• 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.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.35 no.5
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• pp.387-392
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• 2011

The value of Photovoltaic as an independent power supply is small, but the city's carbon emissions reduction and for the reduction of fossil fuel use distributed power is the power source to a very high value. However, according to the weather conditions for solar power generation by power fluctuations because of the size distribution to be effective, the big swing for effectively controlling real-time monitoring should be made. But that depends on solar power generation solar radiation forecasts from the National Weather Service does not need to predict it, and this study, the diffuse sky radiation in the history of the solar radiation in the darkness of the clouds, thick and weather forecasts can be inferred from the atmospheric transmittance to announce this value is calculated to represent each weather forecast solar radiation and solar radiation predicted by substituting the expression And the measured solar radiation and CRM (Cloud Cover Radiation Model) technique with an expression of Kasten and Czeplak irradiation when compared to the calculated predictions were verified.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.9 no.3 s.32
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• pp.431-440
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• 1997

The paper describes a theoretical model for the prediction of bridge temperatures from meteorological data measured at bridge site and local meteorological center together with existing finite element heat transfer theory and solar radiation transfer theory to determine the time dependent temperature distribution of bridge. In this analytical model, the most adequate equation for the calculation of solar radiation on the bridge surface, which is dominant in day time is described based on the results of several experimental studies for the solar energy. The validity of this model is tested against field data obtained from long term experimental program on Sadang Viaduct in Seoul. Also, this paper describes the linear correlation between design variables and meteorological data to establish analytical criteria for the prediction of the average temperature, which are responsible for the longitudinal deformation of the bridges and of the vertical differential temperature profiles. which are responsible for the bending deformations from the long term experimental results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1096-1097
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• 2015

Cascaded DC-DC컨버터 방식은 전체 모듈을 하나의 인버터로 제어하는 중압집중방식에 비하여 일사량 변화 및 부분 음영에 대하여 최대전력발전에 유리하다. 태양광발전시스템에서 똑같은 조건의 부분 음영이 발생하였을 때 중앙집중 인버터 방식에서는 부분 음영의 영향을 받는 모듈이 부하로 작용하여 최대전력점을 제대로 추정하지 못하는 반면 Cascaded DC-DC컨버터 방식은 일사량의 변화에도 최대전력추종을 하여 비교적 높은 효율로 발전을 할 수 있다. 본 논문에서는 태양광발전시스템에서 중앙집중 인버터 방식과 Cascaded DC-DC컨버터 방식에 부분 음영이 발생하지 않았을 때와 발생하였을 때의 발전량의 차이를 PSCAD/EMTDC를 통해 모의 분석하고, 실제 태양광발전시스템에 적용하여 비교 분석한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.473-474
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• 2016

최근 신재생에너지의 보급 정책으로 인해 태양광 또는 풍력과 같은 신재생에너지가 전체 전력 계통에서 차지하는 비율이 증가되고 있는 실정이다. 그러나 신재생에너지는 변동 적이기 때문에 계통의 안정성을 저해하는 원인이 될 수 있다. 이에 따라 각 나라에서는 계통 안정성을 위한 기능들을 요구하고 있으며, 그 요구는 점차 강화되고 있다. 이와 같이 신재생에너지 비율의 증가로 인해 계통 안정성에 대한 문제가 강조되고 있지만, 태양광 분산 발전 시스템의 경우에는 일사량에 의존하여 운전하기 때문에 일사량이 낮거나 야간에는 계통 안정성을 위한 기능을 수행하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 일사량이 낮거나 야간에도 계통 안정화를 위해 무효전력 지원이 가능한 확장된 무효전력 운전(EF-RPO: Extended feed-in Reactive Power Operation)방법의 제어 전략을 제안하며, 제안한 방식은 1MVA 계통 연계형 인버터의 제작과 실험을 통해 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.412-417
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• 2013

Analytical modeling of photovoltaic power systems has been receiving significant attentions in recent years in that it is easy to apply for prediction of its dynamics and fault detection and diagnosis in advanced engineering technologies. This paper presents a novel probabilistic modeling approach for such power systems with a big data sequence. Firstly, we express input/output function of photovoltaic power systems in which solar irradiation and ambient temperature are regarded as input variable and electric power is output variable respectively. Based on this functional relationship, conditional probability for these three random variables(such as irradiation, temperature, and electric power) is mathematically defined and its estimation is accomplished from ratio of numbers of all sample data to numbers of cases related to two input variables, which is efficient in particular for a big data sequence of photovoltaic powers systems. Lastly, we predict the output values from a probabilistic model of photovoltaic power systems by using the expectation theory. Two case studies are carried out for testing reliability of the proposed modeling methodology in this paper.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2135-2137
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• 2001

지구에 공급되는 태양열은 지구상의 모든 인간이 필요로 하는 총 에너지량의 10,000배 이상으로 매우 풍부할 뿐만 아니라 무공해 에너지원으로 매우 좋은 조건을 갖추고 있는데 비해 실제 이용은 태양광 발전장치와 온수 난방에 한정되어 있다. 특히 우리나라는 일사량이 풍부하고 인구밀집 거주지역이 많아 태양에너지 이용이 적절한 것으로 분석된 바 있으며, 환경오염문제가 심각하게 대두되고 있는 상황에서 에너지와 환경문제를 동시에 해결할 수 있는 태양 에너지에 대한 기술개발 및 보급이 반드시 필요하다고 판단된다. 본 연구는 태양광을 집광하여 건물 내에 분배하는 장치를 개발하여 건물 전체 전기에너지 소비량의 약1/3을 차지하고 있는 조명용 전기에너지를 절약함으로써 에너지 절약은 물론 환경오염을 줄이는데 그 목적을 두고 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.107.2-107.2
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• 2011

태양광발전 시스템의 성능 평가는 신뢰할 수 있는 데이터의 취득 및 분석을 통하여 발전성능을 제시할 수 있다. 발전성능에 영향을 미치는 요인으로는 일사량과 온도 등의 환경적인 요인, 시스템 구성에 따른 기술적인 요인에 의해 결정될 수 있다. 특히, 시스템 구성에 의해 결정되는 기술적인 요인은 태양전지 모듈의 어레이 손실 및 BOS의 자체 손실 등을 분석하여 전체 시스템의 발전성능을 분석하여 그 성능을 평가할 수 있다. 본 논문에서는 기 설치된 태양광발전 시스템에서 취득된 데이터를 통하여 용량별, 지역별에 따른 태양광발전 시스템의 성능 분석과 손실 원인을 분석하였다. 분석결과 시스템의 성능은 환경적인 요인과 기술적인 요인에 의해 발전성능이 달라진다는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문의 결과는 향후 태양광 발전 시스템의 성능의 기준을 제시하는 연구를 위한 사전연구로써 유용한 자료가 되리라 믿는다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.133-135
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• 2005

태양광 발전 시스템은 환경오염을 최소화하고 송 배전선에 손실을 줄이는 등 여러 가지 이점으로 많이 연구되고 있다. 지금까지의 태양광 발전 시스템에 대한 연구는 독립형 소규모 발전에 적용되어 연구되었다. 하지만 본 논문에서는 태양광 발전 시스템이 계통에 연계되었을 시 전체적인 신뢰도를 평가하고자 한다. 본 논문에서는 11년치($1992{\sim}2002$) 일사량 데이터를 가지고 확률밀도 함수를 생성하여 배터리 저장상태에 따른 태양광 발전 시스템의 발전 확률을 계산하였다. 또한 태양광발전 시스템이 계통 연계시에 대해 Markov Chain 모델을 적용하여 해석하였으며, 이 값을 모의법을 통해 비교 확인하였다.