몽골의 태양-기상자원지도는 위성자료 및 재분석 자료를 이용하여 개발되었다. 태양복사량은 단층 태양복사모델을 이용하였으며 입력자료는 SRTM, MODIS, OMI, MTSAT-1R 등의 위성관측자료와 전구모델의 재분석자료를 이용하였다. 계산된 결과는 NCEP/NCAR 재분석 DSWRF 자료를 이용하여 계산된 일사량을 검증하였다. 몽골은 서부의 산악지역과 중남부의 사막 및 반사막지대로 이루어져 있으며 대륙 내부에 위치하여 강수량이 적고 맑은 날이 많아 동일 위도상의 다른 지역과 비교하여 높은 일사량이 나타난다. 서부 산악지역은 고도가 높아 태양에너지가 많이 도달되는 곳임에도 불구하고 일사량이 낮게 나타난다. 그 이유는 산악지역에 존재하는 연중 적설이 위성자료의 구름탐지 알고리즘에서 구름으로 오탐지 되기 때문이다. 따라서 청천지수뿐만 아니라 일사량 또한 낮게 계산된다. 남부지역은 상대적으로 높은 가강수량과 에어로솔 광학두께가 나타났으나 다른 지역에 비해 위도가 낮고 청천지수가 높아 일사량이 높게 나타나는 것으로 분석된다. 계산된 월 누적 일사량은 547.59 MJ로써 전 지점에서 약 2.89 MJ로 높게 계산되었으며 상관성은 0.99였고 평방근오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 6.17 MJ 이었다. 월별 통계 값을 계산하였을 때 상관성이 가장 높은 월은 10월로 0.94였고 3월은 0.62로 가장 낮게 나타났다.
본연구는 타지키스탄 두샨베 솔라스테이션 인프라 구축을 위한 예비조사로 타지키스탄 주요 도시들의 기후, 날씨, 일사량(태양 복사량), 그리고 태양에너지 등을 분석한 결과이다. 타지키스탄 수도인 두샨베의 기후를 분석한 결과, 맑은 날이 70% 이상 확률인 달은 5월 16일~10월 23일까지로 약 5.2개월이며, 일년 중 가장 맑은 날이 많은 달은 8월로 맑을 확률은 99%, 흐린 날이 가장 많은 달은 2월로 맑을 확률은 41%인 것으로 나타났다. 타지키스탄 대표 주인 수그드 주와 고르노바다흐샨 자치주의 주요 도시별 날씨를 분석한 결과, 월평균 흐린 날은 약 3.3일이며, 수그드 주에서 흐린 날이 가장 많이 관측된 도시는 53일을 보인 Dzhauz, 고르노바다흐샨 자치주에서는 79일을 보인 Fedchenko Glacier인 것으로 나타났다. 타지키스탄 주요 도시 18개 지역의 일사량를 분석한 결과, 평균 연간 총 일사량은 2,429 W/m2이며, 평균 월평균 일사량은 202 W/m2인 것으로 나타났다. 연간 총 일사량과 월평균 일사량을 가장 적게 보인 도시는 수그드 주의 Shartuz이며 평균보다 2.7% 작게, 가장 크게 보인 도시는 고르노바다흐샨 자치주의 Khorog와 Jirgatol이며 평균보다 10% 높은 것으로 나타났다. 타지키스탄 주요 도시 Dushanbe, Karakul, 그리고 Jirgatol에 대한 태양에너지를 분석한 결과, 1년 중 여름 기간(5~8월)의 2.4 m2당 일 평균 입사 단파 태양에너지는 7.8 kWh인 반면, 겨울 기간 (11~2월)에는 2.7 kWh로 여름 기간의 35% 정도인 것으로 분석되었다.
경사면일사량은 수평면일사량과 해당위치 지형경사도 간의 기하학적 관계인 일사수광비율을 통해 추정할 수 있다. 그러나 이렇게 추정한 일사량은 주변에 햇빛을 차단하는 장애물이 없다는 것을 가정하기 때문에 만약 실제 농사를 짓고 있는 농장 등에 이를 적용할 경우에 지형으로 인한 차광 등의 영향을 충분히 반영하지 못한다. 음영기복도는 태양의 위치와 지형의 기복으로 인한 직달일사의 변이를 밝기(휘도)로 수치화한 격자 형태의 자료로서, 하나의 격자는 가장 어두운 값 0에서 가장 밝은 값 255까지의 값을 갖는다. 본 연구에서는 지형으로 인한 차광효과를 모의하기 위해 30m 해상도의 DEM을 이용하여 연구지역의 음영기복도를 제작하고 휘도 분석을 수행하였다. 연구지역에 설치된 AWS 22개 지점의 기상자료를 수집하여 일조율 80% 이상인 날을 선별하고, 관측일사량과 각 지점의 휘도를 비교하여 휘도가 지형으로 인한 차광효과를 설명할 수 있는지 확인하였다. 분석결과 휘도와 일사량 간에 상관관계가 있는 것을 확인하였으며, 지형의 영향이 큰 지점에서의 직달일사가 시작되는 시점과 끝나는 시점은 태양고도 보다는 휘도와 잘 부합하는 것으로 나타났다. 추가적인 연구를 통해 주변 지형의 영향을 반영한 휘도를 이용한 상세한 일사량 추정이 가능할 것으로 기대된다.
태양광 인버터는 항상 태양전지 어레이의 최대 전력을 추종하며 동작해야 한다. 또한 태양광 인버터는 폭넓은 태양전지의 최대 전력점 전압과 관계없이 최대 전력점을 추종해야 한다. 태양전지의 전류리플이 발생한다면 최대 전력점 추종 기능이 저하되고 일사량 변동이나 최대 전력점 변동 시 정상적으로 추종하기 어려워진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 고효율의 새로운 최대 전력점 추종 알고리즘과 태양전지의 전류리플 감소 알고리즘을 제안하였다. 4KW급 계통연계형 태양광 인버터에 적용하여 실험한 결과 최대 전력점 추종 효율이 99.97%, 인버터 출력 효율은 97.5%, 인버터 전류의 고조파 총 왜곡률은 1.05%로 우수한 성능을 보였다. 또한 0.5초 동안 일사량을 100% -> 10%, 10% -> 100%로 급격히 변동하였을 때에도 안정된 최대 전력점 추종이 가능함을 알 수 있었다.
일사량과 온도에 의해 태양광 어레이의 최대전력동작점(MPOP)이 결정되며 태양광발전시스템에서 중요하게 고려해야 할 사항 중 하나는 최대전력동작점을 정확하게 추종하도록 하는 것이다. 과거부터 여러 최대전력추종제어기법(MPPT)들이 사용되어 왔지만, 마이크로프로세서를 이용한 최대전력추종제어기법은 다른 태양광 어레이와의 호환성, 적응성 측면에서 유리하다. 이 논문에서는 기존의 P&O, IncCond 알고리즘에 대한 분석과 새로운 히스테리시스밴드 변동 기법을 제안한다. 새로 제안된 제어기법의 우수성을 나타내주기 위하여 저자는 3가지의 기준을 만들어서 각 기법을 비교 및 분석하였다. 첫째로, 정상상태에서의 각 기법의 파형을 살펴보았고, 다음으로 일사량을 급변하였을 경우의 파형을 나타내었고, 마지막으로 일사량에 따른 MPPT 추종효율을 보였다. MPPT 시뮬레이션과 실험은 부스트 컨버터에서 수행하였다.
본 연구는 입자 무리 최적화 (PSO; particle swarm optimization) 알고리즘을 이용하여 기존의 MPPT 알고리즘보다 신속하게 MPP를 추적할 수 있는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 PSO 알고리즘에서 gbest 및 pbest의 가속 상수를 높게 설정하여 신속하게 MPP 지점을 추적하고 이로 인한 전력 불안정 문제점을 제거하였다. 또한, 일사량의 급격한 변화에 따른 태양광 패널의 전력 변화를 감지하여 알고리즘을 다시 실행하였다. 실험결과, 일사량이 691.5W/m2에 대해서 MPPT 시간이 0.03초와 전력이 131.65로서 기존의 P&O와 INC 알고리즘보다 높은 전력과 빠른 속도로 MPP를 추적하였으며, 일사량 변화에 따라 신속하게 MPP를 추적하였다. 제안 모델은 태양광 패널이 병렬로 연결되어 있는 태양광 발전소에서 부분적인 음영에 의해 전력량의 변화를 감지하였을 경우에도 적용할 수 있다. 본 연구는 MPPT 알고리즘을 개선하기 위해 MFO (moth flame optimization) 및 WOA (whale optimization algorithm)와 같은 최적화 알고리즘에 대한 비교 연구가 필요하다.
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.
구름의 영향 없이 지표면에 도달하는 일사량을 추정하는 것은 일사량 자원지도의 궁극적인 목표이며, 이는 청천일 모델(clear sky model)을 사용하여 이론적으로 추정할 수 있다. 일사량 지도의 정확도는 청천일 모델의 정확도와 연결되기 때문에 연구목적과 연구지역에 적합한 청천일 모델을 선정하고 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 대기혼탁 인자를 사용하여 일사량을 추정하는 고차원 모델(ESRA, Dumortier, MODTRAN)과 태양고도를 변수를 하는 일차원 모델(Bourges, PdBV)을 사용하여 한반도의 청천일 일사량을 추정하였으며, 실제 측정 자료와 비교하여 한반도에 적합한 청천일 모델을 분석하고자 하였다. 천리안 기상위성의 가시영상을 사용하여 구름이 없는 청명일을 참조자료로 추출하였으며, RMSE와 MBE를 계산하여 모델별 오차를 분석하였다. 연구결과, Bourges와 PdBV 모델이 실측치와 가장 낮은 RMSE를 가졌으며, PdBV는 계절에 상관없이 비교적 일정한 MBE값을 가졌다. 또한 봄-초여름 기간에 일차원모델은 일사량을 과소 추정하는 경향을 보였으며, 고차원모델은 겨울에 일사량을 과대 추정하는 것으로 나타났다. 추후 모델별로 나타난 오차의 경향 및 계절에 따른 오차를 보정하는 추가 연구를 통하여, 한반도에 최적화된 청천일 일사량 모델을 수정 및 개발할 예정이다.
본 논문은 태양광 발전 추적 시스템의 발전량을 증가시키기 위해 일사량 급변에 대한 추적 장치 기동 시 전력소모를 고려한 새로운 추적 알고리즘을 제시한다. 종래의 태양광 발전에 사용되는 센서방식의 추적시스템은 구름 및 안개 등 급변하는 기후환경에 의해 추적 장치의 오동작의 문제점으로 태양의 정확한 추적이 불가능하다. 또한 프로그램 방식의 경우에는 기후 환경의 외부 요인에 대응하지 못함으로서 추적 장치의 불필요한 동작으로 인한 에너지소비가 발생된다. 이러한 이유로 태양 추적 장치가 실시간으로 태양의 방위각 및 고도 각을 추정하는 경우에도 실제 태양광 발전량은 특정한 위치에 고정되어 있는 경우보다 발전량이 증가하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 전력소모를 줄이기 위한 추적시스템의 새로운 제어 알고리즘을 제시한다. 또한 종래의 태양광 추적 방식과 제시한 방법의 효율을 분석하고, 실증연구를 통하여 제시한 알고리즘의 타당성을 입증한다.
Global warming and heat island make the outdoor air temperature ascend. Tall office buildings are covered with glass window facades as a design aspect and the portion of window area to facade area is increasing. Hence, cooling load for solar radiation passing through glass window is rising. Cooling air to a certain room is supplied equally despite the face of the room in most office buildings. Especially, the west part of the office cannot maintain the required temperature that occupant needs because of the solar heat coming through windows.?In this study, we projected the water spray system to reduce the solar heat transfer and to reflect the solar ray through windows. We perform the experiments to evaluate the performance of the solar heat protection devices. We measured the room temperature of two separated office rooms for solar heat control devices. The investigation's results show that the water spray system is sufficient to the coated glass and the venetian blinds for the decrease of the solar heat inflow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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