에너지 프라이버시 보호를 위한 분할학습 기반 태양광 발전예측 모델
PV Power Forecasting Leveraging Split Learning for Ensuring Energy Privacy
- 주제어 (키워드) 분할학습 , 태양광 발전예측 , split learning , PV forecasting
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김홍석
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000069924
- UCI I804:11029-000000069924
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
본 논문은 태양광 발전량 예측을 위한 학습 방법으로 분할학습(split learning) 모델을 제시한다. 태양광 발전량 예측성능을 향상하기 위해 발전량을 예측할 해당 발전소의 과거 태양광 발전량 데이터를 사용하고 추가로 타 태양광발전소의 과거 발전량 데이터를 함께 사용하여 학습한다. 다른 사업자의 태양광발전소 데이터 사용할 때 생길 수 있는 개인정보 문제를 해결하고자 원본 데이터의 공유가 필요 없는 학습 방법의 하나인 분할학습을 사용했다. 학습 결과, 해당 태양광 발전소의 과거 발전량만 사용했을 때보다, 다른 태양광 발전소의 발전량을 넣고 분할학습했을 때 대부분의 개소에서 예측성능이 향상됨을 확인하였다.
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