• Solar Energy
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• v.20 no.1
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• pp.45-54
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• 2000

Five direct/diffuse decomposition models were validated using the eight years data set of direct normal beam insolation measured in Seoul. The comparison has been performed In terms of the widely used statistical indicators such as MBE, RMSE, CV(RMSE), t-Statistic and Degree of Agreement. Result indicates that most of the correlations exhibit a tendency to underestimate the direct normal beam insolation except Bouguer's model. Most of big discrepancies between the measured and the predicted values was mainly shown in near the sunrising and the sunset period. Even though the investigated five models showed fairly large disagreement for the measured values by 34%$\sim$48% of CV(RMSE), Udagawa's correlation which includes the effect of solar altitude variation appears to performs always better in every statistical error tests.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.33 no.3
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• pp.403-411
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• 2023

The possibility of utilizing radiant solar energy as a renewable energy resource in Tajikistan was investigated by assessing solar irradiance using XGBoost algorithm. Through training, validation, and testing, the seasonality of solar irradiance was clear in both actual and predicted values. Calculation of hourly values of solar irradiance on 1 July 2016, 2017, 2018, and 2019 indicated maximum actual and predicted values of 1,005 and 1,009 W/m², 939 and 997 W/m², 1,022 and 1,012 W/m², 1,055 and 1,019 W/m², respectively, with actual and predicted values being within 0.4~5.8%. XGBoost is thus a useful tool in predicting solar irradiance in Tajikistan and evaluating the possibility of utilizing radiant solar energy.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.11 no.1
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• pp.13-18
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• 2009

Accurate solar radiation data are critical to evaluate major physiological responses of plants. For most upland crops and orchard plants growing in complex terrain, however, it is not easy for farmers or agronomists to access solar irradiance data. Here we suggest a simple method using a sun-slope geometry based topographical coefficient to estimate daily solar irradiance on any sloping surfaces from global solar radiation measured at a nearby weather station. An hourly solar irradiance ratio ($W_i$) between sloping and horizontal surface is defined as multiplication of the relative solar intensity($k_i$) and the slope irradiance ratio($r_i$) at an hourly interval. The $k_i$ is the ratio of hourly solar radiation to the 24 hour cumulative radiation on a horizontal surface under clear sky conditions. The $r_i$ is the ratio of clear sky radiation on a given slope to that on a horizontal reference. Daily coefficient for slope correction is simply the sum of $W_i$ on each date. We calculated daily solar irradiance at 8 side slope locations circumventing a cone-shaped parasitic volcano(c.a., 570m diameter for the bottom circle and 90m bottom-to-top height) by multiplying these coefficients to the global solar radiation measured horizontally. Comparison with the measured slope irradiance from April 2007 to March 2008 resulted in the root mean square error(RMSE) of $1.61MJ\;m^{-2}$ for the whole period but the RMSE for April to October(i.e., major cropping season in Korea) was much lower and satisfied the 5% error tolerance for radiation measurement. The RMSE was smallest in October regardless of slope aspect, and the aspect dependent variation of RMSE was greatest in November. Annual variation in RMSE was greatest on north and south facing slopes, followed by southwest, southeast, and northwest slopes in decreasing order. Once the coefficients are prepared, global solar radiation data from nearby stations can be easily converted to the solar irradiance map at landscape scales with the operational reliability in cropping season.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.23 no.5
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• pp.439-444
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• 1998

Effects of the number of spans, orientation and latitude on the transmissivities of direct and diffuse solar radiation in multispan glasshouse were analyzed using a computer simulation model (Kim and Lee, 1997). The number of spans did not affect the transmissivity of diffuse solar radiation, ranging 60∼61%. The transmissivities of direct solar radiation were 55∼64% for E-W orientation and 47∼70% for N-S orientation in ten multispan glasshouse. There was no effect of the latitude on the transmissivity of direct solar radiation in domestic regions. Differences in the transmissivity of direct solar radiation between single-span and multispan glasshouse were significant for E-W orientation during winter season; however, those were relatively small for N-S orientation throughout the year. Transmissivity of direct solar radiation decreased with the increasing number of spans for E-W glasshouse, whereas those for N-S glasshouse was hardly affected by the number of spans.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.89-90
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• 2017

본 논문에서는 일사량 데이터를 이용한 태양광 부스트 컨버터의 MPPT 성능분석에 대한 연구를 제안한다. 실외 실험을 통해 일사계(Pyranometer)로 측정한 일사량 데이터와 그에 따른 태양광 패널의 출력 데이터를 검토하여 부스트 컨버터의 MPPT 성능을 테스트 하였으며, 측정한 일사량 데이터를 토대로 수행한 시뮬레이션과 실험결과를 비교 분석하였다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.20 no.5
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• pp.627-640
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• 2011

이 논문에서는 일사량과 일조시간에 관한 통상적인 선형관계식보다 정확한 비선형 관계식에 대한 적용검토를 수행한다. 일조시간을 이용한 일사량 추정에 이어서 Penman-Monteith 방정식을 이용하여 기준 증발산량을 추정하였다. 우리나라 20개 지점의 1997년부터 2006년까지의 일사량 및 일조시간 자료를 포함한 기상자료를 이용하여 선형 그리고 수정 비선형 Angstrom 방정식을 보정하고 기준 증발산량을 추정하였다. 일조시간과 일사량 사이의 선형과 비선형 관계식을 이용한 기준 증발산량의 상대비교를 수행하였다. 선형 및 비선형 관계식을 이용한 방법 모두 RMS 오차는 5.96, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 0.95로 추정되었고, 그 차이는 매우 미미하였다. 그러나 상대적으로 일사량이 기준 증발산량에 크게 기여하는 하계에는 그 차이가 증가하기 때문에 보다 개선된 비선형 관계식을 이용하는 방법에 대한 엄밀한 검토가 필요하다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.131-131
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• 2011

태양광 및 태양열 설비의 효율적인 관리를 위해서는 관련 일사정보가 사전정보로 제공되어 시스템 운용을 위한 입력인자로 활용되어야 한다. 특히 전력그리드에 연계되어 설비가 활용된다고 하면, 그 에너지 공급이 불규칙적인 신재생에너지원의 특성으로 인해 에너지 공급량의 예측이 선행되어 기존의 전력공급체계가 이를 지원할 수 있는 모델과 시스템이 구비되어야 한다. 기존의 다양한 연구들이 한정된 국소지점에 대해 다양한 예측기법을 적용하여 평가를 실시하였지만, 장기간의 결과 축적이 이루어지지 못해 그 신뢰성 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 현재 한국에너지기술연구원에서 관리되는 일사정보를 활용하여 청명한 날의 표준 일사 데이터베이스를 생성하고, 기상청에서 RSS(Rich Site Summary) 형태로 지원하는 운량정보를 이용하여 3시간 이상의 미래정보를 계속적으로 산출할 수 있는 시스템을 제작하고자 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1218-1219
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• 2007

본 논문에서는 기존의 MPPT 기법인 Perturbation-and-Observation(이하 P&O)와 modified incremental conductance(이하 modified InCond)에 대해 Matlab과 PSIM의 인터페이스를 통해 일사량 급변시의 동작을 살펴본다. 기존의 논문에서는 각각의 일사량에 대해 효율 면에서 P&O가 InCond에 비해 높지만 일사량 급변시 과도상태에서는 InCond가 더 효율적으로 발표되었다. 이를 검토해 보기 위해 우선 실제 시판되는 태양전지 모듈에 대해 Matlab을 이용한 모델링을 실시함으로써 보다 정확한 값을 얻는다. 다음으로 PSIM을 이용하여 전력변환부와 제어기를 모델링하고 Matlab의 Simulink를 통해 인터페이스를 실시한다. 마지막으로 일사량 급변 시 과도상태와 급변 후에 MPPT 동작을 살펴본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1354-1355
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• 2011

화석에너지의 유한성과 공해문제로 인해 대체에너지 개발에 대한 관심이 고조되는 가운데 태양광발전과 풍력발전이 그 중에서 가장 활발하게 연구되고 실제 이용비율도 상당히 높은 편이다. 이는 외기 기후변화에 대한 상대적인 보완성을 가진 두 가지 형태의 에너지원으로부터의 에너지변환과정으로 인해 그 이용이 더욱 부각되고 있다. 기존의 풍력발전시스템, 태양광발전시스템 또는 풍력/태양광 복합발전시스템 중 대형발전시스템의 경우는 일사량센서나 풍속센서를 부착하여 최대 출력점 제어나 외기환경 인식을 위해서 일사량이나 풍속과 같은 외기환경정보를 획득하여 사용하며 이를 교육용 또는 외기환경정보를 분석하는데 이용하기도 하고, 다양한 표시장치를 통해 표시하기도 한다. 그러나, 일사량센서나 풍속센서는 고가의 센서로 대형 태양광발전시스템이나 풍력발전시스템에서는 여러 개소의 설치를 통해 보다 정확한 정보를 획득해야 하며, 이를 위해 많은 개수의 센서가 필요하다. 현실적으로 여러 개의 센서는 고가의 설치 비용으로 인해 샘플링을 위해서만 설치될 뿐 발전시스템의 설치사이트의 다양한 분석이 어려운 점이 있었다. 본 논문에서는 풍속센서나 일사량센서 없이 태양전지모듈로부터 직접 일사량을 검출하는 방식의 일사량 정보획득과 풍력발전시스템에서의 풍속정보를 획득하는 방법을 제안한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.6
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• pp.785-799
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• 2018

With the development of renewable energy sector, the importance of solar energy is continuously increasing. Solar radiation forecasting is essential to accurately solar power generation forecasting. In this paper, we used time series models (ARIMA, ARIMAX, seasonal ARIMA, seasonal ARIMAX, ARIMA GARCH, ARIMAX-GARCH, seasonal ARIMA-GARCH, seasonal ARIMAX-GARCH). We compared the performance of the models using mean absolute error and root mean square error. According to the performance of the models without exogenous variables, the Seasonal ARIMA-GARCH model showed better performance model considering the problem of heteroscedasticity. However, when the exogenous variables were considered, the ARIMAX model showed the best forecasting accuracy.