불확실성을 갖는 신재생발전원의 출력 예측

책 소개

개 요 본 교재는 산업통상자원부의 한국에너지기술평가원(KETEP)에서 지원하 는 고급인력양성사업의 일환으로 전기공학을 전공하는 학부생이나 전력계 통공학을 전공하는 대학원생, 그리고 전력관련 산업체 현장에서 신재생에 너지 출력 예측 및 인공 신경 회로망을 공부 하는 분들께 도움이 될 것으 로 확신한다. 그러나 이분들에게만 한정하지는 않고 비전공자라도 신재생 발전원과 인공 신경 회로망이 무엇인가에 흥미를 가진 분이라면 도움을 줄 수 있도록 집필하였다. 따라서 흥미를 가지신 분이라면 누구라도 권하 고 싶다. 본 교재는 박준호 교수(부산대학교 전기공학과), 최재석 교수(경상대학교 전기공학과)가 공동으로 집필하였으며 “불확실성을 갖는 신재생발전원의 출력 예측”의 전반을 다룬다. 따라서 신재생에너지 발전원중에서 풍력발전 원 및 태양광발전원의 출력 특성과 인공 신경 회로망, 그리고 이를 이용한 프로그램 및 연구 사례를 소개한다. 본 교재는 크게 세 단원으로 분류된다. I 단원(Part I)은 신재생발전원의 출력 예측에 대하여 신재생 발전출력의 불확실성과 신재생 발전출력의 예 측 방법을 소개하였으며, II 단원(Part II)은 인공신경회로망(ANN)에 대하여 전반적으로 역사와 의미 그리고 기초적인 예시를 소개하였으며 네트워크, 역전파 알고리즘 등 설계도에 관하여 다루고 있다. 마지막으로 III 단원 (Part III)은 신재생 발전출력 예측시스템(REGAS) 및 사례를 보였으며 이에 따른 참고자료 정리하고 이를 소개하였다. 무엇보다 아무쪼록 이번에 준비한 이 내용이 우리나라 신재생발전원 및 인공 신경 회로망 분야에 조금이나마 도움이 되기를 간절히 소망한다. 너 무나 방대한 주제라서 뜻하지 않게 누락된 참고문헌에 대하여 용서를 구 하며 내용을 감히 자세히 다루지 못하고 개념 정도만으로 이번 집필을 끝 내야 함에 아쉬움과 이 모양 저 모양으로 도와주신 분들의 기대에 부응하 지 못함에 죄송할 뿐이다. 마지막으로 본 교재를 집필함에 많은 도움을 준 관련자 여러분과 책을 편집하는데 도움을 준 부산대학교 대학원생 이흥석 군과 경상대학교 대학 원생 오웅진 군, 정세민 군에게 감사를 드린다.

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