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Deep Learning for Modeling and Dispatching Hybrid Wind Farm Power Generation

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저자

Zach Lawrence, Jessica Yao, Chris Qin

개요

본 논문은 에너지 저장 시스템을 통합한 풍력 발전소(하이브리드 풍력 발전소)의 운영 전략을 개선하기 위해 두 가지 딥러닝 프레임워크를 개발했다. COVE-NN은 개별 풍력 발전소에 맞춰진 LSTM 기반의 디스패치 전략으로, Pyron 현장 사례 연구에서 43년 시뮬레이션 운영 동안 연간 COVE를 32.3% 감소시켰다. 또한, 발전량 모델링 프레임워크는 Palouse 풍력 발전소에서 검증 시 RMSE를 9.5% 감소시키고, 전력 곡선 유사도를 18.9% 향상시켰다.

시사점, 한계점

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시사점:
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데이터 기반 디스패치 전략을 통해 풍력 에너지의 가치를 극대화할 수 있다.
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딥러닝 모델을 활용하여 보다 효율적인 에너지 저장 및 분산 전략을 개발할 수 있다.
◦
발전량 모델링을 통해 디스패치 전략의 견고성을 높일 수 있다.
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다른 재생 에너지 시스템에도 적용 가능성을 제시한다.
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한계점:
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Pyron 및 Palouse 풍력 발전소의 특정 데이터를 기반으로 한 모델이므로, 다른 지역 및 환경에 일반화하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.
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단순화된 시뮬레이션 환경에서의 결과이므로, 실제 운영 환경에서의 성능은 다를 수 있다.
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LSTM 기반 COVE-NN 모델의 상세한 구조 및 학습 과정에 대한 정보가 부족하다.
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