• 한국농공학회지
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• 제61권4호
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• pp.12-18
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• 2019

• 신재생에너지
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• 제20권1호
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• pp.95-101
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• 2024

Since 1990, the Renewable Big Data Research Lab at the Korea Institute of Energy Technology has been observing solar radiation at 16 sites across South Korea. Serving as the National Reference Standard Data Center for Renewable Energy since 2012, it produces essential data for the sector. By 2020, it standardized meteorological year data from 22 sites. Despite user demand for data from approximately 260 sites, equivalent to South Korea's municipalities, this need exceeds the capability of measurement-based data. In response, our team developed a method to derive solar radiation data from satellite images, covering South Korea in 400,000 grids of 500 m × 500 m each. Utilizing satellite-derived data and ERA5-Land reanalysis data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), we produced standard meteorological year data for 1,000 sites. Our research also focused on data measurement traceability and uncertainty estimation, ensuring the reliability of our model data and the traceability of existing measurement-based data.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제38권6호
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• pp.27-36
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• 2018

Typical Meteorological Year Dataset is necessary for the renewable energy feasibility study. Since National Renewable Energy Laboratory has been built Typical Meteorological Year Dataset in 1978, gridded datasets taken from numerical weather prediction or satellite imagery are employed to produce Typical Meteorological Year Dataset. In general, Typical Meteorological Year Dataset is generated by using long-term in-situ observations. However, solar insolation is not usually measured at synoptic observing stations and therefore it is limited to build the Typical Meteorological Year Dataset with only in-situ observation. This study attempts to build the Typical Meteorological Year Dataset with satellite derived solar insolation as an alternative and then we evaluate the Typical Meteorological Year Dataset made by using satellite derived solar irradiance at Daejeon ground station. The solar irradiance is underestimated when satellite imagery is employed.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권2호
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• pp.83-92
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• 2011

본 연구는 주간에 온실 내에서 환기로 인하여 배출되는 잉여 태양에너지를 축열할 적정 축열 시스템 설계의 기초자료를 제공할 목적으로 확보한 표준기상년(TMY; Typical Meteorological Year) 데이터를 이용하여 주요 온실 형태별로 잉여 태양에너지를 분석하였다. 그 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 07-자동화-1형 및 08-자동화-1형의 경우, 온실형태에 관계없이 매우 유사한 열수지 경향을 보였다. 즉, 잉여 태양에너지가 차지하는 비율은 온실 형태별로 각각 약 20.0~29.0% 및 20.0~29.0% 정도로 나타났다. 그리고 소요 난방에너지를 온실 형태별로 각각 약 54.0~225.0% 및 53.0~218.0% 정도 보충할 수 있을 것으로 나타났다. 07-단동-1형과 07-단동-3형의 경우도 온실형태에 관계없이 매우 유사한 열수지 경향을 보였다. 즉, 잉여태양에너지가 차지하는 비율은 온실 형태별로 각각 약 20.0~26.0% 및 21.0~27.0% 정도로 나타났다. 그리고 소요 난방에너지를 온실 형태별로 각각 약 57.0~211.0% 및 62.0~228.0% 정도 보충할 수 있는 량이다. 그리고 온실형태에 관계없이 대관령 및 수원지역을 제외하면 나머지 지역은 잉여 태양에너지만으로도 난방에너지를 충당할 수 있음을 알 수 있었다.

• 농업생명과학연구
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• 제45권4호
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• pp.135-141
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• 2011

본 연구에서는 주간동안 온실 내에서 발생되는 잉여 태양에너지를 분석하고, 또한 잉여 태양에너지의 적정 축열 시스템 설계에 필요한 기초자료를 제공할 목적으로 수행하였다. 분석에 이용된 기상자료는 표준기상년 데이터로서 이용하여 국내 주요 지역을 대상으로 온실 형태별로 잉여 태양에너지를 분석하였을 뿐만 아니라 소요 난방에너지 등도 분석 및 검토하였다. 이상의 결과를 요약하면 다음과 같다. 9개 지역을 대상으로 지역별 잉여 태양에너지를 대해 분석한 결과, 난방에너지 대비 잉여 태양에너지 비율은 온실 형태별로 각각 약 212.0~228.0%로서 제주가 가장 높게 나타났다. 그 다음으로 부산, 광주, 진주, 대구, 대전, 전주, 수원, 및 대관령 순으로 나타났다. 그리고 온실 형태에 관계없이 몇 몇 지역을 제외하면 잉여 태양에너지만으로 소요 난방에너지를 거의 대체할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권1호
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• pp.195-206
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• 2012

본 연구는 주간동안 온실 내에서 발생되는 잉여 태양에너지의 적정 축열 시스템 설계에 필요한 기초자료를 제공할 목적으로 확보한 표준기상년 데이터를 이용하여 설정온도별로 잉여 태양에너지를 분석하였다. 주야간 설정온도를 단계별로 증가($15{\sim}19^{\circ}C$)시킨 경우, 온실형태와 지역별로 잉여 태양에너지는 0.2~6.9%정도 증가하여 그 증가폭은 미미하지만 다소 완만히 증가함을 알 수 있었다. 그리고 소요 난방에너지는 29.7~50.0%정도 증가하여 잉여 태양에너지의 증가율 보다 훨씬 큰 폭으로 증가하는 것을 알 수 있었다. 환기 설정온도를 단계별로 증가 (저속 $25{\sim}29^{\circ}C$, 고속 $27{\sim}31^{\circ}C$)시킨 경우, 자동화 온실은 지역별로 잉여 태양에너지는 9.9~35.6%정도로 감소하는 것으로 나타났다. 그리고 단동형 온실은 지역별로 5.1~13.4%정도로 감소하는 것으로 나타나 자동화 온실에 비해 감소의 폭이 상대적으로 작았다. 또한 소요 난방에너지는 온실형태 및 지역별로 다소 증가하거나 감소하는 경우도 있었지만, 그 영향은 아주 미미한 것으로 나타났다.

• 신재생에너지
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• 제20권1호
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• pp.102-109
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• 2024

The Typical Meteorological Year (TMY) dataset compiles 12 months of data that best represent long-term climate patterns, focusing on global horizontal irradiance and other weather-related variables. However, the irradiance measured on the plane of the array (POA) shows certain distinct distribution characteristics compared with the irradiance in the TMY dataset, and this may introduce some biases. Our research recalculated POA irradiance using both the Isotropic and DIRINT models, generating an updated dataset that was tailored to POA characteristics. Our analysis showed a 28% change in the selection of typical meteorological months, an 8% increase in average irradiance, and a 40% reduction in the range of irradiance values, thus indicating a significant shift in irradiance distribution patterns. This research aims to inform stakeholders about accurate use of TMY datasets in potential decision-making. These findings underscore the necessity of creating a typical dataset by using the time series of POA irradiance, which represents the orientation in which PV panels will be deployed.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권3호
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• pp.81-89
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• 2019

Long-term solar irradiance data are required for reliable performance evaluation and feasibility analysis of solar photovoltaic systems. However, measurement data of the global horizontal irradiance (GHI) are only available for major cities in Korea. Neither the direct normal irradiance (DNI) nor the diffuse horizontal irradiance (DHI) are available, which are also needed to calculate the irradiance on the tilted surface of PV array. It is a simple approach to take advantage of the decomposition model that extracts DNI and DHI from GHI. In this study, we investigate variations of solar PV power estimation due to the choice of decomposition model. The GHI data from Korea Meteorological Administration (KMA) were used and different sets of typical meteorological year (TMY) data using some well-known decomposition models were generated. Then, power outputs with the different TMY data were calculated, and a variation of 3.7% was estimated due to the choice of decomposition model.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권3호
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• pp.67-79
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• 2019

The reliable Typical Meteorological Year (TMY) data, sometimes called Test Reference Year (TRY) data, are necessary in the feasibility study of renewable energy installation as well as zero energy building. In Korea, there are available TMY data; TMY from Korea Institute of Energy Research (KIER), TRY from the Korean Solar Energy Society (KSES) and TRY from Passive House Institute Korea (PHIKO). This study aims at examining their characteristics by using Principle Component Analysis (PCA) at six ground observing stations. First step is to investigate the annual averages of meteorological elements from TMY data and their standard deviations. Then, PCA is done to find which principle components are derived from different TMY data. Temperature and solar irradiance are determined as the main principle component of TMY data produced by KIER and KSES at all stations whereas TRY data from PHIKO does not show similar result from those by KIER and KSES.

• 생물환경조절학회지
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• 제22권2호
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• pp.91-99
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• 2013

본 연구는 주간동안 온실 내에서 발생되는 잉여 태양에너지 축열 시스템 설계에 필요한 기초자료를 제공할 목적으로 확보한 표준기상년 데이터를 이용하여 벤로형 온실을 대상으로 잉여 태양에너지를 분석하였다. 파프리카의 경우, 지역별 난방부하는 제주, 진주 및 대관령지역에 대해 각각 약 1,107.8GJ, 1,010.0GJ 및 3,118.5GJ로 분석되었다. 잉여 태양에너지의 경우, 제주지역 1,845.4GJ, 진주지역 1,881.8GJ, 대관령지역은 2,061.8GJ로 나타나 대관령지역이 제주 및 진주지역에 비해 각각 11.7% 및 9.6% 정도 크게 나타났다. 국화의 경우, 지역별 난방부하는 제주지역 1,202.5GJ, 진주지역 1,042.0GJ, 대관령지역은 3,288.6GJ 정도인 것으로 분석되었으며 지역별 차이는 파프리카의 경우와 유사였다. 잉여 태양에너지는 제주, 진주 및 대관령지역에 대해 각각 1,435.2GJ, 1,536.2GJ, 및 1,734.6GJ로 나타나 대관령 지역이 제주 및 진주지역에 비해 각각 20.9% 및 12.9% 정도 크게 나타났다. 파프리카를 재배하는 경우가 국화에 비해 상대적으로 지역에 관계없이 난방에너지가 차지하는 비중은 적고 잉여 태양에너지는 많은 경향이 있음을 알 수 있다. 또한 대관령지역을 제외하면 잉여 태양에너지가 난방에 소요되는 에너지보다 많은 것을 알 수 있다. 소요 난방에너지는 지역 및 재배작물별로 다소 차이는 있지만, 오이가 일반적으로 많게 나타났으며, 그 다음으로 국화 및 파프리카 순이었다. 잉여 태양에너지는 대체적으로 파프리카, 오이 및 국화 순으로 많게 나타났다.