• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.2
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• pp.383-388
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• 2024

This paper is a study to derive the predicted value of power generation based on the photovoltaic power generation data measured in Jeollanam-do, South Korea. Multivariate variables such as direct current, alternating current, and environmental data were measured in the inverter to measure the amount of power generation, and pre-processing was performed to ensure the stability and reliability of the measured values. Correlation analysis used only data with high correlation with power generation in time series data for prediction using partial autocorrelation function (PACF). Deep learning models were used to measure the amount of power generation to predict the amount of photovoltaic power generation, and the results of correlation analysis of each multivariate variable were used to increase the prediction accuracy. Learning using refined data was more stable than when existing data were used as it was, and the solar power generation prediction algorithm was improved by using only highly correlated variables among multivariate variables by reflecting the correlation analysis results.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.401-404
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• 2009

정부는 신재생에너지 보급지원을 위해 2002년도부터 발전차액지원제도를 시행해 오고 있다. 본 연구에서는 발전차액지원제도와 관련된 에너지관리공단의 내부 자료를 이용하여 119개의 태양광발전사업의 실증평가를 시행하였다. 실증분석을 위해 단위투자비당 발전량을 지수화하고 투자비 대비 효율을 산출하였다. 또한 이 분석을 위해 일사량, 설비용량, 모듈 인버터 투자비 등을 고려하였다. 분석결과 투자대비 효율 산정결과에 일사량과 단위 설비용량당 모 듈 인버터 투자비의 영향이 크게 나타난 것으로 확인되었다. 단위 투자비당 발전량을 분석한 결과 전라도의 태양광발전소의 효율은 분석 대상인 24개 지역의 평균보다는 높으나 발전소별 편차가 높게 나타난다는 점은 향후 보급사업을 평가하는 경우 추가적으로 고려되어야 할 문제라고 판단된다. 기타 자료분석 결과에 따라 효율관리를 위한 대안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• Plant Journal
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• v.9 no.3
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• pp.43-47
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• 2013

Even if an expert who has majored energy engineering, it is a difficult concept to understand power output optimization and power efficiency optimization. In this study a diagram applying thermodynamic state value as specific exergy and exergy ratio was developed. Although general peoples who did not major energy engineering can be easily understand the concept of power output optimization and power efficiency through the developed diagram. A represented property that can identify the performance of power plant is the main steam temperature and pressure. At the developed diagram the maximum power output line and maximum power efficiency line are shown according to the temperature and pressure of main steam. Therefore we can identify how much a power plant approach to maximum power output and maximum power efficiency.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.22 no.3
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• pp.233-239
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• 2018

Since solar power generation is intermittent depending on weather conditions, it is necessary to predict the accurate generation amount of solar power to improve the efficiency and economical efficiency of solar power generation. This study proposes a short - term deep learning prediction model of solar power generation using meteorological data from Mokpo meteorological agency and generation data of Yeongam solar power plant. The meteorological agency forecasts weather factors such as temperature, precipitation, wind direction, wind speed, humidity, and cloudiness for three days. However, sunshine and solar radiation, the most important meteorological factors for forecasting solar power generation, are not predicted. The proposed model predicts solar radiation and solar radiation using forecast meteorological factors. The power generation was also forecasted by adding the forecasted solar and solar factors to the meteorological factors. The forecasted power generation of the proposed model is that the average RMSE and MAE of DNN are 0.177 and 0.095, and RNN is 0.116 and 0.067. Also, LSTM is the best result of 0.100 and 0.054. It is expected that this study will lead to better prediction results by combining various input.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.04a
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• pp.197-198
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• 2010

태양광발전량의 예측에 대해 많은 선행연구가 진행되었으나 연간 또는 월별 총발전량을 비교하기 위한 것이 주류였기 때문에 연간 또는 월별의 평균일사량을 바탕으로 발전량을 예측 비교하고 있다. 그러나 도시차원에서 전력생산 및 공급의 최적화를 위해서는 시간 및 기상에 따란 변화하는 일사량과 그에 따른 발전량을 예측하여 효율적인 전력생산 공급계획을 수립할 필요가 있지만 기상예보에는 일사량 정보가 포함되어 있지 않기 때문에 기상예보에 제공되는 운량을 이용하여 일사량을 예측할 수 있는 기법개발이 절실하다. 본 연구에서는 해양도시인 부산을 대상으로 과거의 기상데이터 중 운량과 일사량을 이용하여 일사량 예측기법을 제안하고자 한다.

• Journal of Platform Technology
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• v.6 no.2
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• pp.19-25
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• 2018

Existing Photovoltaic(PV) monitoring system monitors the current, past power generation, all values of environmental sensors. It is necessary to predict solar power generation for efficient operation and maintenance on the power plant. We propose a method for estimating the generation of PV data based PV monitoring system with data accumulation. Through this, we intend to find the failure prediction of the photovoltaic power plant in proportion to the predicted power generation. As a result, the administrator can predict the failure of the system it will be prepared in advance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.233-233
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• 2011

필요한 수자원을 추가확보하기 위한 댐 건설이 갈수록 어려워짐에 따라 이미 건설된 댐을 최대한 활용하는 과학적 저수지운영 방안이 필요하다. 또한 댐운영자가 쉽게 실무에 적용할 수 있는 방법이어야 한다. 본 연구의 목적은 댐관리자가 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 장기 저수지운영 방안을 개발하고자 하는 것이다. 수위구간별 저수지운영을 위한 운영률을 구성하고 이에 따른 순단위 저수지운영 모형을 구축하였다. 다변량 추계학적 모의발생기법을 사용하여 댐 유입량을 모의 발생하였다. 저수지운영의 수위구간을 결정하기 위한 최적화 방법으로 메타휴리스틱 방법으로 차원변화 탐색기법을 선정하였다. 안동댐의 단독운영을 위한 수위구간별 저수지운영률을 도출하여 저수지 모의운영을 수행하고 기존의 운영실적과 모의결과를 저수지운영 평가기준에 따라 비교하여 평가하였다. 안동댐의 단독운영 결과 모의된 저수위는 실적 저수위보다 전반적으로 높게 유지되었고, 모의 발전량이 실적 발전량보다 평균적으로 높음을 볼 수 있었다. 안동댐의 실적 발전량 평균값은 124.81 GWh이며, 모의결과의 발전량은 131.01 GWh이었다. 모의 발전량이 전반적으로 높은 이유는 방류량이 적은 상황에서 저수위를 높게 유지하여 발전효율을 높게 한 것이 주된 이유라고 사료된다. 안동댐의 실적과 모의 결과를 3 가지 저수지운영 평가기준으로 평가한 결과, 실패한 횟수는 실적이 554 회, 모의결과는 426 회이었다. 또한 2 순 연속하여 실패가 발생한 횟수는 각각 71회, 48 회이었고, 최대 연속 실패는 각각 52 순, 51 순이었다. 또한 총운영 기간에 대한 성공 횟수의 비율을 나타내는 신뢰도는 실적은 0.53, 모의된 결과는 0.64로 약 9 %의 차이를 보였다. 취약도는 실적이 $12.69\times10^6\;m^3$, 모의된 결과가 $5.14\times10^6\;m^3$로 $7.55\times10^6\;m^3$의 차이를 보였다. 회복도는 실적이 0.21, 모의 결과가 0.13으로 모의결과가 0.08 낮은 것으로 나타났다. 도출된 장기 저수지운영률을 안동댐의 단독운영에 적용한 결과 실적보다 본 연구에서 개발한 방법론에 의한 모의운영이 공급량, 발전량, 저수지 운영평가 통계량에서 나은 결과를 보였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.5
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• pp.157-162
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• 2020

In the existing photovoltaic generation system, the system equipped with the reflecting plate is a method in which solar energy (insolation) is concentrated on the surface of the photovoltaic module. However, the solar energy (insolation) lost by being reflected back through the solar module is not considered. Although a method of increasing the amount of power generated by installing a reflector around the solar modules has been proposed, this affects the power generation degradation caused by the shading of other solar modules. Therefore, in order to improve this problem, in this paper, 1) without affecting the development of photovoltaic module according to the shade, 2) photovoltaic module using a reflector rotating the solar energy (insolation) lost by the solar module Study and suggest how to join again. Therefore, the loss of solar energy (insolation) can be minimized through the method of recycling the solar energy according to the countless reflection angle of the lost solar energy (insolation). As a result, it is possible to increase the amount of power generation of the photovoltaic generation system by maximizing the amount of power generation for the same solar radiation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.3
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• pp.281-289
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• 1999

Small-scale hydropower projects at existing agricultural reservoirs can contribute to produce electric energy by maximizing the use of releases from the reservoirs. The irrigation water duration, the reservoir hydropower simulation, and the nonlinear programming model are employed to estimate potential hydroelectric energy at an existing reservoir. The nonlinear programming model consists of finding a maximum hydroelectric energy subject to irrigation water demand constraints. The sample reservoir given a set of inflow and irrigation water is considered. The optimal solutions by the optimization model yield the most hydroelectric energy for the analysis period in the three methods. Consequently, the nonlinear programming model uses the most water for hydropower generation with respect to the total inflow of the sample reservoir. It is also found that additional storage by increasing the normal water level of the sample reservoir does not significantly increase the annual hydroelectric energy for the given reservoir. It is expected that the optimization model and the proposed procedure for estimating potential hydroelectric energy can be applied to evaluate feasibility analysis for small scale hydropower additions at existing agricultural dams.