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프로젝트 개요

프로젝트 요약:

저희 프로젝트는 제주도의 풍력 및 태양광 발전량을 예측하여 에너지 과잉 공급 문제를 해결하는 데 목적이 있습니다. 문제 해결을 위해서는 모델의 정확한 예측이 필수적이며, 이를 위해 기존 연구보다 우수한 성능을 얻기 위해 LSTM에 ‘어텐션 메커니즘’을 통합해 모델을 구현했습니다. 이후 Open API와 Django를 활용해 웹을 개발했으며, 사용자들이 쉽게 이해할 수 있도록 예측값을 그래프와 표로 제공합니다. 또한 시간대별로 필요한 화석연료 발전량도 함께 계산하여 제공합니다.

문제인식

사회적 문제:

전력 공급이 일시적으로 과잉될 경우, 정부는 송배전망 과부하를 막기 위해 출력 제한을 시행합니다. 이로 인해 2021년에는 22억 원의 사회적 손실이 발생했습니다. 만약 이를 정확히 예측할 수 있다면 출력 제한을 줄이고 화력발전량을 감소시킬 수 있습니다. 이는 제주도가 2030년까지 추진하는 탄소 중립 섬 프로젝트에 크게 기여할 것입니다.

혁신과 차별성

우리 프로젝트의 차별점:

태양광 발전량 예측에 있어 이전 연구에서는 LSTM이 가장 우수한 성능을 보였습니다. 그러나 이들 연구는 어텐션 메커니즘이 도입되기 이전에 진행된 것이었습니다. 어텐션 메커니즘은 LSTM의 한계를 완전히 극복하는 모델로 알려져 있으며, 본 프로젝트에서는 이 어텐션 메커니즘을 LSTM에 통합하여 이전 연구보다 향상된 예측 성능을 보여주고자 합니다.

통찰과 개발

학습 과정:

모델 최적화와 하이퍼파라미터 튜닝이 개발 과정의 핵심이었습니다. 처음에 날짜와 기온 데이터만을 사용한 모델 성능은 매우 저조했으나, 학습 데이터의 양과 유형을 점진적으로 늘려가면서 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었습니다. 이를 통해 더 다양하고 세밀한 데이터를 자연스럽게 확보할 수 있다면 모델 성능을 더욱 향상시킬 수 있다는 중요한 교훈을 얻었습니다.

개발 과정:

‘Data Portal’, ‘기상청(KMA)’, ‘에어코리아(Air Korea)’에서 데이터를 활용하였으며, 모델은 LSTM과 사전 학습된 BERT를 통합해 구현했습니다. 이후 오픈 API를 통해 다음 날 데이터를 받아오고, 웹 페이지는 로컬 환경에서 React와 Django를 사용해 개발했습니다.

Jeju Energy Innovation
탄소 중립
전력 제한
재생에너지 발전 예측
만든 이
정석호

연세대학교 산업공학과

류지현

연세대학교 문헌정보학과 및 컴퓨터공학과

박동연

연세대학교 컴퓨터공학

박경욱

연세대학교 인공지능학과

오승옥

연세대학교 대기과학 및 산업공학

AI Projects

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