PID (Potential Induced Degradation)는 높은 시스템 전압을 갖는 PV모듈에서 발생하는 현상으로 PV모듈의 출력을 급격하게 감소시키는 현상을 말한다. PV시스템의 높은 전압은 태양전지와 PV모듈의 프레임 사이에 전위차를 발생시키고 이로 인하여 누설전류가 흐르게 된다. 누설전류는 태양전지 표면에 전하를 축적 시켜 발전 효율을 감소시키게 된다. 이러한 누설전류는 온도와 습도가 높을수록 많이 발생하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 PV모듈을 구성하는 재료가 PID에 의한 출력변화에 어떠한 영향을 주는지에 관한 연구를 수행하였다. PID가 쉽게 발생하는 태양전지를 이용하여 일반적으로 PV모듈을 제작 할 때 사용되는 전 후면 재료를 이용하여 각각의 출력변화에 대한 연구를 수행하였다. PV모듈의 전 후면 재료를 각각 다르게 하여 이에 따른 PID 발생 정도를 출력 변화로 확인하였으며 PID의 원인이 되는 누설전류에 어떠한 변화를 주는지 분석하였다. PV모듈의 후면 재료는 PV모듈 내부로의 수분 침투와 관련하여 PID 발생에 영향을 주고 전면재료인 저철분 강화유리는 PV모듈 내부에 전하를 공급하여 누설전류가 발생하게 하는 역할을 하는 것으로 판단된다.
최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
The paper addresses modeling and analysis of a grid-connected photovoltaic generation system (PV system). PSCAD/EMIDC. an industry standard simulation tool for studying the transient behavior of electric power system and apparatus. is used to conduct all aspects of model implementation and to carry out extensive simulation study. An equivalent circuit model of a solar cell has been used for modeling solar array. A PWM voltage source inverter (VSI) and its current control scheme have been implemented. A maximum power point tracking (MPPT) technique is employed for drawing the maximum available energy from the PV array. Comprehensive simulation results are presented to examine PV array behaviors and PV system control performance in response to irradiation changes. In addition, dynamic responses of PV array and system to network fault conditions are simulated and analysed
This paper analyses the environmental effect of 100kw PV system installed in Tibet using Life Cycle Assessment(LCA). Then, energy payback time(EPT) and life-cycle $CO_2$ emission rate are estimated based on life-cycle of the PV system. As a result of the estimation, 6 year of EPT and 20 g-C/kWh of $CO_2$ emission rate are obtained. In China, average $CO_2$ emission rate of fossil fuel power generation plant is 260 g-C/kWh. This shows that PV system would be very promising for global environmental issues. For advanced LCA, we need to collect detailed and various data about raw material of PV system.
Building Integrated PV(BIPV) is one of the best fascinating PV application technologies. To apply PV module in building, various factors should be reflected such as installation position, shading, temperature, and so on. Especially a temperature should be considered, for it affects both electrical efficiency of a PV module and heating/cooling load in a building. It reports the effect of thermal characteristics of the PV module on generation performance. The study was performed by monitoring the temperature and experiment. The results showed that 1 degree temperature rise reduced about 0.48% of output power.
This paper analyses the environmental effect of 100kw PV system installed in Tibet using Life Cycle Assessment(LCA). Then, energy payback time(EPT) and life-cycle CO2 emission rate are estimated based on life-cycle of the PV system. As a result of the estimation, 6 year of EPT and 20 g-C/kWh of CO2 emission rate are obtained. In China, average CO2 emission rate of fossil fuel power generation plant is 260 g-C/kWh. This shows that PV system would be very promising for global environmental issues. For advanced LCA, we need to collect detailed and various data about raw material of PV system.
This paper presents performance estimation approach of grid-connected photovoltaic(PV) system to predict energy yield from irradiance to PV system using normalized yield model for changing meteorological conditions. The accuracy and validity of proposed performance estimation method is identified by compared measured with estimated yield using monitored data. These results will indicate that it is useful to estimate various loss factors causing the system performance obstruction and enhance the lifetime yield of PV system.
There are many factors that affect on the system output of Photovoltaic(PV) power generation; the variation of solar radiation, temperature, energy conversion efficiency of solar cell etc. This paper suggests a methodology for calculation of PV generation output using the probability distribution function of irradiance, PV array efficiency and revision factors of solar cell conversion efficiency. Long-term irradiance data recorded every hour of the day for 11 years were used. For goodness-fit test, several distribution (unctions are tested by Kolmogorov-Smirnov(K-S) method. The calculated generation output with or without revision factors of conversion efficiency is compared with that of CMS (Centered Monitoring System), which can monitor PV generation output of each PV generation site.
This paper suggests a methodology for calculation of photovoltaic(PV) generation system output using probability distribution function, PV way efficiency and PV system design Parameters. Long term irradiance recorded for every hour of the day for 11 years were used. For goodness-fit test, several distribution functions are tested by Kolmogorov- Smirnov(K-S) test. And the calculated generation output is compared with that of CMS(Centered Monitoring System), which can monitoring PV generation output of each PV generation site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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