AI 고장진단
▣ 인버터 데이터 기반의 AI 발전량 추론 및 고장 진단 모델 고도화
◈ 시간 데이터를 이용한 양면 태양광 발전량 추론 기술 고도화 및 검증
앙상블(베깅트리) 모델을 이용한 전압, 전류 추론 결과(테스트데이터)
인공지능 모델 RMSE MAE MSE 결정계수 비고
DC 전압 3.0277 2.6466 9.1673 0.9735  
DC 전류 0.1461 0.1076 0.0213 0.9975  
AC 전력 0.0342 0.0265 0.0012 0.9966  
◈ 고장 모의를 통한 AI 태양광 고장 진단 모델 평가(연구원 내 소규모 설비)
◈ 인버터 데이터 기반의 AI 발전량 추론 및 고장진단 플랫폼 구현
▣ 태양광 스트링 I-V 곡선 데이터 기반 고장 진단 모델 고도화
◈ 양면 태양광의 발전 특성을 고려한 I-V 곡선의 수학적 모델 고도화
◈ 스트링 인버터 기반 I-V 곡선 데이터 수집/평가를 위한 플랫폼 구현