• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.323-326
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• 2020

태양광 발전은 이산화탄소 배출로 인한 기후 변화에 대응하는 주요 수단으로 인식되어 수요와 필요성이 급격하게 증가하고 있다. 최적의 태양광 발전 시스템의 운영을 위해서는 정교한 전력수요 및 태양광 발전량 예측 모델이 요구되며, 온도 및 일사량은 태양광 발전량 예측 모델의 필수적인 입력 변수이다. 하지만, 한국 기상청의 동네예보는 일사량에 관한 예측값을 제공하지 않아 정교한 태양광 발전량 예측 모델을 구축하는 것은 어렵다. 이를 위해 일사량 예측 기법에 관한 많은 연구사례가 보고되고 있지만, 다수의 연구들은 충분한 데이터 셋을 이용하여 일사량 예측 모델을 개발하였다. 초기 태양광 발전 시스템 운영을 위해서는 불충분한 데이터 셋을 이용한 예측 모델 개발이 필요하나 이에 대한 사례는 불충분하다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템에서 수집된 불충분한 데이터 셋을 이용한 단기 일사량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 기상청 동네예보의 다양한 기상 요인들을 이용하여 일사량 예측 모델을 위한 입력 변수를 구성한다. 다음으로, 조건부 랜덤 포레스트를 이용하여 일사량 예측 모델을 구성하며, 설명 가능한 일사량 예측뿐만 아니라 더욱더 많은 데이터 셋을 학습하기 위해 시계열 교차검증을 수행한다. 실험 결과, 제안한 기법은 다른 예측 기법들보다 높은 예측 정확도를 보일 뿐만 아니라 설명 가능한 예측 결과를 제시할 수 있음을 보여준다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.86.2-86.2
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• 2010

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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.12
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• pp.1033-1046
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• 2019

To evaluate the utilization suitability of solar radiation models, estimated solar radiation from 13 solar radiation models were verified by comparing with measured solar radiation at 5 study stations in South Korea. Furthermore, for the evaluation of evaporation estimates according to solar radiation models, 5 different evaporation estimation equations based on Penman's combination approach were applied, and evaporation estimates were compared with pan evaporation. Some solar radiation models require only meteorological data; however, some other models require not only meteorological data but also geographical data such as elevation. The study results showed that solar radiation model based on the ratio of the duration of sunshine to the possible duration of sunshine, maximum temperature, and minimum temperature provided the estimated solar radiation that most closely match measured solar radiation. Accuracy of estimated solar radiation also greatly improved when Angstrőm-Prescott model coefficients are adjusted to the study stations. Therefore, when choosing the solar radiation model for evaporation estimation, both data availability and model capability should be considered simultaneously. When applying measured solar radiation for estimating evaporation, evaporation estimates from Penman, FAO Penman-Monteith, and KNF equations are most close to pan evaporation rates in Jeonju and Jeju, Seoul and Mokpo, and Daejeon respectively.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.24-26
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• 2018

본 논문은 일사량 변화 시, 최대 출력점을 추종하는 태양광 발전시스템의 동적 응답특성을 향상시키기 위해 가변 스텝 사이즈 기반의 P&O (perturb & observe) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 일사량과 PV (photovoltaic) 전류 관계로부터 일사량 변화에 따른 최대 전력점 전류 $I_{MPP}$변화 특성을 이용하며, 새로운 I-V 곡선에서 PV 동작점을 최대 출력점으로 빠르게 이동시키는 고속모드와 정상상태 부근에서 정상상태 효율 향상을 위한 가변 스텝 모드로 구성된다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 $500W/m^2$와 $1000W/m^2$ 일사량 증감 조건에서 제안된 MPPT(maximum power point tracking) 기법의 추종 성능을 검증하였으며, MPPT 주기가 2초이고 일사량 $500W/m^2$과 $1000W/m^2$ 증감을 할 때 추종시간은 약 30초 정도이며, 정상상태 PV 전압변동은 약 0.1V로써 일사량 변화 조건에서 제안된 MPPT 기법의 알고리즘 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.240-240
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• 2009

최근 10년간 우리나라의 에너지 소비는 매년 10[%]라는 세계 최고의 증가율을 기록하고 있으며 온실가스배출량 증가율 역시 세계 1 위를 기록하고 있다. 세계기후협약 이행이 늦추어지고는 있지만 머지않아 우리도 여기에 참여하지 않을 수 없는 형편이어서 대체에너지 개발의 필요성은 더욱 절실하게 요구되고 있는 실정이다. 11개 분야의 신 재생 어|너지 중에서 최근 가장 많은 관심을 갖고 있는 태양광 발전은 태양광을 직접 전기에너지로 변환시키는 기술로서 광을 조사시 광전효과에 의해 전기를 발생하는 원리를 이용한 발전방식이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 구성장치에 의해 넓은 부지가 필요하며 햇빛의 방향에 따라 또는 태양전지에 입사하는 일사량의 정도에 따라 많은 발전전력에 차이가 있으므로 태양광 발전의 경우 발전단가가 높고 효율이 낮기 때문에 일사량에 따른 전력을 측정하여 효율적인 발전에 필요한 조건을 알아 보기위해 2007년 1년간의 실증운전을 통한 일사량과 전력발생량을 비교 분석하였으며 또한 햇빛의 일사량은 시간대별, 일별, 월별, 년별로 각각 달리 측정되므로 각각의 일사량에 따른 전력패턴을 분석하여 태양광 발전에 필요한 일사량과 전력과의 상관관계를 연구하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.6
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• pp.1005-1013
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• 2017

In this paper, we investigate the performances of time series models to forecast irradiance that consider weather variables such as temperature, humidity, cloud cover and Global Horizontal Irradiance. We first introduce the time series models and show that regression ARIMAX has the best performance with other models such as ARIMA and multiple regression models.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.11
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• pp.632-640
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• 2017

Although solar insolation is the weather factor with the greatest influence on power generation in photovoltaic systems, the Meterological Agency does not provide solar insolation data for future dates. Therefore, it is essential to research prediction methods for solar insolation to efficiently manage photovoltaic systems. In this study, we propose a Dynamic Piecewise Prediction Model that can be used to predict solar insolation values for future dates based on information from the weather forecast. To improve the predictive accuracy, we dynamically divide the entire data set based on the sun altitude and cloudiness at the time of prediction. The Dynamic Piecewise Prediction Model is developed by applying a polynomial linear regression algorithm on the divided data set. To verify the performance of our proposed model, we compared our model to previous approaches. The result of the comparison shows that the proposed model is superior to previous approaches in that it produces a lower prediction error.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.48 no.1
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• pp.5-14
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• 2018

Recently the construction of solar plant showed a steady growth in influence of renewable energy policy. It is very important to determine the optimal location and aspect of solar panel using analyzed data of solar radiation to solar plant area beforehand. This study analyzed solar radiation in solar plant area using DEM acquired from UAV geospatial information. Mean solar radiation of 2017 was calculated as $1,474,466W/m^2$ and total solar radiation of 2017 considering solar plant area showed $33,639MW/m^2$ on analyzed result. It is important to analyze monthly solar radiation in aspect of maintenance works of solar plant. Monthly solar radiation of May to July was calculated over $160,000W/m^2$ and that of January to February and November to December showed under $80,000W/m^2$ in monthly solar radiation analysis of solar plant area. Also this study compared with solar radiation being calculated from UAV geospatial information and that of National Institute of Meteorological Sciences. And mean solar radiation of study area showed a little high in comparison with whole country data of National Institute of Meteorological Sciences, because the 93.7% of study area was composed of south aspect. Therefore this study can be applied to calculate solar radiation in new developed solar plant area very quickly using UAV.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.25 no.1
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• pp.28-36
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• 2023

Solar radiation that is measured at relatively small number of weather stations is one of key inputs to crop models for estimation of crop productivity. Solar radiation products derived from GK-2A and Himawari 8 satellite data have become available, which would allow for preparation of input data to crop models, especially for assessment of crop productivity under an agrivoltaic system where crop and power can be produced at the same time. The objective of this study was to compare the degree of agreement between the solar radiation products obtained from those satellite data. The sub hourly products for solar radiation were collected to prepare their daily summary for the period from May to October in 2020 during which both satellite products for solar radiation were available. Root mean square error (RMSE) and its normalized error (NRMSE) were determined for daily sum of solar radiation. The cumulative values of solar radiation for the study period were also compared to represent the impact of the errors for those products on crop growth simulations. It was found that the data product from the Himawari 8 satellite tended to have smaller values of RMSE and NRMSE than that from the GK-2A satellite. The Himawari 8 satellite product had smaller errors at a large number of weather stations when the cumulative solar radiation was compared with the measurements. This suggests that the use of Himawari 8 satellite products would cause less uncertainty than that of GK2-A products for estimation of crop yield. This merits further studies to apply the Himawari 8 satellites to estimation of solar power generation as well as crop yield under an agrivoltaic system.