• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.500-501
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• 2008

최근 지구 온난화 가스 배출문제에 관련하여 신재생에너지에 대한 관심이 급증하고 있다. 여러가지 신재생에너지 중의 하나인 태양광 발전은 유력한 에너지 문제의 대안으로 떠오르고 있다. 하지만 이러한 태양광발전의 가장 큰 약점은 날씨에 따라 발전량이 결정된다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 태양광 발전의 발전량과 부하량의 각 케이스별로 전력시스템의 발전 스케줄링을 해보려 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.70-70
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• 2020

기후변화 대응을 위해 파리기후협약에서는 온실가스 배출량 감축을 위한 구체적인 목표를 제시하였다. 에너지 분야는 온실가스가 가장 많이 배출되는 분야 중 하나이며, 온실가스 감축 방안으로 신재생 에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 수력에너지는 신재생 에너지 중 가장 현실적이고 많이 활용되는 에너지원으로 각광받고 있다. 아시아 지역은 개발도상국이 다수 위치하고 있고 미개발된 잠재 수력에너지가 풍부한 지역으로 국내 기업의 진출 가능성이 높은 지역이다. 수력에너지 개발을 위해서는 수력 발전 가능량 평가가 필수적이며, 수력 발전 가능량은 기후, 수문조건에 민감하게 반응하기 때문에 기후변화에 따른 수력 발전 가능량의 변동 가능성이 있다. 본 연구에서는 아시아 지역에 대한 AR5 기후변화 시나리오 기반 수력 발전 가능량을 전망하고 분석하고자 하였다. 수력 발전 가능량 산정을 위한 수문 자료 생성은 지표수문해석 모형 VIC (Variable Infiltration Capacity)를 이용하였으며, 모형 입력 자료로 APHRODITE (Asian Precipitation -Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources) 기상 자료, USGS (U.S. Geological Survey) 수치지형도, FAO (Food and Agriculture Organization) 토양도, NCC (Norwegian Climate Centre) NorESM 기후변화 시나리오를 활용하였다. 분석결과 수력 발전 가능량은 과거 및 미래 기간에 동남아시아, 남아시아 지역에 풍부한 것으로 나타났다. 동남아시아는 유출량이 풍부하며, 남아시아는 유역별 낙차가 크기 때문에 수력 발전 가능량이 풍부한 것으로 나타났다. 따라서 동남아시아 지역의 수력 발전 가능량이 남아시아에 비해 기후변화의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 또한 미래 기후변화로 인해 유출량의 변동 폭이 더욱 넓어져 발전 효율이 감소하는 것으로 나타나 수력발전의 안정성이 감소하였다. 본 연구는 아시아 지역의 수력 발전 가능량을 산정하고 특징을 분석하였다는 점에서 의미가 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.561_562
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• 2009

발전부문 배출권 모의거래는 배출권 거래제 도입시 발전부부문에 미치는 영향 분석을 통해 발전부문의 대응전략을 수립하기 위한 목적으로 2008년에 전력거래소가 주관하여 발전5사(남동, 중부, 서부, 동서, 남부)가 주요 참여사로 하여 국내최초로 국내실정에 맞는 배출권 모의거래를 시행하였다. 모의거래에서는 2가지의 시나리오를 설정하였다. 시나리오 I은 최소발전량 발전, 시나리오 II는 총발전운영계획량과 발전실적량을 일치토록하는 전제조건을 설정하였다. 그 결과 시나리오 I에서 모든 참여사는 최소 조건을 충족하도록 발전하는 전략적 행위로 인하여 전력공급지장이 발생하였고, 시나리오 II는 온실가스 배출량이 적은 LNG발전소의 발전량은 증가시키고, 온실가스량이 많은 석탄화력은 증가 운전토록하는 전략적 행위를 취함으로써 발전원가의 상승으로 인하여 전력가격이 상승하는 결과를 초래하였다. 따라서 향후 우리나라에 배출권 거래제 도입될 경우에 대비하여 전력시장과 연계한 배출권 거래제의 다양한 시뮬레이션이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.205-205
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• 2009

태양광 발전은 다른 발전방식과는 달리 연료비가 불필요하고 대기오염이나 폐기물 발생이 없으며 부위가 반도체 소자이고 제어부가 전자제품이므로 기계적인 진동과 소음 등의 공해가 전혀 없는 에너지원이다. 그러나 태양광 발전은 에너지 밀도가 낮아 일사량, 온도, 계절 등 기상조건의 작은 변화에도 발전량의 편차가 심하고 출력이 불안정하여 상용전원과의 연계나 별도의 축전설비 또는 발전설비 없이 독립적으로 사용하기에는 다소 무리가 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1년 동안 실증운전을 통한 종합적인 운전특성 데이터, 태양전지 어레이 출력의 전압 전류, 교류 전력 및 전력량, 일사량 및 모듈의 온도, 외기온도 등 분석기간 동안 수집된 운전 데이터를 이용하여 태양이 태양전지 모듈에 입사되는 각과 발전량 즉 태양 전지 어레이 형태와 발전량과의 상관관계를 정량적으로 규명하여 태양광 발전시스템의 설계 및 시공의 최적화가 이루어질 수 있도록 하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.4
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• pp.119-133
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• 2019

Recently, the importance prediction of photovoltaic power (PV) is considered as an essential function for scheduling adjustments, deciding on storage size, and overall planning for stable operation of PV facility systems. In particular, since most of PV power is generated in peak time, PV power prediction in a peak time is required for the PV system operators that enable to maximize revenue and sustainable electricity quantity. Moreover, Prediction of the PV power output in peak time without meteorological information such as solar radiation, cloudiness, the temperature is considered a challenging problem because it has limitations that the PV power was predicted by using predicted uncertain meteorological information in a wide range of areas in previous studies. Therefore, this paper proposes the LSTM (Long-Short Term Memory) based the PV power prediction model only using the meteorological, seasonal, and the before the obtained PV power before peak time. In this paper, the experiment results based on the proposed model using the real-world data shows the superior performance, which showed a positive impact on improving the PV power in a peak time forecast performance targeted in this study.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.20 no.6
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• pp.126-131
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• 2019

The estimation of available solar energy at particular locations is critical to find and assess suitable locations of PV sites. The amount of PV power generation is however affected by various geographical factors (e.g., weather), which may make it difficult to identify the complex relationship between affecting factors and power outputs and to apply findings from one study to another in different locations. This study thus undertakes a regression analysis using data collected from 172 PV plants spatially distributed in Korea to identify critical weather conditions and estimate the potential power generation of PV systems. Such data also include solar radiation, precipitation, fine dust, humidity, temperature, cloud amount, sunshine duration, and wind speed. The estimated PV power generation is then compared to the actual PV power generation to evaluate prediction performance. As a result, the proposed model achieves a MAPE of 11.696(%) and an R-squred of 0.979. It is also found that the variables, excluding humidity, are all statistically significant in predicting the efficiency of PV power generation. According, this study may facilitate the understanding of what weather conditions can be considered and the estimation of PV power generation for evaluating and determining suitable locations of PV facilities.

• Bulletin of the Korea Photovoltaic Society
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• v.6 no.2
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• pp.7-14
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• 2020

육상태양광 발전원의 단점을 보완하기 위한 수단으로 유휴수면 활용 및 발전량 증대 등의 장점을 앞세우며 수상태양광 발전시스템이 대두되었으나, 설치면적 축소 등의 민원이 지속적으로 제기되며 한국환경정책평가연구원(KEI)에서도 설치면적에 대한 가이드라인이 필요함을 제시하기에 이르렀다. 이에 본 논문에서는 수상태양광 설치 시 제한된 설치면적 내에서 설치용량 및 발전량을 증가시킬 수 있는 새로운 수상 태양광 발전시스템 방법론을 제안하여, 국토의 효율적 및 친환경적 이용으로 「재생에너지 3020 이행계획」을 달성하면서 주민수용성을 증대시킬 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 상주 수상태양광 오태2발전소를 대상지로 선정하여 현재 정남향(0°)으로 배치되어 있는 모듈을 기준으로 동일한 모듈 경사각이지만 동서방향(±90°)으로 모듈 방위각을 변경하여 배치한 경우의 비교 분석 연구 결과, 모듈 남향 배치 대비 동서방향 배치 시 설치용량은 13.25%, 발전량은 4.03%가 각각 증가하는 결과를 보였다. 본 연구에는 Sketchup Software를 통한 3D 모델링 및 PVSyst 프로그램을 이용하여 시뮬레이션 비교 분석을 진행하였다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.21 no.10
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• pp.52-58
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• 2007

This paper presents the wind-power model for generation adequacy assessment. Both wind-power and system load depend on time of a year and show their periodic nature with similar periods. Therefore, the two quantities have some probabilistic relations, and if one of them is given, the other can be decided with some probability. In this paper, the two quantities are quantized by k-means clustering algorithm and related probabilities among the cluster centers are calculated using sequential wind-power and system load data. The proposed model is highly expected to be applied for generation adequacy assessment by Monte-Carlo simulation with state sampling method.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.40 no.1
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• pp.81-91
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• 2024

Electrical energy is a key source of energy for modern civilization, and changes in electricity generation and consumption are closely related to industry and life in general. In this study, we identified the correlation between electricity generation and nighttime light values in South Korea and used it to predict monthly electricity generation trends in North Korea. The results of the study showed a low Pearson correlation coefficient of 0.34 between nighttime light and electricity generation in Seoul, but a high Pearson correlation coefficient of 0.79 between weighting for Seoul case nighttime light values and electricity generation using monthly average temperature. Using nighttime light values weighting for Seoul case by the average monthly temperature in Pyongyang to predict the monthly power generation trend in North Korea, we found that the month-on-month power generation increase in December 2022 was about 60% higher than the month-on-month power generation increase in December 2020 and 2021. The results of this study are expected to help predict monthly electricity generation trends in regions where monthly electricity generation data does not exist, making it difficult to identify timely industry trends.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.28 no.4
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• pp.467-495
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• 2019

Uncertainty of renewable energy such as photovoltaic(PV) power is detrimental to the flexibility of the power system. Therefore, precise prediction of PV power generation is important to make the power system stable. The purpose of this study is to forecast PV power generation using meteorological data including particulate matter(PM). In this study, PV power generation is predicted by support vector machine using RBF kernel function based on machine learning. Comparing the forecasting performances by including or excluding PM variable in predictor variables, we find that the forecasting model considering PM is better. Forecasting models considering PM variable show error reduction of 1.43%, 3.60%, and 3.88% in forecasting power generation between 6am~8pm, between 12pm~2pm, and at 1pm, respectively. Especially, the accuracy of the forecasting model including PM variable is increased in daytime when PV power generation is high.