김동준  박성우  문재욱  황인준

10.5626/JOK.2023.50.7.581

신재생 에너지 태양광 발전 제로샷 콜드스타트 기상 유사도

화력 발전은 저렴한 단가로 인해 국내외에서 큰 비중을 차지하는 발전 방식이다. 그러나 보건 및 환경 문제를 야기하는 다량의 유해 물질들을 배출한다는 단점 때문에 이를 대체할 발전원으로 신재생 에너지가 주목 받고 있다. 태양광 발전은 유지보수가 용이하다는 등의 장점들 때문에 신재생 에너지 중에서 가장 많은 관심을 받고 있다. 변동성이 강한 태양광 발전의 불확실성을 개선하고 안정적으로 전력을 공급하기 위한 다양한 태양광 발전량 예측 연구가 진행되고 있지만, 기존 연구들은 충분한 양의 과거 발전량 데이터가 존재할 때에만 수행이 가능하다는 한계점이 존재한다. 이에 본 논문은 과거 데이터가 부족한 콜드스타트 문제를 해결하기 위해 기상 유사도를 활용하여 유사한 지역의 과거 데이터를 활용하는 제로샷 학습 기반의 태양광 발전 효율 예측 기법을 제안한다. 성능 비교 결과, 제안 기법이 그러지 않은 경우보다 좋은 성능을 보였고, 그중에서도 한시간 기준 제안 기법이 가장 우수한 예측 성능을 보였다.