Tower shadow calibration method and system using machine learning algorithm based on wind speed data

The present invention relates to a method for tower shadow correction using a machine learning algorithm on the basis of wind speed data and a system thereof, and the tower shadow correction system using a machine learning algorithm on the basis of wind speed data according to an embodiment of the present invention comprises: a data collection unit for collecting wind speed data measured by a plurality of anemometers installed on a meteorological tower; a section determination unit for classifying a tower shadow section where the measured wind speed is higher or lower than the actual wind speed with respect to the collected wind speed data and a normal section excluding the tower shadow section; a machine learning unit for allowing a machine learning model to perform machine learning with respect to the normal section of the collected wind speed data; and a correction unit for correcting the wind speed data using the machine learning model. Therefore, anemometer data affected by the tower shadow may be corrected by using machine learning. 본 발명은 풍속 데이터 기반의 기계학습 알고리즘을 활용한 타워 쉐도우 보정방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명의 일실시예에 따른 풍속 데이터 기반의 기계학습 알고리즘을 활용한 타워 쉐도우 보정시스템은 기상탑에 설치되는 다수의 풍속계들에서 측정되는 풍속 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 수집된 풍속 데이터에 대하여 실제 풍속보다 높거나 낮게 측정되는 타워쉐도우 구간과, 상기 타워쉐도우 구간을 제외한 정상 구간을 분류하는 구간 판단부; 상기 수집된 풍속 데이터의 상기 정상 구간에 대하여 기계 학습 모델이 기계 학습을 하는 기계 학습부; 및 상기 기계 학습 모델을 이용해 상기 풍속 데이터를 보정하는 보정부;를 포함하여 구성된다.