In building a forecasting model, weather conditions are typical inputs. However, PV faults happen unexpectedly and affect PV power output significantly. Considering that reliable forecasting is still required in such cases, a forecasting model needs to be adaptive to such PV faults until PV faults are fixed. In pursuing that adaptive forecasting, we utilize Kalman filter together with forecast history. Observing recent forecast history relevant to the current forecast, we try to adjust forecast output by reflecting the observations through Kalman filter. Through experiments using the real-world data, we show that our approach quickly realizes adaptive forecasting just when relevant forecast history is available while the effectiveness of the re-training approach (i.e., one representative existing approach) is limited by available data about PV faults. Our approach (the re-training approach) increases MAPE from 15.46% to 20.27% (33.3%) as the amount of drop of PV power output increases from 0% to 30%.
KSP 제안 키워드
Available data, Filter-based, PV power, Real-world data, forecasting model, kalman filter, power output, re-training, weather conditions
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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