본 연구에서는 태양광발전 출력 및 모듈온도 값을 기상청 데이터를 이용하여 예측해보고 실측 데이터와 날씨, 일사량, 주변온도, 풍속별로 비교 분석해보았다. 날씨별 예측정확도는 눈이 오거나, 새벽에 해무가 끼는 날의 데이터를 가장 많이 보유한 맑은날의 데이터의 예측정확도가 가장 낮았다. 일사량에 따른 모듈온도와 발전량의 예측정확도는 일사량이 커질수록 정확도가 떨어졌으며, 주변 온도에 따른 예측정확도는 모듈온도는 주변 온도가 커질수록, 발전량은 주변온도가 낮을수록 예측정확도가 떨어졌다. 풍속은 모듈온도와 발전량 모두 풍속이 높아질수록 예측정확도가 감소하였지만, 풍속이 영향 다른 기상조건에 의한 영향보다 미미하여 그 상관관계를 정의하기가 어려웠다.
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.
본 논문은 수학적 모델링이 간편하고 제어기법의 적용이 쉬운 MATLAB 기반으로 태양광 셀과 모듈을 모델링하고 기존의 P&O MPPT제어 알고리즘을 분석하고 구현하였으며 전력전자 회로의 구현이 간단한 PLCES를 사용하여 부스트 컨버터 구현하였다. 이로써 일사량 변화와 온도변화의 영향이 고려되고, MATLAB 기반이므로 시뮬레이션 시간이 단축되며, 다양한 제어기법을 쉽게 적용할 수 있는 PV 발전시스템을 구축하였으며 시뮬레이션을 통해 태양광 모델의 성능과 MPPT 제어 성능을 검증하였다
태양광발전시스템이 갖고 있는 전기적 출력특성이 일사량과 온도의 변화에 따라 크게 변화되므로 동일조건에서의 재현 또는 재실험이 불가능한 단점으로 실험적 분석에 대한 어려운 문제점을 갖고 있다. 태양광발전시스템의 실증적인 연구를 위하여 기후조건의 변화에도 실제 태양전지의 출력특성을 나타낼 수 있는 가상구현 시스템이 필요한데 이를 구현하기위한 기존의 이론적 모델은 온도와 일사량이 동시에 변화할 때 나타내지 못하는 약점이 있어 이론 보완하는 모델 연구가 우선적으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 태양전지 특성을 가상구현 할 수 있는 새로운 수학적 모델을 제안하였고 연구자가 원하는 특정조건이나 임의의 일사량과 온도에 대한 태양전지 특성을 가상구현 할 수 있음을 이론적 검토 및 시뮬레이션을 통하여 해석하였다. 또한 새로운 모델을 검증하기 위하여 태양전지 제조사의 데이터를 바탕으로 가상구현 태양전지 시스템을 실험해 비교해본 결과 최대전력점과 개방전압사이에서 5[%] 미만의 오차를 보여 태양전지 가상구현 시스템에 적용 타당성을 보였다.
전 세계 태양광 발전용량은 2010년 초 25GW에서 2019년 말 617.9GW로, 지난 10년 동안 25배 이상 증가하였다(2019년 전세계 태양광 발전(PV)의 추가량은 거의 133GW 추정). 2020년에도 세계 태양광시장은 120~150GW를 형성해 전년대비 10% 내외의 성장세를 이어갈 것으로 전망되며, 향후에도 성장률은 다소 낮아지겠지만 2030년 태양광 수요피크 200GW까지 지속적인 성장이 기대된다. 한편 우리나라 수상태양광은 높은 잠재력(저수면적의 7%를 활용할 경우 5,304MW 규모의 수상태양광 개발이 가능)을 가지고 있는 것으로 평가된다. 신(新)정부 국정과제 3020 신재생 확산정책에 따라 신재생에너지 보급률 확산이 전망되는 가운데, K-water의 중장기('17~'26) 전략경영계획에 따르면 수상태양광은 2026년까지 2,758MW 개발을 목표로 하고 있다. 하지만, 수상태양광은 경제성과 환경적 측면에서의 불확실성을 포함하여 시설물의 안정성 검증, 사회적 수용성 등 극복해야 할 정책과제들을 안고 있다. ① REC 가격의 안정화, 경제성 제고 문제(높은 운영 및 관리 비용), ② 난개발, 환경·경관·안전 문제에 대한 주민들의 우려 : 주민 수용성 제고, ③ 투자 사기와 유착·비리, 편법개발, 난개발에 대한 규제방안, ④ 지역사회와의 거버넌스 및 갈등관리 문제, 공용 전력망 부족과 계통연계 문제 등. 이에 본 연구는 태양광 선도국가의 정책 사례 분석을 통해 수상태양광 관련 명확한 규제 및 지원정책을 제언하고자 한다. 분석방법으로는 첫째, 주요 국가에서 시행 중인 수상태양광에 대한 금융지원 및 정책 지원을 국내 사례와 비교·분석하였으며 둘째, 경제적·생태적 관점에서 수상태양광 모델을 개발하고, 이를 지역사회가 수용할 수 있도록 정책적 대안을 제시하였다.
본 연구는 기후변화에 따른 전남 영암지역의 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 빅데이터 분석을 통해 상관관계를 도출하여 태양광 에너지 생산 예측 모델을 제시하였다. 사용된 데이터는 공공데이터에서 제공하는 2016년 1월부터 2019년 12월까지의 영암지역의 날씨와 태양에너지 생산량 데이터를 사용하였다. 머신러닝 기법을 활용하여 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 회귀분석을 통하여 지역의 날씨와 태양광 에너지 생산량과의 상관 관계식을 도출 하였다. 도출된 예측식을 적용하여 지역의 태양에너지 생산을 계산하였으며, 이를 생산지수로 표현하여 3단계로 구분하였다. 이 같이 구분된 3단계의 생산지수를 통해 향후 기후변화에 따른 태양에너지 생산량을 예측하고, 농업 활동에 있어 중요한 바로미터로 활용될 것이라 판단된다.
태양광 발전소는 전기를 생산하는 시설물로써 화재와 감전 사고의 위험이 설치장소의 다변화로 근무자와 주변인, 시설물에 대한 위험도가 증가하여 안전사고를 예방하고 안전사고 발생에 따른 빠른 대처를 할 수 있는 시스템을 개발이 대두되고 있다. 위와 같은 개발에 필요성을 비추어 볼 때 태양광발전 시스템에서 생산되는 데이터를 취합, 분석하는 기술을 개발하여 발전시스템의 문제를 실시간으로 진단하고 유지/보수할 수 있는 태양광발전 관리시스템을 개발하여야 하고 이를 통해 이용률 증가 및 유지보수 비용이 감소하는 효과를 볼 수 있다. 이를 위해서는 우선적으로 현재의 상태에서 태양광 발전량을 정확히 예측하여, 현 발전상태의 이상 유/무를 진단 및 이상 위치를 파악하여야 하고 이상 위치가 파악되면 경제성이 고려된 모델을 이용하여 수리/교체의 필요성, 시기 등의 정보가 제공되어야 한다.
대부분의 건물일체형 태양광 발전 시스템(BIPVS; Building Integrated Photovoltaic System)은 건물의 옥상이나 벽면에 설치된다. 따라서 BIVPS의 설치 위치 선정 시 고려해야할 가장 중요한 요소는 주변 건물에 의한 그림자 영향이다. 그러나 지면 위에 있는 방음벽에 태양광 시스템을 설치할 경우, 그림자는 주변 건물은 물론 가로수에 의해서도 생성된다. 따라서 방음벽 일체형 태양광 발전 시스템(SIPVS; Soundproof wall Integrated Photovoltaic System)의 설치 적합지를 선정하기 위해서는 BIPVS의 경우와 다른 데이터 모델 및 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 수치표면모형 기반의 방음벽 일체형 태양광 시스템의 설치 적지 분석을 다룬다. 첫째, 설치 후보지(태양광 패널)의 연간 태양 입사각과 고도각을 계산한다. 둘째, 설치 후보지의 시간대 별 그림자 생성 여부를 수치표면모형을 이용하여 결정한다. 셋째, 그림자가 생성되지 않은 시간대의 태양 입사각을 이용하여 일사량을 계산한다. 일사량의 연간 누적 비교를 통하여 일사량이 충분한 곳을 SIPVS의 설치 적합지로 결정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시작품 형태로 구현(Java Program)되었다. 실험 결과, 총 아홉 곳의 후보지에 대한 설치 적합도의 순서를 결정할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 건물의 낮은 위치에 설치할 BIPVS의 적정 설치위치 및 기대 전력 생산량의 계산에도 활용될 수 있을 것이다.
단일 기층의 모형 대기에 적용하기 위한 태양 복사 모델을 기준 모델(Line-by-Line Model: LBL)로 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산 및 분석하였다. 이 연구에 사용된 태양 복사 모델의 입력 자료는 기상청(KMA)의 수치모델 자료 그리고 위성자료로부터 도출된 오존 전량과 에어로졸 및 구름 자료 등이 사용되었다. 이 연구 기간 동안 4 km 간격으로 수평면에 대하여 한반도의 지표면 태양광을 계산하였고 그 결과를 지표면 일사 관측값들과 비교하였다. 그 결과 모델에 의하여 계산된 연 누적 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5,400MJ/m^2$ 이상)이 나타났고 이 값들은 위성 관측 전운량 자료와 잘 일치하였다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 모델 계산 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 때문인 것으로 분석된다.
태양광, 풍력 등의 신재생 에너지는 기상조건 및 환경변화에 민감한 자원이다. 설치위치 및 구조에 따른 설비의 발전량이 달라질 수 있기 때문에 정확한 발전량 예측은 중요하다. 기상 빅데이터를 활용하여 주성분 분석을 기반으로 데이터 전처리 과정을 진행하여 신재생 에너지 발전량 예측 시 영향을 미치는 피처간의 관계를 모니터링하였다. 또한, 본 연구에서는 영향을 미치는 민감도에 따라 데이터셋을 재구성하여 머신러닝 모델에 적용하여 예측도를 테스트하였다. 제안한 모형을 사용하여 신재생 에너지를 대상으로 기상환경에 따라 에너지 발전량을 예측하고 해당 시점의 실제 생산 값과 비교함으로써 랜덤 포레스트 회귀 분석을 적용한 에너지 발전량 예측에 대한 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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