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인공신경망에 의한 풍속예측

전문가 제언: ○ 인공신경망(ANN)은 뇌의 구조와 기능을 모델링하여 기존의 컴퓨터에 의한 연산으로 해결하기 어려운 문제들을 보다 쉽고 효율적으로 접근할 수 있는 방법이다. 또한 ANN은 수많은 뉴런이 병렬연결로 구성되어 있어서 기능면에서 생물학적 신경망과 마찬가지로 병렬분산 처리를 할 수 있고, 학습이나 훈련을 통해서 연결강도를 조정하여 정보를 추가하거나 변경할 수 있는 적응특성을 가지고 있다.

○ ANN은 모델이 어떻게 수행되는가 보다 모델의 결과가 더 중요시되므로 대부분의 분류와 예측에 있어 좋은 선택이 된다. 따라서 이러한 ANN의 적용범위는 패턴인식, 음성인식, 자동번역, 최적화, 적응제어 및 수치예측 등 많은 분야에 응용되고 있다.

○ 최근 청정에너지나 독립된 에너지원으로서 재생에너지가 각광을 받고 있으며 특히 풍력에너지도 이러한 관점에서 많은 관심을 받고 있다. 이러한 풍력에너지를 이용한 전력생산에는 사전 타당성 조사가 필요하다. 타당성 조사는 경제적, 기술적 문제 등이 포함되는데 이중 부지선정과 관련된 기술적 특성조사가 무엇보다 중요하다. 즉 그 지역에서의 풍속에 대한 면밀한 풍속예측이 풍력발전의 가능성을 결정하는 중요한 요소 중의 하나다.

○ 이러한 풍속예측에는 지역의 기후조건, 지형 등의 변수를 고려해야 한다. 특히 기후변수는 대기 온도, 압력, 풍속 및 태양복사열 등으로 복잡하게 구성되어 있다. 따라서 이러한 복잡한 계에 대한 예측에는 재래식 연산방법으로는 예측이 어렵기 때문에 ANN 모델에 의한 예측방법을 적용하여 풍속을 예측하고 있다. 이 글에서 터키의 경우에 실제값과 예상값을 비교한 결과 최대 평균오차는 14.13%이고 가장 좋은 결과는 4.49%로 비교적 만족한 결과를 얻었다.

○ 우리나라도 외딴 섬이나 산간 지역 등 기존 에너지를 활용하기 어려운 지역에는 풍력발전을 설치하여 수요에너지를 충당할 수 있을 것이다. 따라서 이 글에서 검토한 ANN을 이용한 풍속예측 방법이 풍력발전의 타당성을 결정하는데 좋은 툴이라고 사료된다.

저자: Mehmet Bilgili, Besir Sahin, Abdulkadir Yasar
자료유형: 학술정보