• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제36권2호
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• pp.19-29
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• 2016

Whilst there are growing interests in pursuing energy efficiency and zero-energy buildings in built environment, it is widely recognised that Building-Integrated Photovoltaic (BIPV) is one of the most promising and required technologies to achieve these goals in recent years. Although BIPV is a broadly utilized technique in variety of fields in built environments, it is required that generation of BIVP should be analysed and calculated by external specialists. The aim of this research is to focus on developing a new diagram for prediction of the pre-estimation model in early design stage to harness solar radiation data, PV types, slopes, azimuth and so forth. The results of this study show as follows: 1) We analysed 162 districts in a national level and the examined areas were categorised into five zones. The standard deviation of the results was 2.9 per cent; 2) The increased value of solar radiation on a vertical plane in five categorised zones was 42kWh/m3, and the result was similar to the average value of 43.8kWh/m3; and 3) The pre-estimation of diagram was developed based on the categorisation of zones and azimuth as well as the results of the developed diagram showed little difference compared to the previously utilised method. The suggested diagram in this paper will contribute to estimate BIPV without any external contribution to calculate the value. Even though the result of this study shows little difference, it is required to investigate a number of different variables such as BIPV types, modules, slope angle and so forth in order to develop an integrated pre-estimation diagram.

• 전기학회논문지P
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• 제64권4호
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• pp.246-250
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• 2015

Solar energy will be an increasingly important part of power generation because of its ubiquity abundance, and sustainability. To manage effectively solar energy to power system, it is essential part In this paper, we develop the PV power prediction algorithm using adaptive neuro-fuzzy model considering various input factors such as temperature, solar irradiance, sunshine hours, and cloudiness. To evaluate performance of the proposed model according to input factors, we performed various experiments by using real data.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제16권1호
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• pp.58-67
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• 2020

A big data processing method to predict solar power generation using systems engineering approach is developed in this work. For developing analytical method, linear model (LM), support vector machine (SVN), and artificial neural network (ANN) technique are chosen. As evaluation indices, the cross-correlation and the mean square root of prediction error (RMSEP) are used. From multi-variable comparison test, it was found that ANN methodology provides the highest correlation and the lowest RMSEP.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1572-1581
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• 2022

Energy conversion to renewable energy is being promoted to solve the recently serious environmental pollution problem. Solar energy is one of the promising natural renewable energy sources. Compared to other energy sources, it is receiving great attention because it has less ecological impact and is sustainable. It is important to predict power generation at a future time in order to maximize the output of solar energy and ensure the stability and variability of power. In this paper, solar power generation data and sensor data were used. Using the PCC(Pearson Correlation Coefficient) analysis method, factors with a large correlation with power generation were derived and applied to the GAM(Generalized Additive Model). And the prediction accuracy of the power generation prediction model was judged. It aims to derive efficient solar power generation in the future and improve power generation performance.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.816-819
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• 2007

국내에서 IGCC 플랜트의 복합발전시스템의 평가는 여러 분야별로 진행되어 왔다. 크게 살펴보면 다음과 같다. 첫 번째는 가스터빈 쪽의 기술이다. 즉, 기존 천연가스를 이용하는 가스터빈을 어떻게 하면 석탄가스를 사용하는 IGCC 플랜트에 적합하게 맞출 것인가 하는 문제이다. 두 번째는 효율을 어떻게 하면 높일 수 있는가의 문제로서 석탄의 종류, 가스화 방법을 효율적으로 선택, HRSG(heat recovery steam generator)를 효율적으로 설계, 그리고 정제공정에서의 에너지 소비를 줄이는 분야였다. 세 번째는 어떻게 하면 오염을 줄일까의 문제로서 질소나 스팀 분사를 연계하여 NOx를 감소시키고 정제 공정에 사용되는 촉매를 개발한다던지 공정을 발달시키는 분야였다. 이 외에도 여러 종류의 연구가 이 분야에서 있었으나 주로 설계 분야의 연구가 주되였다. 이것은 발전소의 건설을 위한 초기 단계로서 당연한 결과일 수 있다. 그러나, 지금 IGCC 플랜트가 건설되는 과정에 있으므로 우리나라 전력계통 연계와의 문제도 생각해보아야 한다고 생각한다. 따라서 이번 연구에서는 IGCC 플랜트 운영의 불확실성이 약간이라도 존재하기에 이 플랜트가 기저발전 보다는 첨두발전 쪽이나 태양열/광발전, 풍력발전 등 다른 신재생에너지 자원처럼 독립된 전력 시스템으로 운영될 것이라 생각하고 이렇게 운영될 때는 발전소의 부하률의 변화가 심할 수 있다는 가정하에 플랜트의 부하률에 따른 석탄의 합성가스, 연료가스 전환량 및 전환효율 및 발전량 및 발전효율을 전산모사를 통해 예측해보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.216-219
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• 2011

신.재생에너지는 머지않아 고갈될 것이라 예측하고 있는 화석에너지의 대체에너지로서 대형 홍수와 국지적 집중호우, 가뭄과 전염병, 기근 등 우리인류의 생존을 위협하는 재앙을 어느 정도 줄일 수 있고, 온실효과 가스를 저감하고자 하는 하나의 방법으로서 가스배출량이 적은 수력, 풍력, 태양광 등의 재생에너지를 이용한 방법이다. 이 중 물은 무한적인 자원이 아니기 때문에 소중히 여기고 순환과정을 통하여 재활용 될 수 있고, 친환경적이고 장기적인 수명과 다른 자원을 사용하는 발전소들보다 더 효율적이며 복원 가능성이 크고 다른 오염유발 에너지 자원을 대신한다. 본 연구에서는 경상북도 북부지역 5개 지점의 소수력발전 후보지점에 대한 평 갈수기 및 홍수기의 유량측정에서 수위-유량관계곡선식의 유도등의 목적을 달성하기 위하여 2009년 3월부터 2010년 9월까지 5개 지점을 대상으로 현지조사 및 자료수집, 측량작업, 유량측정 등을 실시하였다. 본 유량측정을 통하여 경상북도 북부지역의 최적 소수력 발전지점 선정을 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 기술혁신학회지
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• 제12권4호
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• pp.788-818
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• 2009

신 재생 에너지는 석탄, 석유, 원자력, 및 천연가스가 아닌 태양에너지, 바이오매스, 풍력, 소수력, 연료전지, 석탄액화 가스화, 해양에너지, 폐기물 에너지 및 기타로 구분되고 있고, 이 외도 지열, 수소, 석탄에 의한 물질을 혼합한 유동성 연료를 의미한다. 세계 선진국들은 신 재생에너지 기술개발의 중요성을 인식하고 기술개발 및 상용화를 위하여 중장기적인 개발계획을 수립하고 과감한 정책적 재정적 지원을 하고 있는 상황이다. 정부에서 지금까지 추진해 온 신 재생에너지 기술개발사업 유형 및 분야별 성과관리 확산, 사업화 추진이 소기의 목적을 제대로 달성하고 있다는 실증적 효과분석이 필요하다. 신재생에너지와 관련된 연구는 대체에너지 및 태양열, 태양광, 바이오매스 등 각각의 기술에 대한 개발 보급 현황과 특수한 지역에 대한 타당성 검토 등의 연구가 주를 이루었다. 관련연구의 검토 결과는 신재생에너지 중에서 재생에너지 혹은 전체 에너지 공급과 수급의 문제 나아가 특정 분야의 공급능력 향상을 위한 대책 등에 중점을 두고 있고, 신재생에너지 기술개발 확대에 따른 관련 사업의 능력 증대나 사업화 측면의 심층연구는 아직 부족한 실정이라고 판단된다. 미국과 영국의 다양한 신재생에너지 개발 및 보급 지원정책 등은 우리나라도 유사하게 추진하고 있으며, 일본이 태양광 분야에서 주도적인 입장을 취할 정도로 전진한 배경은 정부주도지원, 기업참여, 사회적 이슈화 등을 들 수 있다. 신재생에너지 기술개발 및 사업화의 계량적 거시경제적 효과분석은 신재생에너지를 중심으로 하는 '에너지원별 비용/편익분석 모형'을 활용하여 신재생에너지 기술개발에 의한 관련 산업 생산 증대, 부가가치 향상 효과 등을 예측하는 기법을 적용한다. 신재생에너지 기술개발 투자와 신재생에너지 생산량 및 발전량의 관계는 각각 정비례하고, R&D총투자에 의한 신재생에너지 생산량 승수에 비해 에너지 발전량 승수가 상대적으로 약간 높았다. 이는 최종 소비재인 에너지 발전량에 대한 기술개발 영향이 크다는 의미이다. 신재생에너지 생산량에 대한 R&D총투자는 정(+)의 영향을 미치고 있는데, 정부지원금은 정(+)의 영향이지만 민간투자액은 역(-)의 영향관계로 나타났다. 이는 신재생에너지 생산량에 대한 연구개발 효과가 민간투자 보다 정부지원금에 의해 주도되고 있음을 시사한다. 반면 신재생에너지 발전량에 대한 R&D총투자는 정(+)의 영향을 미치고 있는데, 정부지원금과 민간투자 모두 영향관계가 없는 것으로 나타났다. 이는 신재생에너지 분야의 발전량에 대한 연구개발 효과가 정부지원금과 민간투자 모두 영향을 미치고 있지 못하고 있음을 시사한다. 본 연구의 분석 결과의 시사점으로는 신재생에너지 기술개발 및 사업화 추진에 있어서 정부 지원정책도 중요하지만 민간의 투자와 적극적인 참여가 사업 성공의 관건이라는 점을 감안할 필요가 있다.

• Current Photovoltaic Research
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• 제8권1호
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• pp.39-43
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• 2020

In this study, we predict the generation of end-of-life photovoltaic modules when Feed in Tariff applied, in Republic of Korea. Based on the installation of photovoltaic modules, we prepared three different senarios in order to estimate the generation of end-of-life photovoltaic modules. The senarios are i) early worn-out, ii) mid worn-out and iii) late-worn out senario. We selected the mid worn-out senario to estimated the amount of end-of-life photovoltaic modules in this study. Establishment of the end-of-life module generation scenario predicted generation of end-of-life photovoltaic module, and forecasted generation amount of end-of-life module to which Feed in Tariff was applied in consideration of installed photovoltaic modules installed by Feed in Tariff support. The generation of Feed in Tariff-applied end-of-life modules increased from 2021 to 2025 compared to without Feed in Tariff, and since then, the Feed in Tariff-applied end-of-life modules were generated as waste modules during the relevant period (2021 ~ 2025).

• 전기학회논문지
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• 제64권3호
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• pp.393-398
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• 2015

City or Community-scale Energy Management System(CEMS) is used to reduce the total energy consumed in the city by arranging the energy resources efficiently at the planning stage and controlling them economically at the operating stage. Of the operational functions of the CEMS, generation forecasting of renewable energy resources is an essential feature for the effective supply scheduling. This is because it can develop daily operating schedules of controllable generators in the city (e.g. diesel turbine, micro-gas turbine, ESS, CHP and so on) in order to minimize the inflow of the external power supply system, considering the amount of power generated by the uncontrollable renewable energy resources. This paper is written to introduce numerical models for photo-voltaic power generation prediction based on the weather forecasting information. Unlike the conventional methods using the average radiation or average utilization rate, the proposed models are developed for CEMS applications using the realtime weather forecast information provided by the National Weather Service.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1530-1537
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• 2016

Recently, solar power generation shows the significant growth in the renewable energy field. Using the short-term prediction, it is possible to control the electric power demand and the power generation plan of the auxiliary device. However, a short-term prediction can be used when you know the weather forecast. If it is not possible to use the weather forecast information because of disconnection of network at the island and the mountains or for security reasons, the accuracy of prediction is not good. Therefore, in this paper, we proposed a system capable of short-term prediction of solar power generation amount by using only the weather information that has been collected by oneself. We used temperature, humidity and insolation as weather information. We have applied a moving average to each information because they had a characteristic of time series. It was composed of min, max and average of each information, differences of mutual information and gradient of it. An artificial neural network, SVM and RBF Network model was used for the prediction algorithm and they were combined by Ensemble method. The results of this suggest that using a moving average during pre-processing and ensemble prediction models will maximize prediction accuracy.