Development of a solar power generation prediction model based on LSTM

전 세계적으로 대기오염 감축 및 대기오염 개선 방안에 대한 관심이 높아지는 추세이며, 이에 따라 재생에너지에 대한 개발 및 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 언제 어디에서나 쉽게 얻을 수 있는 태양광 발전은 풍력 발전과 함께 가장 유망한 대체 에너지로 꼽히고 있다. 따라서 본 연구에서는 안정적인 재생에너지 수급 및 효율적인 생산 운영을 위해 태양광 발전량 예측 모델 개발을 진행하였다. 기상 상황에 의존도가 높은 태양광 발전량을 예측하기 위해 기상 데이터 중 기온, 습도, 이슬점 온도, 전운량, 일사량을 활용하여 24시간의시간별 태양광 발전량을 예측하였다. 과거 시점의 기상 예보 데이터 수집이 어려운 한계가 있어 기상 관측데이터만을 활용하여 모델을 구축하였다. 그 결과, LSTM 기반의 태양광 발전량 예측 모델의 정확도 약89.5%의 높은 성능을 보였다. 추후에 수집한 기상 예보 데이터로 평가한 결과, 정확도 약 89.6%의 비슷한 성능을 보였으며, 기상 관측 데이터로 구축한 모델이 유의미함을 확인하였다.