태양광 발전 예측을 위한 예측 제어 기술

태양광(PV) 발전량의 정확한 추정은 태양광 PV 발전소를 조직하고 운영하는 데 필수적입니다. 적절한 예측은 종종 태양 자원의 변동성, 시스템 위치 및 시스템 효율성, 기후 요인 등과 같은 내부/외부 방해 요소의 영향을 받습니다. 본 논문은 스마트 그리드 환경에서 PV 발전 예측 응용을 위해 예측 제어 기법을 적용하는 새로운 전략을 개발합니다. 이 전략은 수요 반응(DR) 하에서 모델 예측 제어(MPC)와 몇 가지 데이터 기반 방법을 개발합니다. 태양광 발전 예측을 위해 MPC를 모델링하는 것이 그 강건성 및 제약 및 방해 요소 처리 능력에 관계없이 도전적이라는 것을 알았습니다. 따라서 PV 발전 예측 방법을 모델링하기 위해 최적의 이차 성능 지수 기반 MPC 계획이 수립됩니다. 이 전략은 몇 가지 기계 학습 접근법과 비교됩니다. 개발된 전략은 실제 구현에서 PV 발전소에서 생성된 직류(DC) 전력을 정확하게 추정하는 문제를 해결합니다. 연구는 또한 적절한 예측의 중요성을 평가하기 위해 외부 방해 요소를 고려합니다. 따라서 이 연구는 시스템 방해를 고려할 때 MPC 및 ML과 같은 적절한 전략으로 상대적으로 정확한 태양광 PV DC 전력 예측이 가능함을 최적으로 보여줍니다. 이 연구는 또한 태양광 산업 발전에 도움을 주는 지능적이고 실시간 에너지 자원 추정을 위한 유망한 결과를 제공합니다. • 태양광 PV 발전소에서의 전력을 추정하기 위한 최적의 예측 전략 개발. • 태양광 PV 시스템에서 전력을 예측하기 위해 모델 기반 및 데이터 기반 전략 구현. • 예측 전략 기반 MPC 설계를 위해 상태 공간 모델링 적용. • 태양광 PV 발전 예측 계획에 다양한 기계 학습 접근법 적용. • 데이터 과적합을 방지하고 더 나은 정확성을 제공하기 위해 드롭아웃 레이어 추가. • 방해 요소 동안 및 없을 때 예측 방법의 정확성 평가.