본 연구에서는 최근 4년간(2015년~2018년)의 하절기 기간(6월~8월)에 생산한 발전량 및 발전설비용량 데이터를 기반으로 천연가스, 석탄, 원자력, 신재생에너지 상호간의 가동률에 대해 비교 분석한 것이다. 기저발전을 담당하는 원자력 발전과 석탄 발전은 발전설비용량에 비해 실제로 생산한 발전량이 60% 정도로 높게 유지되었기 때문에 경제성을 확보한 것이다. 반면에 천연가스 발전과 신재생에너지 발전은 발전설비 투자 대비 실제 가동률이 29.5%와 27.3%로 대단히 낮아 발전원가를 낮추기 어려운 구조이다. 그러나 석탄 발전은 온실가스와 미세먼지 발생량 측면에서 구조적인 문제점을 갖고 있다. 반면에 천연가스 발전은 상대적으로 온실가스 발생량이 적고 안전해도 첨두발전 체계에 묶여 경제성을 확보하기 어려운 구조이다. 따라서 발전정책의 변화가 있어야 에너지원간의 균형발전이 가능할 것으로 예상된다.
요즘 다목적댐의 수력발전을 일으킬 수 있는 수자원은 용수공급이 증가함에 따라서 점점 감소하고 있는 형편이다. 한편 국내 수력 발전량의 거래가 다자간의 시장경제 체제로 형성될 경우, 수력에너지 생산자는 최적 공급량과 공급의 수문학적 신뢰도 수준을 제시해야 한다. 이에 본 연구에서는 금강 수계 내 위치한 용담다목적댐의 수력 발전소에서 공급가능한 발전량과 공급 신뢰도를 평가하기 위하여 저수지 조작 기법으로 선형계획법을 적용하였고 1차원 조사법을 이용하여 유입량의 신뢰도와 수력 발전 공급량의 최적치를 결정하였고 그 주요 결과를 제시하였다.
한국정부는 재생에너지를 이용한 발전량 비중을 2030년까지 총 발전량의 20%까지 높이겠다는 목표를 제시하였다. 풍부한 해양 신재생에너지 자원은 한국정부가 이 목표를 달성하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것이다. 이 논문은 1.0 m/s의 낮은 유속에서도 높은 효율을 달성할 수 있는 유동유발진동 현상을 이용한 조류에너지 발전기술을 소개하고 한국 7개 해안의 평균유속을 바탕으로 높은 효율을 달성할 수 있는 유동유발진동 발전기의 최적 설계를 제안하고자 한다. 또한, 이를 바탕으로 각 해안에서 발전할 수 있는 이론적 잠재량을 산정하고자 한다. 유동유발 발전기술을 이용한 연간 이론적 최대발전량은 221.77 TWh로 예측되었고 이는 2013년 한국의 총 전력소비량의 42.3%에 해당한다. 본 연구결과는 유동유발진동을 이용한 발전기술을 이용한 조류발전기술이 한국 정부가 제시한 목표를 달성하는데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준다.
신재생에너지의 발전량 변동에 따라 기존 발전기의 발전량을 증가시키거나 감소시켜야 하는데, 발전량 증 감발에 빠르게 반응을 하는 발전기들은 상대적으로 발전비용이 크므로 태양광발전의 예측 정확도에 따라서 기동발전계획의 비용 효율성이 영향을 받게 된다. 이에 본 논문에서는 태양광 발전량 예측의 불확실성을 최소화하기 위하여 빅데이터 분석 및 처리를 적용한 태양광발전설비 원격관제 시스템을 제안하였다.
이 연구의 목적은 전국 229개 시군구를 공간 단위로 설정하여 태양광 발전의 입지, 분포 그리고 변화를 분석하는 것이다. 이를 위해서 첫째, 2020년 시군구별 발전량과 발전설비 용량을 통해서 태양광 발전의 분포를 분석했고, 둘째 2017년부터 2021년까지 시군구별 발전설비 증가량을 확인하여 시계열적 변화를 추적했다. 분석 결과, 발전량, 발전설비 용량 및 증가량 모두 몇몇 시군구에 집중되었는데, 그 정도는 상위 5개 시군구가 차지하는 비중이 12% 이상, 상위 10개 및 20개 시군구로는 각각 20%와 33% 이상이었고, 태양광 발전에 대한 지니 계수는 약 0.6이었다. 따라서 시군구 단위에서 태양광 발전의 불균등한 분포가 확인되었다.
최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
에너지하비스팅이란 도시와 자연 환경 속에 상시 존재하지만 진동, 열, 빛 등과 같이 버려지는 에너지 소스로부터 전기를 수확하는 것으로 대용량 발전소와는 다른 신개념의 전기 수확 기술이다. 본 연구에서는 다양한 에너지 하비스팅 기술들 중에서 압전 원리와 전자기 유도 방식을 조합한 하이브리드 에너지 하비스팅 블록에 대한 발전량을 평가하여 에너지 하비스팅 블록의 주택 도시 분야 적용 가능성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 랩스케일 PZT 기반 다층 에너지 하베스터의 현 발전량을 평가하여 제시하였고, 증폭기술을 적용하여 개발된 에너지 블록의 발전성능을 다각적으로 평가하여 제시하였다. 또한 개발된 에너지 블록과 기존 상용 제품과의 발전성능 비교 실험을 수행하여 개발된 에너지 블록의 우수성을 입증하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권7호
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pp.936-942
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2014
화석 연료의 고갈로 인해 신재생 에너지에 관한 관심이 날로 증가하고 있다. 그 중에서도 예측가능성이 높고 이용 가능한 양이 풍부한 파력에너지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 부유체-균형추식 파력발전장치는 진동 타입과 비교해 구조 강도가 증진된 장치이며, 부유체의 포면에 웨이브 캠버라 불리우는 격벽을 설치하여 파도가 오직 상하운동만을 하도록 만들었다. 본 논문은 주로 병렬 연결된 파력 발전장치의 발전량에 중점을 두고, 그 발전량을 계산하였다. 그 결과, nl/L의 값이 증가할수록, 더 많은 전력량이 발생하고, nl/L=0.40 이상이 되었을 때, 상시 연속적인 발전량이 얻어진다는 것을 알 수 있었다. 이 연구를 통해서, 실제 해역 조건에 유리한 유수실을 설계하는데 기본 자료로 활용할 수 있다.
본 논문은 신재생에너지와 전기자동차의 보급이 활발한 제주시에서 태양광 발전량과 기후변화 기록들을 활용할 수 있는 데이터처리 프레임워크를 구축하고 인공신경망으로 태양광 발전량 예측모델을 구축한다. 이 인공신경망 모델은 일조시간, 일사량, 전운량 등을 입력 노드로 설정하고 일별 생산량을 출력 노드로 설정한다. 가장 상관관계가 높은 발전기 3개에서 학습 패턴을 추출하였으며, 모든 대상 발전기에 대해 최대 평균 오류율은 평균 36.7 %를 보이고 있다.
태양광발전 시스템에 있어 일사량의 높고 낮음은 경제성 평가를 결정하는 주요인자로 작용하며 일사량은 지역적, 지형적 환경 조건의 차이에 따라 달리 나타난다. 본 연구에서는 주암 저수지 수면에 설치된 수면태양광 일사량 계측자료와 지상에서의 주암댐 관리단 옥상에 설치된 일사량 계측자료를 비교하여 분석한 결과 수면태양광의 일사량이 지상에서의 일사량 보다 약간 상회하는 패턴을 보이며 풍속, 기온 등 기타 데이터 분석 시 수면이 태양광발전에 있어 지상보다 더 유리하다는 점을 검증 할 수 있었다. 또한 취득한 데이터를 가지고 경제성 분석 프로그램을 사용하여 분석한 결과 지상보다 수면태양광이 더 경제성 있다는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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