LSTM 네트워크를 이용한 예측 유지보수: 태양광 발전소 전력 생성 예측 및 고장 탐지

본 프로젝트의 목적은 태양광 발전소의 운영 효율성을 높이고 유지보수 비 용을 절감하기 위해, LSTM(Long Short-Term Memory)네트워크를 활용한 예측 유지보수 시스템을 개발하는 것이다.

본 프로젝트의 목적은 태양광 발전소의 운영 효율성을 높이고 유지보수 비 용을 절감하기 위해, LSTM(Long Short-Term Memory)네트워크를 활용한 예측 유지보수 시스템을 개발하는 것이다. 전력 생성 데이터와 날씨 센서 데이터를 기반으로 시계열 데이터를 전처리한 후, LSTM 모델을 학습시켜 전력 생성 예측 모델을 제작한다. 예측 모델에 대한 정확도를 여러 검증 기법으로 검증하여 신뢰성을 확보한다. 이후 예측 모델을 기반으로 이상치를 탐지하여 장비의 고장을 식별한다. 이를 통해 고장을 조기에 발견하여 태양광 발전소의 운영 효율성을 극대화하고 유지보수 비용을 절감하는데 기여할 수 있다.