Fault Prediction of Photovoltaic Monitoring System based on Power Generation Prediction Model

발전량 예측 모델 기반의 태양광 모니터링 시스템 고장 예측

  • 홍제성 (홍익대학교 소프트웨어 공학 연구실) ;
  • 박지훈 (홍익대학교 소프트웨어 공학 연구실) ;
  • 김영철 (홍익대학교 소프트웨어 공학 연구실)
  • Received : 2018.06.04
  • Accepted : 2018.06.30
  • Published : 2018.06.30

Abstract

Existing Photovoltaic(PV) monitoring system monitors the current, past power generation, all values of environmental sensors. It is necessary to predict solar power generation for efficient operation and maintenance on the power plant. We propose a method for estimating the generation of PV data based PV monitoring system with data accumulation. Through this, we intend to find the failure prediction of the photovoltaic power plant in proportion to the predicted power generation. As a result, the administrator can predict the failure of the system it will be prepared in advance.

기존의 태양광 발전 모니터링 시스템은 현재의 발전량, 과거의 발전량, 환경센서 값등을 모니터링 한다. 이는 발전소의 효율적인 운영과 유지보수를 위한 태양광 발전량 예측이 필요하기 때문이다. 이를 위해 데이터 축적을 통해 빅데이터 기반 태양광 발전 모니터링 시스템의 발전량 예측 알고리즘 구현 방안을 제안한다. 이를 통해 미리 예측된 발전량에 비례하여, 태양광 발전 플랜트의 고장을 예측하고자 한다. 결과적으로 시스템의 고장을 예측하여 미리 점검하도록 한다.

Keywords

Acknowledgement

Grant : 개방형 OS 환경개발 및 보급

Supported by : 한국연구재단, 정보통신산업진흥원

References

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