KCI등재
고해상도 기상수치모델 예측정보를 활용한 남한의 일사 편차보정 모형 개발 = Development of bias correction model for downward short wave radiation in South Korea using high-resolution numerical model prediction information
저자
정형세 ((국립기상과학원)) ; 이상삼 ((국립기상과학원)) ; 이용희 ((국립기상과학원)) ; 서윤암 ((제주대학교))
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
162-172(11쪽)
제공처
This paper describes a real-time bias correction of high-resolution solar resourceforecast for South Korea. The forecasts with spatial resolution 100m were producedusing Korea Meteorological Administration Post-processing (KMAP) based on theLocal Data Assimilation and Prediction System (LDAPS). To improve the accuracyof forecasting information of KMAP, real-time bias correction model based onmachine learning (random forest) with sliding window technique was used for the2nd post-processing. The 2nd post-process model corrects the predicted data fromT + 00 to T + 36 hours of KMAP, and especially uses COMS (Communication,Ocean and Meteorological Satellite) for a very short-term time (T+00 ∼ T+06)correction. As a result of the performance evaluation of the 2nd post-process model,the prediction error was reduced by 20% compared to forecast before the deviationcorrection, and the short-term time correction using the COMS was better than thatwithout the COMS. However, the deviation correction showed an effect only in thesection of 700 W m⁻² or less. This is associated with the tendency of the 2ndpost-process model to excessively correct the large positive bias of the KMAP.
더보기본 논문은 한반도의 고해상도 태양광 자원 예측의 실시간 편차 보정에 대한 연구를 수행하였다. 공간해상도 100m의 예측은 국지예보시스템(LDAPS) 기반 기상청 규모상세화 체계(KMAP)를 이용하였다. KMAP의 예측 정보의 정확도를 높이기 위해 2차 후처리는 슬라이딩 윈도우 기법을 이용한 머신러닝(랜덤 포레스트) 기반 실시간 편차 보정 모델을 사용하였다. 2차 후처리 모델은 KMAP의 T+00부터 T+36시간까지의 예측자료를 보정하고, 특히 초단기(T+00 ∼ T+06) 보정에서는 COMS 위성을 사용하였다. 2차 후처리 모델의 성능 평가결과 편차 보정 전 예측 대비 예측 오차가 20% 감소하였으며, COMS를 이용한 단기 시간보정은 COMS를 사용하지 않은 경우보다 우수한 것으로 나타났다. 그러나 편차보정은 700W m⁻² 이하인 구간에서만 효과를 보였으며, 이는 2차 후처리 모델이 KMAP의 큰 양의 편향을 과도하게 보정하는 경향과 관련이 있는 것으로 분석되었다
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