韓國慶熙大學旨在實現穩定的電子電源和能量轉換目標的新算法
研究生院大數據分析系的Eunkyung Kang、Seonuk Yang和Haryeom Jang在產業通商資源部主辦的“公共數據利用商業創意(BI)競賽”中獲得了大數據分析領域的大獎。榮獲特等獎
這三名學生的任務是開發一個優化的集體資源構成預測模型，以提高可再生能源發電的預測準確性。他們設計并提出了一種算法，該算法將多個發電廠配置和優化為一個集體發電單元，其輸出可以根據政府可再生能源發電預測系統的指導在電力交易市場上出售。這種新算法有望實現接近最大理論值80%的結算金額。大數據分析系的楊成炳教授為學生提供建議，他解釋說：“我們的學生提出的想法顯示出強大的商業可行性，可以很容易地轉化為商業應用，這似乎吸引了評審委員會。
“過往在人工智能算法開發課程中的經驗和培訓給了我額外的動力”
如果電力生產過剩或生產不足，就會損害整個電網的穩定性。目前，解決這個問題的唯一方法是控制發電量。控制的主要形式是化石燃料發電，其投入和產出之間有更直接的相關性。另一方面，可再生能源發電很難以所需的精確度對在給定時間段內產生多少電力形成一致的準確預測，因為它會受到人類無法控制的環境因素的顯著影響。這仍然是向可再生能源發電過渡的主要障礙，這需要將可再生能源產生的發電量中越來越大的一部分納入電網。
為了實現可靠的電力供應并實現能源轉換目標，對可再生能源發電量的準確預測至關重要。由于單個可再生能源發電廠的發電量相對較小，因此將多個可再生能源發電廠組合在一起，作為集體電力資源進行管理。學生Eunkyung Kang、Seonuk Yang和Haryeom Jang專注于這一方面，并朝著最小化集體權力資源狀態下的預測誤差的方向進行了研究。
他們探索了幾種方法，最終決定研究各種聚類算法，并擴展這些聚類算法相交的數據中心點。學生Seonuk Yang說：“在人工智能課上，我開發了一種算法，那次經歷激發了我創建自己的算法，而不是從成熟的庫中汲取靈感。我有動力去制定自己獨特的解決方案。
楊成炳教授：“顧問的作用是創造一種讓學生共同成長的氛圍。
這些學生是SMART Lab的成員，在楊教授的推薦下參加了比賽。他說：“最近，越來越多的學生在研究生院和大數據分析系就讀，他們正在尋求就業機會，而不是追求進一步的學術目標。對于這些學生來說，贏得比賽或實習等實踐經驗可能很重要。我們積極倡導和促進更多學生參與比賽和項目。
楊教授還召集了八個學生團隊，準備參加各種比賽，并舉辦了一個工作坊。“我認為顧問的作用是創造一種氛圍，讓學生競爭、合作和共同成長，”他說，解釋了研討會的目的。“我認為協同作用是通過學生分享想法和解決問題的技巧來實現的。”
他總結道：“贏得公開競賽與撰寫研究論文完全不同。它很可能成為一場現實世界的想法之戰，以開發具有商業潛力的實用解決方案。我建議學生們通過開辟所有可能性并通過頭腦風暴進行討論來展示團隊合作精神，他們的反應非常出色。
您填的信息已提交,老師會在24小時之內與您聯系
如果還有其他疑問請撥打以下電話
首爾科學綜合大學院大學
韓國又松大學
韓國延世大學
微信小程序
微信公眾號
在職研APP
