칼만 필터 기반 지역 기온 추정을 위한 시공간 보강 (Spatio-temporal Interpolation to Estimate Temperature on Target Site with Kalman Filter)

서지정보

· 발행기관 : 대한전자공학회
· 수록지 정보 : 전자공학회논문지 / 60권 / 4호 / 65 ~ 70페이지
· 저자명 : 박상욱

초록

신재생에너지의 발전량 예측에서 정확도 향상을 위해서는 발전설비 지역의 기상데이터가 필요하다. 기상관측소를 추가로 설치하고 운영하는 대신 인근 지역에서 관측한 정보를 활용하여 해당 지역의 기상정보를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 인근 지역에서 관측된 기온 데이터를 이용하여 타겟 지역의 기온을 추정하는 공간보강 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 공간적 특징에 기반한 Kriging과 시간적 특징에 기반한 칼만 필터로 구성된다. 두 단계를 통해, 시공간 특징을 활용함으로써 정확도를 개선한다. 강릉 지역에 위치한 다섯 곳의 기상관측소에서 2022년 1월 1일 00시부터 2022년 12월 31일 23시까지 수집한 기상데이터를 사용한 실험에서 제안하는 방법은 기존 방법 보다 높은 정확도를 보여준다.

영어초록

On site climate data in new renewable energy facilities is essential information for an accurate prediction of power production. The on site data is able to estimate with recordings in its neighbors instead of operating extra weather stations. This paper proposes a novel spatial interpolation method incorporating Kalman filter to estimate temperature on target site. The proposed method consists of Kriging that estimates temperature based on spatial information by neighboring stations and Kalman filter that smooths the estimate by Kriging. With this framework, it improves the accuracy of estimation by integrating spatio-temporal information. In experiment with climate data collected in Gangneung and its neighbor for one year (Jan. 1st, 2022 ~ Dec. 31st, 2022), the proposed method shows improvement in accuracy of estimation compared to conventional methods.

참고자료

· 없음