Ⅰ. 서론
태양광발전 세계시장은 2010년 31GW에서 2015년 52GW, 2016년 74GW로 증가하였으며 향후 성장세를 지속할 것으로 전망하고 있다. 이러한 성장세에 맞춰 태양광발전 시스템의 시장이 커지는 만큼 태양광발전 효율을 높이고 이에 대한 유지 보수를 하기 위한 모니터링 시스템에 대한 수요도 높아지고 있는 상황이다. 그 결과 태양광산업 선진국인 독일, 미국 등에서는 발전량을 최적으로 유지하기 위한 태양광발전 유지보수 부분에 상당한 기술과 연구를 투자하므로써 발전량 저하를 감소시키기 위한 효율적 관리를 하고 있다. 또한 장시간 고출력의 발전효율을 유지하기 위한 유지보수 전용 모니터링시스템의 개발을 통해 발전단가의 줄임과 더불어 관련 비용의 증가를 억제하는 태양광발전 유지보수를 운용하고 있다[1-2].
반면에 국내 태양광발전 산업의 경우 경쟁국가 대비시장 진입이 늦게 이루어짐에 따라 기술력 및 가격 경쟁력 부문에서 국제 태양광산업 대비 열위에 있는 상황으로 폴리실리콘, 잉곳/웨이퍼의 경우 경쟁국가와 비교적 대등한 경쟁력을 확보한 반면, 태양전지 및 모듈 시스템 설치 부문에서는 큰 격차를 보이고 있다. 또한 국내 소규모(50kW 이하)를 포함한 태양광발전 설치 업체의 급격한 증가에 따른 발전 설치양은 증가하고 있으나 이에 대한 효율적 운영체계 및 관리가 미흡한 상황이다.
따라서 발전단가의 증가를 초래하는 부가적인 기능보다는 현 상태에서 발전량을 최대화시키기 위한 유지보수 관리측면으로 새로운 형태의 운영체계가 필요하다. 본 논문에서는 태양광 발전소의 운영효율 극대화를 위해 Big Data와 센서 네트워크를 활용하며 전문가 시스템의 분석을 통해 발전량 예측기술, 모듈 단위 고장검출 기술개발, 인버터 구성요소의 수명 예지 및 Report 기술, 유지보수 최적화 알고리즘 및 경제성 분석 개발 등 태양광 발전소의 최적 운용이 가능하도록 하는 스마트 모니터링 시스템 개발에 목적을 두고 있다.
Ⅱ. 국내외 기술 현황
1. 국외 기술현항
현재의 발전량을 일사량 대비 비교분석을 통해 모듈별 이용률 증대에 대한 연구 및 제품화를 이루고 있다. 또한 모듈별 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 전압에서 동작하도록 하여 어레이별 모듈의 확장이 가능하도록 하여 유지보수에서도 웹기반 IT 융합제품에 대한 연구를 수행중이다[3]. 또한 태양광 발전량의 증가에 따른 계통의 불안정을 개선하기 위한 기술개발이 중요한 요소로 들어나고 있어 이에 대한 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술개발의 예로 순간 정전에 대하여 일정기간 정지하지 않고 유지하는 FRT(Fault Ride Through) 규정 기술개발과 단독운전이 일어나는 경우 다른 PCS(Power Conditioning System)에 대하여 비 간섭하여 운전하는 기술 개발을 둘 수가 있다[4-5].
2. 국내 기술현항
실시간 수집된 정보를 기반으로 시뮬레이션을 통해 지적 판단 능력을 극대화하여 각종 설비효율을 높이고 발생 가능한 사고를 예지하는 모바일 서비스를 실시하는 제품이 선보이고 있다. 또한 태양광 BOS(Balance of System) 시뮬레이션을 통해 사용자가 가상의 태양광 발전을 설치했을 때의 수익 향상 예측치를 바로 확인할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 그리고 정밀점사, 예상 발전량 분석, Remodeling 등의 자료를 통해 자체 통합관리센터 운영으로 실시간 대응, 시스템 분석 및 관리운영보고서 작성, 안전관리대행 등의 서비스를 제공하는 기술 등을 선보이고 있다[6]. 반면에 태양광발전 시스템의 운영기간(약 20년) 동안 발전효율을 최적화 할 수 있는 유틸리티 기술개발과 인버터, 접속함, 스트링 단위, 모듈 감시센서, 네트워크 순서대로 이들 제품에 대한 고장진단 기능의 기술개발을 필요로 하고 있는 실정이다[7].
Ⅲ. 스마트 모니터링 시스템을 위한 기술요소 분석[8-9]
태양광 발전소의 운영효율을 극대화 시키고, 최적 운용이 가능하도록 하는 의사결정형 스마트 모니터링 시스템 개발을 위한 필요 기술요소로 다음과 같은 내용들이 개발 및 적용이 되어야 하며 그림 1은 스마트 모니터링 시스템 기술요소들의 내용을 보여주고 있다.
- Big Data와 센서 네트워크를 활용
- 발전량 예측기술 모듈 단위 고장검출 기술
- 인버터 구성요소의 수명 예지 및 Report 기술
- O&M 최적화 알고리즘 및 경제성 분석 개발
그림 1. 스마트 모니터링 시스템을 위한 기술요소
Fig. 1. Technological elements for smart monitoring systems
1. 고효율 운용 요소 개발
1) 실시간 태양광 발전량 예측기술
2) 모듈센서 출력저하 진단 기술
3) 스트링단위 다이오드의 바이패스 On-off형 효율개선 모듈 개발
2. 태양광 발전 최적 유지보수 시스템 개발
1) 경제성분석 기반의 유지보수 알고리즘 개발
2) Big Data 기반의 경제성 분석 및 의사결정 알고리즘 개발
3) 현장진단이 가능한 평가시스템 개발
4) 스트링단위별 고장진단 알고리즘 개발
5) 모듈단위별 고장진단 알고리즘 개발
그림 2. 태양광 발전소의 운영 효율 향상을 위한 스마트 모니터링 시스템 구성도
Fig. 2. Construction of smart monitoring system to improve operating efficiency of solar power plant
3. 고효율 PCS 개발
1) 구성 요소별 수명예측 알고리즘 개발
2) Built-in type 고장기록 블랙박스형 임베디드 시스템 개발
그림 3은 태양광발전시스템 기준발전량 예측 알고리즘으로 경년변화가 고려된 열화 알고리즘 모니터링 결과와 Big-data를 수집 및 분석을 통해 태양광 발전소의 운영효율을 극대화 시킬 수 있다.
그림 3. 발전량 예측 알고리즘
Fig. 3. Generation Prediction Algorithm
그림 4는 태양광발전 유지보수 시스템으로 시스템 고장 발생 징후의 유형 구축 자료 분석, 사전 이상 징후의 정량화에 따른 성능저하 진단, 그늘에 의한 성능저하 분별, PID 출력저하 진단 등의 발생요소별 유지보수를 통해 태양광 발전을 최적화할 수 있다. 그림 5는 인버터 효율 향상을 위한 알고리즘으로 예상 발전량과 현재 발전량을 비교한 새로운 MPPT 추종 알고리즘을 통해 고효율 PCS를 개발할 수 있다.
그림 4. 태양광 발전 최적 유지보수 시스템
Fig. 4. Photovoltaic optimum maintenance system
그림 5. 발전량 예측을 통한 새로운 MPPT 알고리즘
Fig. 5. New MPPT Algorithm through Prediction of Power Generation
Ⅳ. 태양광 발전시스템 효율향상을 위한 스마트 모니터링 시스템 개발
본 논문에서는 태양광 발전시스템 효율향상을 위한 스마트 모니터링 시스템 개발과 관련하여 유지보수 의사결정형 시스템을 적용한 전문가 시스템을 개발하였으며 다음과 같은 특징을 가지고 있다.
1. 전체시스템 운전을 실시하며, 신재생전원과 계통의 관계 및 부하 연동성을 평가
- 제어, 감시시스템과 연동 및 운전을 통한 기능 평가
- 전체 시스템 운전의 안정성과 기능 평가
2. PCS 시스템 운용 중 계통연계와 관련한 기능의 적합성 검증
- 신재생전원 계통연계 기능에 다른 적합성 및 기기별 상호 연동성 검증
- 계통 연계시의 운전상태 및 PV 발전량 등을 검증하고 효과를 비교 분석
3. 운용 상태를 분석하고 평가하며 유용성과 신뢰성을 진단
그림 6은 개발된 태양광발전 시스템 구성도로 Ⅲ. 스마트 모니터링 시스템을 위한 기술요소 분석에서 서술한 내용과 같이 기술요소들을 적용하였으며 다음과 같은 특성을 가지고 있다.
1. 통합 실시간 모니터링 시스템
2. 수집된 데이터 정보 통합 시각화
3. 시스템 운영 스케줄 정보 출력
4. 고장 및 이상 설비 알림 및 조회 서비스
그림 6. 태양광 발전 시스템 구성
Fig. 6. Integrated monitoring system
그림 7은 전문가 시스템 기반의 태양광 발전시스템 유지보수 시스템으로 다음과 같은 특성을 가지고 있다.
1. 현장 실증을 통한 시스템 고장진단
2. 태양광 모듈 오염도 측정 및 오염제거 의사결정
3. 주기별 데이터 수집 및 성능분석, 스케줄관리
4. 개별 시스템 특성평가
그림 7. 전문가 시스템
Fig. 7. Expert System
그림 8은 실시간 태양광 발전량 예측 프로그램으로 실증단지에 적용을 통해 예측 모듈 성능 개선과 함께 스마트 모니터링 시스템과 통합, 안정성 평가, 발전량 향상의 기능을 가지고 있다.
그림 8. 실시간 태양광 발전량 예측
Fig. 8. Real-time solar power generation forecast
그림 9는 국내의 기술현황의 문제점을 개선하기 위해 본 논문을 통해 연구 및 개발된 통합 관리시스템을 활용한 기대효과를 나타내고 있다. 이러한 기대효과를 창출하기 위해 1)각 태양광 발전 사업주와 본 태양광 발전 설비의 운영효율 향상을 위한 시스템 개발 사업을 위한 네트워크 구축, 2)국내 및 국외의 태양광 발전사업주와 태양광 발전설비 운영효율 향상을 위한 시스템 개발 사업기획, 3)국내에 운영되는 소규모 O&M 운영 사업에 대한 적극적 활용 방안 모색이 필요할 것으로 사료된다.
그림 9. 통합관리시스템을 통한 기대효과
Fig. 9. Real-time solar power generation forecast
Ⅴ. 결론
본 논문에서는 태양광 발전소의 운영효율 극대화를 위해 태양광 발전시스템 효율향상을 위한 스마트 모니터링 시스템 연구를 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다.
• 효율적인 태양광발전시스템의 통합관리를 통한 발전량 증가 가능
• 실시간 발전량 예측 정확성을 통한 실시간 고장진단기술 확보 및 보급 가능
• 신재생에너지(태양광 분야)의 지속적인 보급정책과 연계되어 연간 또는 장기간 발전 손실의 최소화 유도를 통한 경제적 손실 억제
• 발전량의 장기간 지속유지 모니터링 개발을 통한 상시 발전량 향상 도모 및 유지 보수비용의 줄임을 통한 기업의 손실비용 감소
• 중대형 시스템 위주의 모니터링 시스템뿐 아니라 소형시스템에서 적용 가능한 저가형 유지보수 시스템을 통해 국내 태양광 보급사업 및 렌탈 사업확장에 따른 추가 사업화 가능(소형시스템 유지보수업의 확장 기대)
• 태양광발전시스템의 새로운 시장의 형성과 효율적인 유지보수 모니터링 시스템의 기술 표준안 제시 및 보급시업 연계 확산을 통해 고용창출 예상
참고문헌
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