• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.65.1-65.1
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• 2010

KPX(Korea Power Exchange) has been supervising FIT(Feed-in-tariff) for renewable energy power plants and supported 289MW photovoltaic power plants with Electric Power Industry Basis Fund in 2009. In this paper, we'll analyze utilization factor of these PV power plants in 2009 and for the latest 3 years and finally utilization factor of other renewable energy power plants in 2009.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.277-278
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• 2015

태양광발전소를 설치하기 위한 경제적 타당성을 분석하는 경우 기상청에서 제공하는 해당지역의 날씨정보를 기반으로 하는 PV Cell의 연간 발전량 예측 및 분석이 중요한 변수가 된다. 또한 날씨 조건에 대한 PV 발전의 예측은 기 설치되어 운전중에 있는 태양광발전소의 고장진단 및 성능평가에도 사용될 수 있다. 본 논문은 다양한 날씨 조건 중 주변온도, 풍속, 일사량에 따른 PV Cell의 특성을 분석하고, 실시간으로 변화하는 날씨환경에 대하여 순시적으로 PV Cell의 출력특성을 정확히 예측할 수 있는 모델을 수립한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.25 no.1
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• pp.71-78
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• 2017

Many studies have been implemented to manage solar plant being supplied widely in recent years. This study analyzed heat emission of solar cell using unmanned aerial vehicle(UAV)-based thermal infrared sensor, and major conclusions are as belows. Firstly, orthomosaic image and digital surface model(DSM) data were acquired using UAV-based RGB sensor, and solar light module layer necessary to analyze the heat emission of solar cell was constructed by these data. Also as a result of horizontal error into validation points using virtual reference service(VRS) survey for evaluating the location accuracy of solar light module layer, higher location accuracy could be acquired like standard error of $dx={\pm}2.4cm$ and $dy={\pm}3.2cm$. And this study installed rubber patch to test the heat emission of solar cell and could analyzed efficiently the location of rubber patch being emitted heat using UAV-based thermal infrared sensor. Also standard error showd as ${\pm}3.5%$ in analysis between calculated cell ratio by rubber patch and analyzed cell ratio by UAV-based thermal infrared sensor. Therefore, it could be efficiently analyzed to heat emission of solar cell using UAV-based thermal infrared sensor. Also efficient maintenance of solar plant could be possible through extracting the code of solar light module being emitted of heat automatically.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.82.2-82.2
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• 2010

태양광발전설비 설치수요는 기후변화협약과 교토의정서를 비준하고 온실가스를 지속적으로 저감하고자 정부를 중심으로 적극 추진하고 있으며, 정책적인 지원책으로 2011년까지 1차에너지 소비량의 5%를 신 재생에너지로 보급하고자 발전차액지원제도를 도입하였다. 제1차 국가에너지 기본계획을 수립하면서 향후 2030년까지 신재생 에너지의 비중을 현행 2.4%에서 11%까지 확대하였으며, 최근 지원제도의 변경에 따라 금년 2009년 말까지 계통에 연계시키고자 많은 태양광 발전소를 시설하였다. 본 논문에서는 태양광발전설비에 대한 적기적안전성 평가기법 및 현장에서 안전성을 확보방안을 알아 보았다. 현장에서 전기설비기술기준상의 문제점을 검토하였으며, 전기안전성 평가기법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1116-1117
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• 2008

본 연구는 서남 해안의 섬 지역에 설치된 태양광 발전소의 발전 특성을 측정하고 분석한 것이다. 발전소의 총 발전 용량은 806.4kWp 이고 고정식과 추적식이 복합적으로 시설되어 있다. 일사량을 측정하고 인버터의 효율을 분석하였으며 전력 계통을 분석하였다. 인버터의 측정 및 분석결과 인버터는 효율이 평균 94.5%였고, 전력 계통의 분석은 파형 분석과 상 불평형 분석, 고조파 분석을 실시하였다. 주파수 분석결과 전압은 THD가 2%, 전류는 1.5%로 양호하게 나타남을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1134_1135
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• 2009

태양광발전 출력은 인버터를 통하여 상업용 전력계통에 연계된다. 소형 태양광발전 전력은 다수의 수용가를 포함하고 있는 기존의 22.9kV 배전선로에 직접 연결되며, 비선형 전력전자소자로 구성된 인버터는 고조파를 발생하게 된다. 본 논문은 태양광발전소 고조파를 실측하여 이를 모델로 연계 전력계통에 미치는 고조파 영향을 전력계통 해석 도구인 소프트웨어로 분석한 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.1
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• pp.139-153
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• 2018

This paper investigates solar power forecasting based on several time series models. First, we consider weather variables that influence forecasting procedures as well as compare forecasting accuracies between time series models such as ARIMAX, Holt-Winters and Artificial Neural Network (ANN) models. The results show that ten models forecasting 24hour data have better performance than single models for 24 hours.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.19 no.4
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• pp.106-117
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• 2016

Recently, solar power plants have spread widely as part of the transition to greater environmental protection and renewable energy. Therefore, regular solar plant inspection is necessary to efficiently manage solar-light modules. This study implemented a test that can detect solar-light module faults using an UAV based thermal infrared camera and GIS spatial analysis. First, images were taken using fixed UAV and an RGB camera, then orthomosaic images were created using Pix4D SW. We constructed solar-light module layers from the orthomosaic images and inputted the module layer code. Rubber covers were installed in the solar-light module to detect solar-light module faults. The mean temperature of each solar-light module can be calculated using the Zonalmean function based on temperature information from the UAV thermal camera and solar-light module layer. Finally, locations of solar-light modules of more than $37^{\circ}C$ and those with rubber covers can be extracted automatically using GIS spatial analysis and analyzed specifically using the solar-light module's identifying code.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.29 no.6
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• pp.22-27
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• 2015

• NEWSLETTER 전기공업
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• no.96-3 s.148
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• pp.21-50
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• 1996