3. 2
Introduction
에너지 재생 트렌드
(출처 : International Renewable Energy Agency)
Offshore wind : 육상 풍력
Onshore wind : 해상 풍력
풍력 에너지 생산량 증가 매년 증가
4. 3
Introduction
연간 재생 에너지 분야의 지출 계획
(출처 : International Renewable Energy Agency)
➔ 태양 에너지 다음으로 가장 큰 투자를 받고 있는 에너지원
5. 4
Introduction
(출처 : International Renewable Energy Agency)
국가별 새로 의뢰된 육상 풍력 프로젝트의 가중 평균 LCOE
• LCOE (균등화발전원가) : 발전소가 1kWh의 전기를 생산하기 위한 비용
모든 국가에서 풍력 발전에 대한 비용 감소 중
➔ 풍력에 대한 개발 진행 중
6. 5
Introduction
(출처 : International Renewable Energy Agency)
Problem Statement
• 최근 몇 년 동안 에너지 부족현상 증가
➔ 청정 재생 에너지 원인 풍력에너지 주목
• 따라서 풍력 발전의 문제인 불안정한 풍력 에너지의 수급을 해결하기 위한 정확한 풍속과 풍향의 예측이 필요함
7. 6
Introduction
Spatio-temporal wind speed forecasting using graph networks and novel Transformer architectures, Applied Energy 2022
Problem Statement
그래프로 공간적 정보를 주지만 한계가 존재함
8. 7
Introduction
Problem Statement
• 노드끼리의 연결성은 표현은 가능하지만 노드 사이의 구체적인 정보는 연결 만으로는 표현 불가능
(출처 : Adaptive Spatio-temporal Graph Neural Network for traffic forecasting, Knowledge-Based Systems)
그래프로 표현
연결 만으로는 노드 간의 정보를 제공하기에는 한계 존재
9. 8
Introduction
Problem Statement
• 최근 몇 년 동안 에너지 부족현상 증가
➔ 청정 재생 에너지 원인 풍력에너지 주목
• 불안정한 풍력 에너지의 수급을 해결하기 위한 정확한 풍속과 풍향의 예측이 필요함
• 높은 정확도를 위해서 구체적인 공간 정보를 그래프에 반영해야 함
10. 9
Introduction
Contributions
• 본 연구는 시계열적 특징을 가지는 다양한 기상 변수와 관측소 간 지형정보를 반영할 수 있는 그래프 신경망 제안함
1. 지형 및 지리적 환경에 대한 이해를 더욱 강화할 수 있음
2. 지형정보를 통해 지역 특징을 보다 더 고려할 수 있음
3. 지형정보를 통해 관측소 배치에 대한 정보를 반영할 수 있음
➔ 관측소가 지형적으로 위치가 비슷한 경우 서로 상호작용이 강해지므로, 관측소 네트워크를 최적화 하는데 유용함
15. 14
Experiment Plan
Baselines
• ST-GCN (Sptial-temporal GNN) 등과 같은 SOTA (State-Of-The-Art) 모델들과 비교할 계획
Performance Evaluation
• MAE (Mean Absolute Error)
• RMSE (Root Mean Square Error)
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
• SMAPE (Symmetric Mean Absolute Percentage Error)
• R2 (Coefficient of determination)
Sensitivity Experiment
• 지형 정보 포함 유무에 대한 분석
• 해상도에 대한 영향 분석 (5km ~ 90m)
• 관측소 간 거리에 대한 분석 (20km ~ 40km, 5km 간
격)
16. 15
Conclusion
• 본 연구는 풍속과 풍향의 정확한 예측을 위해 지형 정보를 반영한 다중모달 시공간적 그래프신경망 제안함
• 지형 고도 자료와 지면 피복 자료의 반영이 기존 SOTA 모델들 대비 예측 향상도를 평가할 예정
• 추후 민감도 실험을 수행하여 제안한 모델의 성능을 상세히 분석하고 평가할 예정