This study examines building's power consumption unit cost and Building Integrated Photovoltaic (BIPV)'s generation efficiency and load rate with the subjects of university dormitory buildings in order to suggest foundational data for new and recycled energy use and management to plan and operate university dormitories afterwards. Thereby, this research gained the following findings. 1. The quantity of solar radiation and efficiency change in the BIPV system applied to the research subject buildings after the lapse of time was averagely 8.7%, and it is thought that temperature increase determines conversion efficiency with the influence of surrounding outside temperature and the module's temperature. 2. The generation efficiency of the BIPV system in the research subject buildings was averagely 10.9%. In May, it was 13.9%, and in January, it was the lowest as 10.25%. Considering the fact that power consumption reduces during an intermediate period, it will be necessary to establish measures for equipment and power consumption load balancing. 3. The monthly load rate of the BIPV system was averagely 4.09%. In May, it was the highest as 4.94%, and in July, it was the lowest as 3.24%. 4. It is intended to conduct constant follow-up research on estimating university dormitory building's power consumption unit cost and examining the generation efficiency and load rate of the BIPV system.
This study investigated power generation of photovoltaic equipment at detached houses. The study estimated monthly mean generation according to maintenance conditions that included module cleaning, inspection into generation, cleaning of module and photovoltaic generation. At analysis upon generation, households with periodical module cleaning and inspection into generation, clean module and good generation conditions had high generation. 20-years of PV equipment life varied much depending upon maintenance conditions. Users should keep module clean and inspect generation regularly and put PV equipment at the place with good solar radiation.
본 연구에서는 LiDAR 측량을 활용하여 취득한 정밀 지형자료와 센서 기반의 기상데이터 관측시스템을 구축하여 태양광 발전량을 예측하는 연구를 수행하였다. 2018년 평균 일조시간은 4.53 시간으로 나타났으며, 태양광 발전량은 2,305 MWh으로 분석되었다. 그리고 태양광 모듈의 설치각도에 따른 태양광 발전량의 영향을 분석하고자 모듈 설치각도를 $10^{\circ}$ 간격으로 배치한 결과, 모듈 배치 각도 $30^{\circ}$에서 발전시간은 4.24 시간으로 나타났으며, 일 발전량과 월 발전량이 각각 3.37 MWh와 102.47 MWh로 가장 높게 평가되었다. 따라서 모듈 배치 각도를 $30^{\circ}$로 설계시 모듈 각도 $50^{\circ}$에 비해 발전효율이 약 4.8% 상승하는 것을 알 수 있었다. 또한 태양광 모듈의 설치각도에 따른 계절별 태양광 발전량의 영향을 분석한 결과, 날씨가 차가운 11월~2월까지는 모듈 각도가 큰 $40^{\circ}{\sim}50^{\circ}$가 태양광 발전량이 높게 나타났으며 날씨가 따뜻한 3월~10월까지는 모듈 각도가 작은 $10^{\circ}{\sim}30^{\circ}$가 태양광 발전량이 높게 나타남을 알 수 있었다.
Photovoltaic is an attractive technology to remote power applications, because of its reliability, low maintenance, and zero fuel requirements. In this paper represents residential PV system based on BESS(battery energy storage system) for managing the electric power, a pattern of daily operation considering the load characteristics of the house, the generation characteristics of PV power, and utility power leveling. For apply to control algorithm, we consider the load on monthly power consumption trend and daily usage pattern. As for the control of the proposed system, to increase the conversion efficiency of the PV power, bidirectional converter is used for MPPT and SPWM inverter. An experimental system is implemented, and some experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed system.
The types of installation of the photovoltaic system applied to domestic residential buildings are classified as follows: Mounted modules with air circulation, semi-integrated modules with air duct behind, integrated modules with fully insulated back. In order to study generation characteristics of PV system, we verified the validity of interpretation program based on long-term measurement data of demonstration house installed in BAPV form and also analyzed the generation characteristics and performance of each installation type. The results are as follows. First, the RMSE of amount of generation and simulation according to annual daily insolation of demonstration system located in Daejeon was 0.98kWh and the range of relative error of monthly power generation was -5.8 to 3.1. Second, the average annual PR of mounted modules was 82%, semi-integrated modules 76.1% and integrated modules 71.9%. This differences were attributed to temperature loss. Third, the range of operating temperature of annual hourly photovoltaic modules was -6.5 to $61.0^{\circ}C$ for mounted modules, $-6.0{\sim}73.9^{\circ}C$ for semi-integrated modules and -5.5 to $88.9^{\circ}C$ for integrated modules. The temperature loss of each installation type was -14.0 to 16.1%, -13.8 to 21.9%, and -13.6 to 28.5%, respectively.
Islam, Asif;Rahman, Mohammad Mahmudur;Islam, Mohammad Shariful;Bhattacharya, Satya Sundar;Kim, Ki-Hyun
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제9권4호
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pp.288-297
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2015
In this study, wind conditions and its energy potential have been assessed by conducting a Weibull analysis of the wind speed data (over the period of 2002-2011) measured from a port city (Mongla) and an isolated island (Sandwip) in Bangladesh. The monthly mean wind speed at Mongla ranged from 1.60 m/s (December) to 2.47 m/s (April). The monthly values of Weibull shape parameter (k) were from 1.27 to 2.53. In addition, the values of the scale parameter (c) and the monthly wind power density ranged from 1.76 to 2.79 m/s and 3.95 to $17.45W/m^2$, respectively. The seasonal mean wind speed data varied from 1.72 (fall) to 2.29 m/s (spring) with the wind power density from 5.33 (fall) to $14.26W/m^2$ (spring). In the case of Sandwip, the results were comparable to those of Mongla, but moderate reductions in all the comparable variables were observed. The wind data results of these two areas have been compared with those of eight other locations in the world with respect to wind power generation scale. According to this comparison, the wind power generation scale for Mongla and Sandwip was adequate for stand-alone small/micro-scale applications such as local household consumption, solar-wind hybrid irrigation pumps, and battery charging.
The angle of solar panels is calculated using solar radiation model for the efficient solar power generation. In ideal state, the time of maximum solar radiation is represented from 12:08 to 12:40 during a year at Gangneung and it save rage time is12:23. The maximum solar radiation is 1012$W/m^2$ and 708$W/m^2$ inc lear sky and cloudy sky, respectively. Solar radiation is more sensitive to North-South (N-S) slope angle than East-West (E-W) azimuth angle. Daily solar radiation on optimum angle of solar panel is higher than that on horizontal surface except for 90 days during summer. In order to apply to the real atmosphere, the TMY (typical meteorological Year) data which obtained from the 22 solar sites operated by KMA(Korea Meteorological Administration) during 11 years(2000 to 2010) is used as the input data of solar radiation model. The distribution of calculated solar radiation is similar to the observation, except in Andong, where it is overestimated, and in Mokpo and Heuksando, where it is underestimated. Statistical analysis is performed on calculated and observed monthly solar radiation on horizontal surface, and the calculation is overestimated from the observation. Correlationis 0.95 and RMSE (Root Mean Square Error) is10.81 MJ. The result shows that optimum N-S slope angles of solar panel are about $2^{\circ}$ lower than station latitude, but E-W slope angles are lower than ${\pm}1^{\circ}$. There are three types of solar panels: horizontal, fixed with optimum slope angle, and panels with tracker system. The energy efficiencies are on average 20% higher on fixed solar panel and 60% higher on tracker solar panel than compared to the horizontal solar panel, respectively.
In this study, reflecting long-term climate characteristics, we analyzed electricity generation and generation characteristics of 3kWp PV system, which was semi-integrated with air duct behind. Using PVsyst as a simulation analysis tool, we inputted "National reference standard weather data" of 16 regions as a typical climatic data. The result is summarized as follows: First, the national average annual electricity generation was 1,312 kWh/kWp (StDev, ${\sigma}=71$). It was most abundant in Mokpo with 1,434 kWh/kWp, which was average 21% greater than the lowest with 1,165 kWh/kWp in Seoul and 1,197 kWh/kWp in Jeju. National average daily generating time based on STC was 3.6 hours (${\sigma}=0.43$), and that of Mokpo and Seoul was 3.9 and 3.2 hours respectively. Second, Jeju showed the great difference of annual monthly generation by month (annual average = 99.7 kWh/kWp, ${\sigma}=25.5$), while Jinju showed the smallest difference (annual average = 115.5 kWh/kWp, ${\sigma}=10.6$). Generation in Jeju was at the largest in April with 132.2 kWh/kWp, which was 2.3 times greater than the lowest 55.2 kWh/kWp in January. However, generation in Jinju was at the largest in March with 129.3 kWh/kWp, which was only 1.3 times greater than the lowest 101.1 kWh/kWp in June. Third, the annual average PR was the highest in Incheon with 85.8% and the lowest in Jeju with 83.2%. PR of Mokpo was 84.3%, which was lower than that of national average.
In this study, we analyzed the characteristics of wind speed and wind direction at different locations in Jeju area using past 10 years observed data and used them in our wind power forecasting model. Generally the strongest hourly wind speeds were observed during daytime(13KST~15KST) whilst the strongest monthly wind speeds were measured during January and February. The analysis with regards to the available wind speeds for power generation gave percentages of 83%, 67%, 65% and 59% of wind speeds over 4m/s for the locations Gosan, Sungsan, Jeju site and Seogwipo site, respectively. Consequently the most favorable periods for power generation in Jeju area are in the winter season and generally during daytime. The predicted wind speed from the forecast model was in average lower(0.7m/s) than the observed wind speed and the correlation coefficient was decreasing with longer prediction times(0.84 for 1h, 0.77 for 12h, 0.72 for 24h and 0.67 for 48h). For the 12hour prediction horizon prediction errors were about 22~23%, increased gradually up to 25~29% for 48 hours predictions.
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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