태양광 발전량 예측을 위한 랜덤포레스트 기반 기상데이터 결측치 보간 기법

초록

본 논문은 태양광 발전량 예측에 사용하는 기상데이터 결측치를 랜덤포레스트 모델 기반 MissForest 알고리즘으로 보간하는 방법을 제안한다. 랜덤포레스트 모델은 여러 결정트리를 결합한 앙상블 모델이며, 과대적합을 방지하고 이상치에강건하다. 따라서 MissForest 알고리즘으로 결측 데이터를 보간하고, 대표적인 예측모델인 Support Vector Regression을 이용하여 태양광 발전량 예측에 주는 영향을 분석하였다. 다른 인공지능보간기법인 k-Nearest Neighbors와 비교하여 보간 결과는 RMSE기준 약 10%, 예측 성능은 MAPE 기준 약 2% 더 좋은 성능을 보여주었다.