08
  • Accepted : 2019.09.09
  • Published : 2019.12.31

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.

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