Abstract
Most of a BIPVS (Building Integrated Photovoltaic System) is installed on the rooftop or wall of a building. Therefore, the main factor to consider for selecting the installation site is the shadow effects produced by the surrounding buildings. On the other hand, when the photovoltaic was installed on soundproof walls, shadow effects were produced by not only surrounding buildings but also the surrounding trees. Therefore, a different data model and algorithm with the BIPVS case are essential for proper installation sites selection of a SIPVS (Soundproof wall Integrated Photovoltaic System). This paper deals with the DSM (Digital Surface Model)-based proper installation site analysis for SIPVS. First, the solar incident and altitude angles of the installation candidate sites (solar panel) during the year were calculated. Second, the shadow effects (shadowed or unshadowed) were determined for the candidate sites at each time with the DSM. Third, the amount of solar radiation was calculated with the incident angle for the candidate sites at an unshadowed period. The proper installation site of the SIPVS could then be selected by comparing the accumulated annual solar radiation for each candidate. The proposed algorithm was implemented as a prototype (Java program). From the experiment, the order of the installation suitability was determined among the nine candidates. The proposed algorithm could be used for proper BIPVS installation site analysis aimed at the lower part of a building and calculation of the expected power production.
대부분의 건물일체형 태양광 발전 시스템(BIPVS; Building Integrated Photovoltaic System)은 건물의 옥상이나 벽면에 설치된다. 따라서 BIVPS의 설치 위치 선정 시 고려해야할 가장 중요한 요소는 주변 건물에 의한 그림자 영향이다. 그러나 지면 위에 있는 방음벽에 태양광 시스템을 설치할 경우, 그림자는 주변 건물은 물론 가로수에 의해서도 생성된다. 따라서 방음벽 일체형 태양광 발전 시스템(SIPVS; Soundproof wall Integrated Photovoltaic System)의 설치 적합지를 선정하기 위해서는 BIPVS의 경우와 다른 데이터 모델 및 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 수치표면모형 기반의 방음벽 일체형 태양광 시스템의 설치 적지 분석을 다룬다. 첫째, 설치 후보지(태양광 패널)의 연간 태양 입사각과 고도각을 계산한다. 둘째, 설치 후보지의 시간대 별 그림자 생성 여부를 수치표면모형을 이용하여 결정한다. 셋째, 그림자가 생성되지 않은 시간대의 태양 입사각을 이용하여 일사량을 계산한다. 일사량의 연간 누적 비교를 통하여 일사량이 충분한 곳을 SIPVS의 설치 적합지로 결정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시작품 형태로 구현(Java Program)되었다. 실험 결과, 총 아홉 곳의 후보지에 대한 설치 적합도의 순서를 결정할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 건물의 낮은 위치에 설치할 BIPVS의 적정 설치위치 및 기대 전력 생산량의 계산에도 활용될 수 있을 것이다.
