This study predicts solar radiation, solar radiation, and solar power generation using hourly weather data such as temperature, precipitation, wind direction, wind speed, humidity, cloudiness, sunshine and solar radiation. I/O pattern in supervised learning is the most important factor in prediction, but it must be determined by repeated experiments because humans have to decide. This study proposed four input and output patterns for solar and sunrise prediction. In addition, we predicted solar power generation using the predicted solar and solar radiation data and power generation data of Youngam solar power plant in Jeollanamdo. As a experiment result, the model 4 showed the best prediction results in the sunshine and solar radiation prediction, and the RMSE of sunshine was 1.5 times and the sunshine RMSE was 3 times less than that of model 1. As a experiment result of solar power generation prediction, the best prediction result was obtained for model 4 as well as sunshine and solar radiation, and the RMSE was reduced by 2.7 times less than that of model 1.
지구환경문제와 에너지 수급관계를 감안할 때, 청정 및 대체에너지 연구개발은 불가피하며, 그 중에서도 태양에너지는 대표적인 대안의 하나로 인식된다. 따라서 태양에너지의 적극적인 활용에 필요한 기초자료의 마련은 필수적이다. 태양에너지의 이용 및 관련 절약 기술에 필요한 태양에너지 자원(기상)에 대한 기술자료는 최소한 30년간의 측정 자료를 필요로 한다. 이들 자료에는 시간별 수평면전 일사량, 법선면 직달일사량 및 수평면 산란일사량은 물론 시간별 평균치로 운량, 기온, 습도 등이 포함된다. 이들 자료로부터 자료의 분포, 평균 및 최고, 최저값 등과 같은 기초자료들을 선별하여 관련 시스템 설계에서 요구하는 기준을 충족하여야 하는 것이다. 그러나 우리나라의 경우, 태양에너지 자원에 대한 정밀한 측정은 1982년 이후 수평면 전일사량, 1990년 이후에서나 법선면 직달일사량에 대하여 본격적으로 이루어진 실정으로, 자료의 표준화 및 신뢰성 확보에는 여전히 상당한 시간과 노력이 요구되는 실정이다. 지속적인 측정과 더불어 요구되는 것으로 측정자료의 가공기술을 들 수 있다. 즉, 측정자료의 품질평가 및 관리 기술, 미측정 또는 불량자료의 복원 기술 및 측정 지역외 자료의 추정을 위한 보간기술 등이다. 이와 같은 기초자료 및 기술에 관한 연구개발은 보다 구체적인 적용에 앞서 필수적으로 이루어져야 할 과제이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.457-457
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2022
최근 기후변화로 인한 위기가 인류의 생존을 위협하면서 전 지구적으로 기후변화에 대응하기 위한 탄소 중립 대책을 모색하고 있으며, 지속가능한 신재생에너지에 대해 주목하고 있다. 산업통상자원부는 2034년까지 총 발전량 중 신재생에너지의 비율을 25.8%까지 증가시키는 것을 목표로 신재생에너지의 발전 비율을 증가시키기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 신재생에너지 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 태양광 발전은 비교적 광범위한 부지를 필요로 하고 있으며, 환경 및 지형적 영향이 크게 작용하는 만큼 발전 시설 부지 선정 및 운용 계획을 위한 면밀한 분석이 필수적이다. 그러나, 태양광 발전 활용 계획을 수립하기 위해 고려할 수 있는 지상 관측 일사량 및 일조량 데이터는 상당히 제한적이며 관측 밀도가 조밀하지 않다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 천리안위성의 후속으로 발사된 천리안2위성의 산출물인 일사량 데이터를 활용하여 한반도 영역에서의 일사량에 대한 시·공간적 분석을 수행하였으며, 이를 기반으로 각 지역적 특성을 파악하고, 토지 피복 유형에 따른 태양광 발전의 효율 정도를 분석·평가하였다. 본 연구의 결과는 계측 지역 및 미계측 지역에서의 시공간적인 태양광 에너지의 효율성에 대한 정보를 제공함에 따라 태양광 발전을 위한 관련 시설물들의 최적 설치 위치 및 규모 등에 대한 설계 기준 마련에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
인간의 삶과 밀접한 관련이 있는 태양 에너지는 전세계적으로 에너지 부족 문제 해결방안을 위한 대체 에너지 자원으로 각광 받고 있다. 즉 태양으로부터 방출되어 지표면에 도달하는 태양광은 연간 약 23,000 TW(Perez et al., 2009)로써 다른 어떤 종류의 에너지원보다 풍부하기 때문에 태양광 발전은 양적인 측면에서의 무한한 잠재력뿐만 아니라 환경적인 측면에서 무공해라는 장점을 가진다. 특히 국내에서는 2030년까지 태양광 에너지와 풍력 및 수소에너지들은 3대 국가 에너지 전략 분야로 집중 육성되고 있다(한국과학기술정보연구원, 2007). 지표면에 도달하는 태양 에너지 평가 및 분석을 위하여 일사계에 의한 관측 자료가 이용될 수 있으나 관측 영역 및 관측 정밀도 문제 때문에 태양 복사 모델(Solar Radiative Transfer Model)에 의한 계산 자료가 중요하게 활용된다. 이 연구에서 한반도의 지표면 태양광 계산을 위하여 사용된 모델은 Iqbal(1983)에 근거한 것으로써 단일 기층의 모형대기를 가정한 모델이며 상세 모델(Line-by-Line Model)에 의하여 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산하였다. 이 계산을 위하여 대기 중의 가스와 에어로졸 및 구름 성분들에 대한 모델 입력자료 등이 요구되며 이 자료들은 기상청의 수치 모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RDAPS)과 기상 관련 인공위성(OMI와 MODIS 및 MTSAT-1R 등)으로부터 발췌하여 사용하였다. 그 결과 이 연구 기간(2009년 1월 ~ 2009년 12월)동안 1 km 간격의 수평면에 대하여 계산된 한반도의 지표면 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5400MJ/m^2$ 이상)이 나타났다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 이 연구 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 결여 때문으로 평가된다.
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.
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.
Park, Jaegyun;Yun, Jungnam;Lee, Somi;Yun, Kyungshick
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2010.06a
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pp.71.1-71.1
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2010
본 연구는 1.3 MW급 태양광 발전소에서 기온 및 일사량에 따른 발전성능이 유지 보수 및 사후관리에 따라 성능이 향상될 수 있음을 실측자료를 통해 입증하는데 목적이 있다. 실측자료는 2008년 5월 전북 부안에 설치된 태양광 발전소에서 측정된 기온 및 일사량에 따른 발전량을 이용하였으며, 측정기간은 2009년 1월~2009년 12월까지 1년간 모니터링을 한 데이터를 기반으로 분석하였고, 발전소 성능 지표인 PR(Performance Ratio)을 계산하여 자료로 활용하였다. 또한, 실측자료는 PVSYST를 이용하여 실측자료와 동일한 조건에서 예측된 시뮬레이션 발전량 및 PR값과 비교 분석하였다. 실측자료와 해석결과의 비교에서 월단위로 측정된 실측 발전량과 예측 발전량은 유사한 경향을 나타냈으며, 실측 발전량은 예측 발전량 대비 약 5% 낮게 나타났다. 또한, 실측 PR값은 예측 PR값보다 약 4.97% 높게 나타났는데, 이는 해석을 위해 적용되는 일사량(기상청)과 실측 일사량이 다르고, Team Function 방식으로 구동되는 인버터와 시뮬레이션에서의 인버터 구동방식의 차이 때문인 것으로 판단된다. 한편, 일조량의 증가에 따른 1.3MW급 태양광 발전소의 발전량은 비례적으로 증가하는 경향을 나타냈으며, 7월의 경우 기후특성으로 인하여 국부적으로 감소하는 특성을 나타낸다.
The measured solar radiation incident on tilted surfaces by all directions has been widely used as important solar radiation data in installing solar collectors, hot water systems, and photovoltaic modules, and in designing solar buildings and houses. To maximize the incident beam radiation, the slope, which is the angle between the plane of the surface in question and the horizontal, and the solar azimuth angles are needed for these solar applied systems. To respond to above needs, a theoretical study with actual measurements on moving route of the sun is carried out. This study focuses on the development of an solar expert system and on the selection of slopes for solar absorber plates in Korea.
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.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.129-129
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2017
태양광 발전으로 생산된 전력으로 냉방기나 난방기를 직접 구동하는 경우에 냉방을 위해서는 7,8,9월 집광량이 많아야 하고, 난방을 위해서는 12,1,2월에 집광량이 많아야 한다. 하지만 일반적으로 사용되는 집광판은 평판형의 고정식이 대부분으로 필요에 따라서 집광량을 변동시키는 것이 불가능하다. 따라서 전력부하가 가장 큰 시기에 집량광이 가장 많아지도록 설치되어야 한다. 본 연구에서는 최적의 집광판 설치조건을 구명하기 위하여 집광판의 설치 각도에 따른 년중 일사량을 예측하기 위한 모델을 개발하고 계산된 일사량과 기상청에서 실측한 일사량을 비교하였다. 분석 대상은 대전(북위 36도 22분)으로 하였다. 년간 최대 일사량을 확보할 수 있는 집광판 설치각은 $36^{\circ}$로 분석되었다. 반면에 월별로 최대 일사량을 확보하기 위한 집광판 설치각도는 1월에 $57^{\circ}$, 2월에 $48^{\circ}$, 3월에 $36^{\circ}$, 4월에 $24^{\circ}$, 5월에 $15^{\circ}$, 6월에 $12^{\circ}$, 7월에 $15^{\circ}$, 8월에 $24^{\circ}$, 9월에 $36^{\circ}$, 10월에 $45^{\circ}$, 11월에 $57^{\circ}$, 12월에 $60^{\circ}$로 예측되었다. 한편 냉방부하가 많은 6.7.8.9월에 최대 일사량을 확보하기 위한 집광판 설치각도는 $21^{\circ}$로 예측되었다. 이상의 결과로 볼 때 태양광 발전을 위한 집광판은 전력부하와 용처에 따라 적정한 설치각도를 결정하는 것이 중요한 것으로 판단되었고, 본 연구에서 개발된 예측모델이 이러한 작업에 유효하게 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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