A study was conducted to analyze data from 1981 to 2020 for understanding the impact of climate on solar energy generation. A significant increase of 104.6 kWhm-2 was observed in the annual cumulative solar radiation over this period. Notably, the distribution of solar radiation shifted, with the solar radiation in Busan rising from the seventh place in 1981 to the second place in 2020 in South Korea. This study also examined the correlation between long-term temperature trends and solar radiation. Areas with the highest solar radiation in 2020, such as Busan, Gwangju, Daegu, and Jinju, exhibited strong positive correlations, suggesting that increased solar radiation contributed to higher temperatures. Conversely, regions like Seosan and Mokpo showed lower temperature increases due to factors such as reduced cloud cover. To evaluate the impact on solar energy production, simulations were conducted using climate data from both years. The results revealed that relying solely on historical data for solar energy predictions could lead to overestimations in some areas, including Seosan or Jinju, and underestimations in others such as Busan. Hence, considering long-term climate variability is vital for accurate solar energy forecasting and ensuring the economic feasibility of solar projects.
일출 이후부터 일몰 전까지 매시 간격으로 태양 일사로 인한 지표부근 기온상승 효과와 풍속이 미치는 영향을 추정하고자, 동향사면과 서향사면 간 대표 기상관측지점에 대하여 매시 일사량 편차에 따른 관측기온의 편차(기온변화량)을 풍속별로 구분하여 도출하였다. 일사편차 1 MJ/㎡ 당 기온변화량으로 일사효과를 표현하여 풍속과의 경험식을 구하고, 이것을 토대로 2018년 1월부터 2018년 12월까지 농산촌의 복잡지형에 위치한 기상관측지점 25곳에 대해 주간(06:00~19:00) 매시 기온을 추정한 후 검증하였다. 그 결과 추정값과 관측값의 평균 ME는 -0.98~0.67℃, 평균 RMSE는 0.95~2.04℃ 나타났다. 오후 3시 기준의 한낮기온은 선행연구에서 제시한 기존 모형과 추정신뢰도를 대조하였는데, 기존 모형의 추정오차(ME -0.91℃, RMSE 1.47℃)를 ME -0.45℃, RMSE 1.22℃까지 개선시킬 수 있었다.
본 연구는 수상 태양광 발전시설의 설치로 인한 농업용 저수지의 수질변화를 평가하기 위해 경기도 안성시 금광저수지에 위치한 수상 회전식 태양광 발전시설에서 발전시설 설치에 따른 차광구역 6지점과 비차광구역 4지점을 선정하여 1년 동안 총 16회에 걸쳐 차광으로 인한 수질변화를 시간과 수심 별로 분석하였다. 이를 위해 수온, pH, DO, Chl-a, BGA 항목을 0.3 m, 1 m, 3 m, 5 m의 수심별로 측정하고, 표층의 시료를 채수하여 COD, TN, TP 항목을 분석하였다. 연구결과, 금광저수지 내 10곳의 측정지점 간의 관측된 전 수질항목에서 차이는 유의확률(p - value) 0.05 이상으로 유의수준(${\alpha}=0.05$)에서 서로 다르지 않다고 통계학적으로 분석되었다. 이러한 결과를 토대로 측정지점을 차광구역(site 1~6)과 비차광구역(site 7~10)으로 그룹화 후 시간 및 수심에 따른 변화를 확인하였다. 차광구역과 비차광구역 간의 수온, pH, DO, COD, TN, TP, Chl-a, BGA의 계절 및 수심에 따른 차이는 유의한 수준에서 통계학적으로 다르지 않았다(p > 0.05). Chl-a와 BGA의 경우, 7월에 비차광구역보다 차광구역에서 일부 높은 농도가 관측되었으나 이는 기록적인 가뭄과 낮은 저수량, 발전시설 구조물에 부착된 부착조류의 과다성장으로 인한 일시적 현상으로 전체 수질은 통계학적으로 유의할 만한 차이가 없는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 수상 회전식 태양광 발전시설의 설치로 인한 저수지 수면의 차광이 전체 수면적 대비 0.5% 미만으로 일사량 유입 감소효과는 취송 및 방류를 통한 저수지 수체의 혼합 효과 대비 미미했기 때문인 것으로 판단된다. 향후, 수상 태양광 발전시설 설치로 인한 수질변화를 면밀히 연구하기 위해서는 보다 넓은 면적의 태양광 발전시설의 설치로 인한 차광과 함께 장기적인 수질 및 수생태계 관측이 필요할 것으로 판단된다.
조경용 녹음수가 하절기 옥외공간에서 인간이 느끼는 열쾌적성에 미치는 효과를 객관적으로 검증하기 위하여 수형이 서로 다른 미국참나무, 배롱나무, 참느릅나무 등 세 종의 수목를 선정하여 일사차단율과 평균복사온도 저감 효과를 비교분석하였다. 또한, 주기적으로 수관부 사진을 촬영하여 수관부의 변화특성도 비교 검토하였다. 일사량과 건구온도, 흑구온도를 현장에서 자동으로 계측 기록할 수 있는 시스템을 구축하여 각 수목의 수관 하부에 지면으로부터 1.1m 위치에 설치하고, 2013년 4월 1일부터 동년 11월 30일까지 매 분 단위로 기록될 수 있도록 설정하였다. 수관의 천공차폐율 분석결과, 비교적 일정한 상태를 유지한 것으로 나타난 2013년 6월 1일부터 동년 8월 30일까지의 자료 중, 우천과 이상 기상일 자료를 제외한 오전 10시에서 오후 2시까지의 자료를 통계 분석에 이용하였다. 10분 단위 평균값으로 환산된 총 6,640건의 흑구온도와 건구온도를 바탕으로 평균복사온도를 환산하였으며, 이를 각 시험구의 일사량과 비교 분석하였다. 분석 대상 기간 중 미국참나무와 배롱나무, 참느릅나무 수관부의 평균 천공차폐율은 각각 99%, 98%, 97%였으며, 각 수관하부에 도달한 평균 태양 복사량은 $106W/m^2$, $163W/m^2$, $202W/m^2$로 대조구의 $823W/m^2$와 비교했을 때, 최소 75%이상이 차단된 것으로 나타났다. 또한, 평균복사온도의 경우, 각각 $30.34^{\circ}C$, $33.34^{\circ}C$, $34.77^{\circ}C$로 계산되어 대조구의 $46.0^{\circ}C$와 비교했을 때, 적게는 $10^{\circ}C$에서 많게는 $16^{\circ}C$까지 수목의 수관부에 의해서 저감된 것으로 나타났다. 일사량과 평균복사온도의 관계를 회귀분석한 결과, 매우 밀접한 선형관계를 형성하고 있었으며, 설명력도 매우 높게 분석되었다. 결론적으로 본 연구를 통해서 하절기 옥외공간에서 녹음수의 수관은 일사량의 상당부분을 차단함으로써 인간이 체감하는 열쾌적성을 개선하는데 매우 중요한 역할을 하고 있다는 점을 객관적으로 확인할 수 있었다. 따라서, 옥외공간에 더 많은 녹음수와 숲을 조성하여 그늘 지역을 증가시킴으로써 인간의 하절기 옥외활동에 부정적 영향을 주고 있는 불필요한 열에너지를 현격하게 저감시켜 쾌적한 열환경을 효과적으로 조성할 수 있을 것이다.
전세계적으로 일사계 비교관측 기술은 급격히 발전하고 있지만 국내의 경우 일사 비교관측 표준지침을 준비하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 기상 및 지리적 환경을 고려하여 전천일사계의 비교관측 절차를 정립하였다. 2017년 아시아 지역 복사센터에서는 국가표준 일사계들의 비교관측을 통해 일사계 보정이 이루어졌다. 이때 검교정된 기상청 기준기를 이용하여 기상청의 부기준기들과 강릉원주대의 전천일사계의 비교관측 및 검교정이 수행되었다. 비교관측 및 검교정은 2018년 10월 24일부터 10월 25일(2일)까지 수행되었으며 비교관측자료를 분석하여 오차분석 및 검교정을 수행하였다. 보정전 비교관측에 따르면, 전천일사계 부기준기들(B-J)은 기상청 전천일사계 기준기(A)를 기준으로 ${\pm}12.0W\;m^{-2}$2 이하의 편차가 나타났고 B와 I 전천일사계는 ${\pm}4.0W\;m^{-2}$ 미만의 작은 편차를 보였다. 태양 복사량이 $450W\;m^{-2}$ 이상인 자료들을 이용하여 감도정수의 보정값을 계산하였다. B와 I 일사계(오차 ${\pm}0.5W\;m^{-2}$ 이하)를 제외한 일사계들(오차 ${\pm}5W\;m^{-2}$ 이상)은 $0.08-0.16{\mu}V(W\;m^{-2})^{-1}$ 감도정수 변경이 적용되었다. C 일사계는 감도정수의 변화가 가장 컸으며 감도정수는 $-0.16{\mu}V(W\;m^{-2})^{-1}$으로 보정하였다. 비교관측에 참가한 9종의 기준기 및 부기준기들의 최종 관측오차는 $0.06W\;m^{-2}$ (0.08%) 이하였으며 허용범위인 ${\pm}1.00%$ (${\pm}4.50W\;m^{-2}$)로 검교정되었다.
본 연구의 목적은 도시폭염 저감을 위한 기법인 쿨루프를 연구지역에 적용하여 토지피복 객체 간 지표 온도와 흡수일사 간 공간적 상관관계 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해 실제 쿨루프가 적용된 경상남도 김해시 장유무계동 인근을 연구지역으로 선정하였으며, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외 영역센서 FLIR Vue Pro R, 가시광선 영역센서 H20T와 다중분광영역 센서인 Micasense Red-Edge를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 2021년 7월 27일 아침 7시 15분부터 약 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 동일 시간대의 흡수일사 분포도, 쿨루프(113개) 및 일반옥상(367개) 지붕 객체를 추출하였다. 흡수일사 분포도는 ArcGIS의 3D 분석 기능인 Solar Radiation Analysis Tool을 통해 산출한 전천일사 분포도에 Micasense Red Edge를 통해 촬영한 Blue, Green Red, Near Infrared, Red Edge Range 영역대 센서의 조합을 통해 구축한 연구 지역의 알베도 값을 반영하여 구축한다. 전술된 자료를 기반으로 일반옥상과 쿨루프 지붕 객체별 지표온도와 흡수일사 간 Pearson 상관계수를 산출하였다. 분석 결과 일 평균 기준 일반옥상 0.550, 쿨루프 0.387의 상관계수 값을 나타내고 있었다. 하지만, 시간대별 상관성의 변화를 파악한 결과 분석일 기준 태양고도가 높은 시기인 11시 30분과 13시의 경우 일반옥상과 쿨루프 간 상관계수의 차이는 0.022, 0.024 값을 보여 유사한 상관성을 보이고 있다. 그 외 시간대는 일반옥상의 상관계수 값이 쿨루프 보다 약 0.1 이상 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 드론을 통해 취득한 고해상도 영상을 활용하여 쿨루프의 실질적 일사차단 영향의 가능성을 대조군이 되는 일반 옥상과의 상관성 비교를 통해 파악한 사례 연구이다. 향후 본 연구 결과를 기반으로 효율적인 도시열섬 저감기법 적용이 가능할 것으로 사료된다.
파리기후협정에 따른 온실가스 자발적 감축 의무 이행을 위해 세계적으로 석탄발전과 원자력발전의 비중을 줄이고 태양광 발전을 비롯한 재생에너지의 보급에 국가적 노력을 기울이고 있다. 우리나라도 법령을 도입하여 2040년까지 재생에너지의 발전비중을 30~35%까지 늘리고자 하고 있다. 또한 국외에서는 태양광 발전을 보도 및 도로에 적용하고자 하고 노력하고 있으나 국내의 경우 관련 연구가 전무한 실정이다. 따라서 태양광발전 도로를 개발하기 위한 선행연구로서 보도 및 광장에 적용가능한 태양광 발전 콘크리트 블록을 개발하였으며 이를 현장에 시공하여 적용성을 평가하였다. 실내실험결과 압축강도는 25.5~35.7MPa이 측정되었고 휨강도는 5.1~10.5MPa이 측정되어 국내 기준은 모두 만족하는 것으로 나타났으나 단위시멘트량이 많을수록 부순잔골재의 혼입에 따라 강도가 낮게 측정되었다. 흡수율은 최대 5.7%로 나타나 국내 기준인 7%이하를 만족하였으며 동결융해시험 결과 100싸이클 후 압축강도 감소율은 최대 6.3%로 나타나 양호한 수준으로 측정되었다. 시공 후 침하량을 측정결과 최대 2.498mm가 측정되었으며 전면적에 대해 불규칙한 침하가 발생하였는데 이는 시공시 모래층의 다짐이 불량하였거나 우수에 의한 모래 유출로 인한 것으로 판단된다. 초기발전량의 경우 일사량을 고려하면 적정량이 측정되었다. 태양광 패널과 콘크리트 블록의 유지관리 기법은 추후 연구를 통하여 보다 효율적으로 확립할 필요가 있다.
The TMY (Typical Meteorological Year) for the solar energy study is generated using observation data with 22 solar sites from KMA (Korea Meteorological Administration) during 11 years (2000-2010). The meteorological data for calculation the TMY are used solar radiation, temperature, dew point temperature, wind speed and humidity data. And the TMY is calculated to apply the FS (Finkelstein and Schafer) statistics and RMSE (Root Mean Squared Error) methods. FS statistics performed with each point and each variable and then selected top five candidate TMM months with statistical analysis and normalization. Finally TMY is generated to select the highest TMM score with evaluation the average errors for the 22 whole points. The TMY data is represented average state and long time variations with 22 sites and meteorological data. When TMY validated with the 11-year daily solar radiation data, the correlation coefficient was about 0.40 and the highest value is 0.57 in April and the lowest value is 0.23 in May. Mean monthly solar radiation of TMY is 411.72 MJ which is 4 MJ higher than original data. Average correlation coefficient is 0.71, the lowest correlation is 0.43 in May and the highest correlation is 0.90 in January. Accumulated annual solar radiation by TMY have higher value in south coast and southwestern region and have relatively low in middle regions. And also, differences between TMY and 11-year mean of is distributed lower 100 MJ in Kyeongbuk, higher 200 MJ in Jeju and higher 125 MJ in Jeonbuk and Jeonnam, respectively.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.977-983
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2013
본 연구는 섬 주거시설의 전력부하 변동특성에 적합한 태양광발전설비와 풍력발전설비로 구성된 하이브리드 발전시스템의 발전특성을 예측하고 성능을 평가하는 것을 목적으로, 경상남도 통영시에 소재하는 곤리도를 대상으로 수행한 사례연구 결과이다. 연구 결과, 시각별 전력부하 변동률, 시각별 풍력 발생 변동률, 시각별 일사량 변동률 등이 서로 다르기 때문에, 단순히 전력부하측과 풍력 혹은 태양광발전설비를 1:1로 조합한다면 상호간에 불균형이 발생하여 비효율적임을 알 수 있었다. 또한 부하용량선정방법인 최대부하법과 일일부하법으로 하이브리드 발전시스템의 각 용량을 설정할 경우의 성능을 비교한 결과 두 방법 모두 축전지를 포함한 풍력발전설비만 설치했을 때가 가장 효과적인 것으로 나타났는데 이는 풍력은 태양광과 달리 24시간 지속적으로 발생하기 때문이다.
태양광 발전은 일사량만 있으면 전기에너지를 얻을 수 있기 때문에, 새로운 에너지 공급원으로 용도가 급증하고 있다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템의 컨버터 출력을 이용하여 장단기 출력 예측을 하였다. 예측 알고리즘은 다중선형회귀와 머신러닝의 지도학습 중 분류모델인 서포트 벡터 머신 그리고 DNN과 LSTM 등 딥러닝을 이용하였다. 또한 기상요소의 입출력 구조에 따라 3개의 모델을 이용하였다. 장기 예측은 월별, 계절별, 연도별 예측을 하였으며, 단기 예측은 7일간의 예측을 하였다. 결과로서 RMSE 측도에 의한 예측 오차로 비교해 본 결과 다중선형회귀와 SVM 보다는 딥러닝 네트워크가 예측 정확도 측면에서 더 우수하였다. 또한, DNN 보다 시계열 예측에 우수한 모델인 LSTM이 예측 정확도 측면에서 우수하였다. 입출력 구조에 따른 실험 결과는 모델 1보다 모델 2가 오차가 적었으며, 모델 2보다는 모델 3이 오차가 적었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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