• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.39 no.5
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• pp.41-52
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• 2019

The purpose of the work is to develop a simple solar irradiance prediction model using a deep learning method, the LSTM (long term short term memory). Other than existing prediction models, the proposed one uses only the cloudiness among the information forecasted from the national meterological forecast center. The future cloudiness is generally announced with four categories and for three-hour intervals. In this work, a daily irradiance pattern is used as an input vector to the LSTM together with that cloudiness information. The proposed model showed an error of 5% for learning and 30% for prediction. This level of error has lower influence on the load prediction in typical building cases.

• Journal of agriculture & life science
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• v.46 no.5
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• pp.143-152
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• 2012

This study was performed to reduce the operating cost of a greenhouse by securing electric energy required for greenhouse operation. Therefore, it experimentally reviewed the performance analysis of photovoltaic system in terms of maximum amount of generated electric power based on the amount of horizontal solar radiation during daytime. That is to say, the maximum solar radiation at 300, 400, 500, 600, 700, 800 and 900 W. $m^{-2}$, respectively. The amount of momentary electric power of the photovoltaic system at any was about 970 W and we found that the momentary efficiency of the photovoltaic system that was used for this experiment was 97%. In the case of this system, we found that electric power will be generated when amount of horizontal solar radiation is more than 200 W. $m^{-2}$, at minimum. If the amount of horizontal solar radiation is increased, the maximum power generation is also increased. At that time, the maximum efficiencies were 30, 78, 86 and 90%, respectively. However, when the amount of insolation was about 800 W. $m^{-2}$, the maximum power generation tended to be lower than 700 W. $m^{-2}$. The efficiency which caused the maximum electric power was decreased to less than 97% of the momentary generated electric power. When the total amounts of horizontal solar radiation per day were 3.24, 8.10, 10, 90, 12.70, 14.33, 19.53 and $21.48MJ{\cdot}m^{-2}$ respectively, the total amounts of power energy were 0.03, 0.40, 3.60, 4.37, 4.71, 4.70 and 4.91 kWh. And it represented that the total amounts of power energy were either decreased or increased a bit on the border between some solar radiations. The temperature at the back of the array tended to be higher than the temperature at the front but it demonstrated an increased when the amount of solar radiation increased. In the case of this system, the performance of the module in terms of degradation has not been shown yet.

• 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 KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.289-291
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• 2008

태양전지에 관한 많은 모델이 제안되어 왔으나 대부분은 특정 일사량에서 측정된 태양전지의 I-V 특성커브를 기준으로 보간법을 사용하여 운전점을 구하는 모델링 방식을 사용하고 있으며, 태양전지의 동특성 모델에 관한 연구는 매우 드물다. 효율적인 에너지 변환을 위한 고성능 전력변환기의 설계를 위해서는 태양전지의 정특성 및 동특성에 관한 정확한 정보가 요구된다. 태양전지의 정특성은 제조사에 의해 일반적으로 측정되어 공개되므로 용이하게 이해될 수 있으나 동특성은 그렇지 못하다. 본 논문에서는 임피던스 분광법(Impedance Spectroscopy)을 이용하여 태양전지 모듈의 동특성 모델을 개발하고, 개발된 모델의 유용함과 정밀함을 실험을 통해 검증 하였다. 개발된 동특성 모델은 정밀한 태양전지 시뮬레이션과 새로운 MPPT 알고리즘 개발에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2008.10a
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• pp.221-224
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• 2008

본 논문은 일사량과 온도의 조건에 따른 태양전지 셀의 등가회로 모델을 모델링하였고, 이를 바탕으로 제작사의 태양광 모듈을 시뮬레이션하여 비교 검토하였다. 검토결과 태양광 모듈의 사양서와 시뮬레이션 값의 오차율이 낮아 신뢰성을 확보할 수 있었으며, 또한 최적인 태양광 모듈 어레이를 시뮬레이션하여 최적인 태양전지 모듈 어레이의 규모를 선택하여 독립형 태양광 시스템을 구현하였다. 또, 특정지역에 설치 최적인 출력전력도 시뮬레이션을 통하여 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.360-361
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• 2014

등명기 및 통신, 해상관측장비 등에 필요한 충분한 소비전력 확보와 축전지 장수명을 위한 목적이다. 태양광 발전 시스템에서 태양광은 자동차의 연료와 같다. 따라서 기존 육상 태양광 시스템에서 발전하는 성과와 해상 등부표 위 한정된 면적 공간에서 발전 가능성을 정확히 분석하기 위해 연료에 대한 고도의 지식과 미래 신뢰성을 확보하는 것이 필수적이다. 해상 해수면 등부표 위에 탑재되는 독립형 태양광발전 시스템의 성과를 예견하는 데에는 일사량의 변화가 가장 큰 불확실성을 나타낸다. 그 이유는 대기와 해상기후의 상태에 따라 태양광이 대기를 통과하면서 전달 산란 채광 흡수되는 작용이 다르고 불안정한 대기와 해상의 롤링과 피칭으로 수광(채광) 조건이 변화무쌍하기 때문이다. 등부표의 한정된 면적과 공간에서 전력공급을 할 수 있는 한계가 있다. 정보통신기술(ICT) 발달에 따른 소비전력 연동시스템 증가로 인해 절대적인 전력량 확보가 필요하다.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.25 no.1
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• pp.11-18
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• 2005

Since the direct normal insolation is a main factor for designing any solar thermal power system, it is necessary to evaluate its characteristics all over the country. We have begun collecting direct normal insolation data since December 1990 at 16 different locations and considerable effort has been made for constructing a standard value from measured data at each station. KIER(Korea Institute of Energy Research's new data will be extensively used by solar thermal concentrating system users or designers as well as by research institutes. From the results, we can conclude that 1) Yearly mean $5.4kWh/m^2/day$ of the direct normal insolation was evaluated for clear day all over 16 areas in Korea. 2) Clear day's direct normal insolation of spring and summer were $5.53kWh/m^2/day$ and $5.84kWh/m^2/day$, and for fall and winter their values were $5.3kWh/m^2/day$ and $4.94kWh/m^2/day$ respectively. So, spring and summer were higher, and fall and winter were lower than the yearly mean value.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.8
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• pp.2963-2967
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• 2010

In this paper, we have predicted and analyzed the MSX 60 photovoltaic module's output according to the temperature and solar radiation conditions by MATLAB program. 2 and 3-dimensional I-V curves of the PV module considered temperature, series resistance and solar radiation variation. are shown. Also, calculated PV's electrical parameters are Isc = 3.8 A, Voc = 21 V, Pmax = 60 W. Compared with the actual photovoltaic module's data, these simulated results agreed well with within the manufacturer's maximum error range 3%.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 2008.04a
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• pp.209-214
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• 2008

Since the direct normal insolation is a main factor for designing any solar thermal power system, it is necessary to evaluate its characteristics all over the country. We have begun collecting direct normal insolation data since December 1992 at 16 different locations and considerable effort has been made for constructing a standard value from measured data at each station. KIER(Korea Institute of Energy Research)'s new data will be extensively used by solar thermal concentrating system users or designers as well as by research institutes. From the results, we can conclude that 1) Yearly mean 2.67 kWh/$m^2$/day of the direct normal insolation was evaluated for all days all over the 16 areas in Korea. 2) All day's direct normal insolation of spring and summer were 2.91 kWh/$m^2$/day and 2.23 kWh/$m^2$/day, and for fall and winter their values were 2.78 kWh/$m^2$/day and 2.77 kWh/$m^2$/day respectively. So, spring, fall and winter were higher, and summer was lower than the yearly mean value

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.32 no.3
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• pp.77-87
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• 2012

Images taken by geostationary satellite may be used to estimate solar irradiance fluxes at earth's surface. It is based on the empirical correlation between a satellite derived cloud index and the irradiance at the ground. For the validation, estimated direct normal Insolation is compared with observed direct normal Insolation at 16 sites over the Korean peninsular from January 1982 to December 2010. Estimated direct normal Insolation shows reliable results with average deviation of -5.4 to +5.9% from the measured values and the yearly averaged direct normal Insolation of Korean peninsula was turned out to be 2.93 $kW/m^2/day$.