전 세계적으로 환경문제가 큰 이슈가 됨에 따라, 우리나라에서도 신재생에너지에 대한 관심의 일환으로 전라도를 중심으로 많은 태양광발전소가 건설되었다. 그러나 입지 선정 과정에서 환경 사회적 영향을 충분히 고려하지 않아 각종 문제점들이 야기되었으며, 기존 시설의 입지 타당성 평가와 지속가능한 입지 모색이 요구되었다. 현재까지 환경을 고려한 태양광발전소의 입지 선정 연구는 미미하며, 기존 시설을 평가한 연구도 진행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 전라도에서 환경 사회적 영향을 최소화하는 지속가능한 입지를 제안하고, 현존하는 시설의 입지 타당성을 평가하였다. 이를 위해 연구방법으로 크리깅(Kriging)과 네트워크분석법(Analytic Network Process; ANP)를 이용하였다. 네트워크분석법을 통해 도출된 가중치로 모든 공간데이터를 통합하여 최적의 입지를 도출하고, 환경 사회적으로 영향을 줄 수 있는 구역을 최적지에서 제외하였다. 그 결과, 전반적으로 서해안과 남해안 부근에 적합지가 많은 것으로 나타났다. 또한, 환경 사회적 영향을 고려한 최종 입지 적합도와 기존 시설의 위치를 비교 분석한 결과 총 81곳 중 23곳이 부적합한 태양광발전소로 판단되었다. 본 연구의 결과를 통해 사회적 갈등 및 환경문제를 방지하는 지속가능한 입지 선정이 가능할 것이며, 기존 입지를 객관적으로 파악하는 지표를 제공함으로써 대책 마련에 도움을 줄 것으로 기대된다.
최근 태양광 발전단지 구축이 증가하면서 발전단지를 효율적으로 관리하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 다수의 태양광 발전단지들을 통합 관리하는 클라우드 기반의 지능형 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 태양광 발전단지들의 설비 계측 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 시스템의 성능, 효율, 발전량 예측을 빠르게 수행한다. 그리고 웹 기반의 데이터 시각화 모듈을 통해 관리자에게 다양한 형태의 정보를 제공한다.
Since the last five years it has become a lot of solar power plants installed. However, by installing the large-scale solar power station it is not easy to predict the actual generation years. Because there are a variety of factors, such as changes daily solar radiation, temperature and humidity. If the power output can be measured accurately it predicts profits also we can measure efficiency for solar power plants precisely. Therefore, Prediction of power generation is forecast to be a useful research field. In this study, out discovering the factors that can improve the accuracy of the prediction of the photovoltaic power generation presents the means to apply them to the power generation amount prediction.
KPX(Korea Power Exchange) has been supervising FIT(Feed-in-tariff) for renewable energy power plants and supported 289MW photovoltaic power plants with Electric Power Industry Basis Fund in 2009. In this paper, we'll analyze utilization factor of these PV power plants in 2009 and for the latest 3 years and finally utilization factor of other renewable energy power plants in 2009.
국내에서 태양광 발전설비 설계 시 설계 단계에서의 태양광발전소의 발전량 예측은 국내 현장임에도 불구하고 PVsyst, PVWatts 등 해외 발전량 예측 프로그램과 해외 기상 자료를 이용하여 발전량을 예측하는 경우가 대부분을 차지하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 기상정보를 활용한 발전량 예측 비교 연구를 위하여 현재 운영중인 2개 지역의 국내 태양광발전소를 대상지로 선정하였다. 발전량 예측 프로그램인 PVsyst를 활용하여 Meteonorm 7.1과 NASA-SSE의 해외 기상정보를 이용한 발전량 예측값과 국내 기상청 (Korea Meteorology Administration) 기상정보를 활용한 발전량 예측 정확성을 비교하였다. 추가적으로, 기상자료 비교 분석을 통한 발전량 예측 개선 방안을 연구하고, 최종적으로 실제 발전량과의 비교 분석을 통해 기후요소가 고려된 태양광 발전량 예측 수정 모델을 제시하였다.
Natural gas demand for power generation continued to increase until 2013 due to the expansion of large-scale LNG power plants after the black-out of 2011. However, natural gas demand for power generation has decreased sharply due to the increase of nuclear power and coal power generation. But demand for power generation has increased again as energy policies have changed, such as reducing nuclear power and coal power plants, and abnormal high temperatures and cold waves have occurred. If the gas pipeline pressure can be properly maintained by predicting these fluctuations, it can contribute to enhancement of operation efficiency by minimizing the operation time of facilities required for production and supply. In this study, we have developed a regression model with daily power demand and base power generation capacity as explanatory variables considering characteristics by day of week. The model was constructed using data from January 2013 to December 2016, and it was confirmed that the error rate was 4.12% and the error rate in the 90th percentile was below 8.85%.
We studied the warming effect induced by Photovoltaic(PV) power plants in rural areas during summer daytime using a simple analytical urban meteorological model. This analysis was based on observed meteorological elements and the capacity of the PV power plant was 10 MWp. The major axis length of the PV power plant was assumed to be 1km. Data of the necessary meteorological elements were obtained from a special meteorological observation campaign established for a over a PV power plant. We assumed that the wind flowed along the major axis of the PV power plant(1 km). As a result, the air temperature on the downwind side of the PV power plant was estimated to invrease by about $0.47^{\circ}C$.
화석연료의 고갈 및 환경문제로 재생에너지의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 재생에너지중 가장 상용화된 태양광 발전은 태양광 발전소가 생길만큼 활성화 되었다. 국내 태양광 발전용 모듈의 수명은 약 20년으로 추정되나 국내 기후 및 환경에 20년 이상 될 경우 얼마만큼 효율이 감소되는지 검증되지 않았다. 본 논문에서는 23년된 모듈 3장을 통해 최대전력의 감소폭을 알아보았다.
태양광발전소 두 곳을 샘플링하여 출력저하의 요인 중 우리나라 실정에 맞지 않는 입사각에 따른 태양전지 어레이 간의 음영에 의한 출력저하를 비교 분석하여 설비용량, 설비사양, 부지면적의 변화 없이 태양전지 어레이의 재배치를 통해 최대 출력을 낼 수 있는 태양전지 어레이의 최적 간격을 산정한다. 태양전지 어레이 1열 재배치 시에는 약 1.2[%], 2열 재배치 시에는 약 2.8[%], 3열 재배치 시에는 약 5.0[%]의 출력이 향상되었다. 또한 1열 재배치 시에는 태양전지 어레이 당 0.39[m], 2열 재배치 시에는 태양전지 어레이 당 0.82[m], 3열 재배치 시에는 태양전지 어레이 당 1.29[m]의 간격 이득을 얻었다. 태양전지 어레이 간격에 이득이 생기면서 음영의 영향을 받게 되는 시간이 점점 늦춰지게 되고 결국 출력의 향상이 나타나는 결과를 보였다.
For the economic management of photovoltaic power plants, it is necessary to regularly monitor the panels within the plants to detect malfunctions. Thermal infrared image cameras are generally used for monitoring, since malfunctioning panels emit higher temperatures compared to those that are functioning. Recently, technologies that observe photovoltaic arrays by mounting thermal infrared cameras on UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are being developed for the efficient monitoring of large-scale photovoltaic power plants. However, the technologies developed until now have had the shortcomings of having to analyze the images manually to detect malfunctioning panels, which is time-consuming. In this paper, we propose an automatic photovoltaic panel area extraction algorithm for thermal infrared images acquired via a UAV. In the thermal infrared images, panel boundaries are presented as obvious linear features, and the panels are regularly arranged. Therefore, we exaggerate the linear features with a vertical and horizontal filtering algorithm, and apply a modified hierarchical histogram clustering method to extract candidates of panel boundaries. Among the candidates, initial panel areas are extracted by exclusion editing with the results of the photovoltaic array area detection. In this step, thresholding and image morphological algorithms are applied. Finally, panel areas are refined with the geometry of the surrounding panels. The accuracy of the results is evaluated quantitatively by manually digitized data, and a mean completeness of 95.0%, a mean correctness of 96.9%, and mean quality of 92.1 percent are obtained with the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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