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인공 신경세포 네트워크를 이용한 풍력발전량 예보분석

전문가 제언: ○ 풍력발전의 가장 큰 문제점의 하나는 바람의 불규칙적인 현상으로 인하여 일정수준의 지속적인 발전을 하기 어려운 특성이 있다는 점이다. 이 때문에 변동 폭이 심한 풍력발전량을 기존 전력망에 연결할 때엔 전력계통에 문제를 일으킬 가능성이 있다. 이 문제를 해결하기 위해선 수시로 풍력발전상태를 예측해서 전력망을 정상적으로 운영해야 한다.

○ 이 문헌은 정확한 풍력발전예보를 하기 위하여 정보기술을 사용해서 인공 신경세포 네트워크(ANN: Artificial Neural Network)모델을 개발한 인도의 대표적인 풍력발전단지인 Tamil Nadu주 Muppandal 지역의 사례를 소개한 내용이다.

○ 이를 위해 2002년 4월부터 2005년 3월까지 3년간에 걸쳐서 이 지역의 7개 풍력발전단지로부터 현장자료를 수집하여 발전량과 예보분석에 이용하였다. 모델개발에 있어선 풍속과 습도 및 발전시간 등 3개의 입력변수를 사용하였고 그 결과 모델의 정확도는 풍력발전단지에서 실제로 측정한 시뮬레이션 결과수치를 충족시킬 수 있는 수준이었다.

○ 인공신경세포 네트워크는 불충분하게 정의된 문제들이나 또는 복잡하고 어려운 문제들을 처리하기 위한 대안으로 마련된 널리 인정되고 있는 기술이며 인간의 정보처리 두뇌와 같이 움직이는 하나의 정보처리 패턴이다.

○ 이 정보처리 시스템의 구조는 고도로 상호 간에 연결된 처리요소, 즉 문제를 풀기 위해 동시에 복수처리를 해주는 신경으로 구성되어 있다. 신경세포 네트워크는 하나의 복잡한 수학연산 식을 구성할 때 또는 기존 데이터로부터 구성자료를 뽑아낼 필요가 있을 때 그리고 특정작업을 프로그래밍 할 수 없을 때에 크게 도움이 되고 있다.

○ 우리나라에서도 풍력발전은 적극적으로 개발해야 할 처지이다. 따라서 앞으로 조성될 풍력발전단지를 위해서 이러한 예보시스템의 개발은 필수적이라고 생각한다.

저자: M. Carolin Mabel, E. Fernandez
자료유형: 학술정보