• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.157-164
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• 2016

태양광 발전량은 날씨에 큰 영향을 받는다. 기상 예보를 사용할 수 있는 환경이라면, 기상 예보 정보를 사용하여 미래의 태양광 발전량을 단기예측 할 수 있다. 하지만, 섬이나 산과 같이 네트워크의 단절에 의해 기상예보 정보를 사용할 수 없는 제한된 환경에서는 기상예보를 사용한 태양광 발전량 예측 모델을 사용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 시스템 자체적으로 수집할 수 있는 정보만을 이용하여 태양광 발전량을 단기 예측할 수 있는 시스템을 제안하였다. 예측의 정확도를 높이기 위하여 이전 온도정보와 발전량 정보를 이용하여 단기 예측모델을 생성하였다. 실험을 통하여 실데이터에 제안한 예측 모델을 적용하여 유용한 결과를 보였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제33권6호
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• pp.62-69
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• 2013

In this paper, Korea Institute of Energy Research, building integrated renewable energy monitoring system that utilizes solar power generation forecast data forecast model is proposed. Renewable energy integration of real-time monitoring system based on monitoring data were building a database and the database of the weather conditions and to study the correlation structure was tailoring. The weather forecast cloud cover data, generation data, and solar radiation data, a data mining and time series analysis using the method developed models to forecast solar power. The development of solar power in order to forecast model of weather forecast data it is important to secure. To this end, in three hours, including a three-day forecast today Meteorological data were used from the KMA(korea Meteorological Administration) site offers. In order to verify the accuracy of the predicted solar circle for each prediction and the actual environment can be applied to generation and were analyzed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1572-1581
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• 2022

Energy conversion to renewable energy is being promoted to solve the recently serious environmental pollution problem. Solar energy is one of the promising natural renewable energy sources. Compared to other energy sources, it is receiving great attention because it has less ecological impact and is sustainable. It is important to predict power generation at a future time in order to maximize the output of solar energy and ensure the stability and variability of power. In this paper, solar power generation data and sensor data were used. Using the PCC(Pearson Correlation Coefficient) analysis method, factors with a large correlation with power generation were derived and applied to the GAM(Generalized Additive Model). And the prediction accuracy of the power generation prediction model was judged. It aims to derive efficient solar power generation in the future and improve power generation performance.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.249-258
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• 2023

태양광발전은 현재 국내 신재생에너지 중 발전량과 설비용량 비중이 가장 크다. 수상태양광은 국내의 육상태양광 발전시설의 여러 가지 단점을 보완한 방식이다. 본 연구는 군산 새만금에 위치한 18.7 MW 시설용량의 수상태양광발전소를 대상으로 발전량을 분석하고자 한다. 기후의 영 향을 많이 받는 태양광발전사업의 특성으로 타당성을 확인하고자 관련 연구자들은 태양광 발전량 예측에 많은 기법들을 적용하였다. 일반적으로 발전량 예측에 필요한 변수들은 사업대상 지역의 경사면 일사량, 발전효율, 패널 설치 면적 등이다. 본 연구는 기상청 과거 10년간의 월 일사량 데이터를 활용하여 태양광 발전량을 분석하였다. 발전량을 예측하기 위해서 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 적용하였으며, 태양광 패널의 발전효율과 일사량을 시뮬레이션의 변수들로 사용하였다. 새만금 태양광의 경우, 가장 태양광 발전량이 많은 달은 5월이며, 가장 적은 달은 12월로 예측되었으며, 발전량은 월평균 2.1 GWh이고, 최소 월 발전량은 0.3 GWh, 최대는 5.0 GWh로 분석되었다.

• Current Photovoltaic Research
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• 제4권2호
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• pp.80-86
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• 2016

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.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.243-248
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• 2014

최근 태양광에너지는 실시간 태양의 위치를 추적하여 모듈경사각과 이루는 갓을 산정하여 일사량을 보정하는 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 태양광 발전은 태양의 위치에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실증단지 내 발전단지의 실시간 기상자료 예측값을 이용하여 최종적으로 태양광 발전량 예측값을 산정하는 태양광 발전을 위한 발전량 예측 모델을 분석한다. 태양광 발전량은 태양광 발전기별 모듈특성, 온도 등을 감안하여 보정계수를 입력하고 예측 지역의 위치 경사각을 분석하여 발전량 예측 계산 알고리즘을 통해 최종 발전량을 예측한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측 모델을 수행한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.233-239
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• 2018

태양광 발전은 기상 상태에 따라 간헐적이기 때문에 태양광 발전의 효율과 경제성 향상을 위해 정확한 발전량 예측이 요구된다. 본 연구는 목포 기상대에서 예보하는 기상 데이터와 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 이용하여 태양광 발전량 단기 딥러닝 예측모델을 제안하였다. 기상청은 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등의 기상요소를 3일간 예보한다. 그러나 태양광 발전량 예측에 가장 중요한 기상요소인 일조 및 일사 일사량 예보하지 않는다. 제안 모델은 예보 기상요소를 이용하여, 일조 및 일사 일사량을 예측 하였다. 또한 발전량은 기상요소에 예측된 일조 및 일사 기상요소를 추가하여 예측하였다. 제안 모델의 발전량 예측 결과 DNN의 평균 RMSE와 MAE는 0.177과 0.095이며, RNN은 0.116과 0.067이다. 또한, LSTM은 가장 좋은 결과인 0.100과 0.054이다. 향후 본 연구는 다양한 입력요소의 결합으로 보다 향상된 예측결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지
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• 제61권5호
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• pp.683-689
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• 2012

Photovoltaic(PV) system is one of power generation systems. Solar light in PV system is like the fuel of the car. The quantity of electricity generation, therefore, is fully dependent on the available quantity of solar light on the system of each site. If a utility can predict the solar power generation on a planned site, it may be possible to set up an appropriate PV system there. It may be also possible to objectively evaluate the performances of existing solar systems. Based on the theories of astronomy and meteorology, in this paper, Perez model is simulated to estimate the available quantity of solar lights on the prevailed photovoltaic systems. Consequently the conditions for optimal power generation of each PV system can be analyzed. And the maximum quantity of power generation of each system can be also estimated by applying assumed efficiency of PV system. Perez model is simulated in this paper, and the result is compared with the data of the same model of Meteonorm. Simulated site is Daejeon, Korea with typical meteorological year(TMY) data of 1991~2010.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.91-98
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• 2023

태양광 발전소의 발전량은 기상 조건, 지리적 조건, 태양광 패널 설치 조건과 높은 상관관계를 갖는다. 과거 연구들에서는 발전량에 영향을 미치는 요소를 찾아내었고, 그 중 일부는 태양광 패널이 최대 전력량을 생산할 수 있는 최적의 조건을 찾았었다. 하지만, 태양광발전소 설치 시 현실적 제약을 고려하면 최대 발전량 조건을 만족시키기는 매우 어렵다. 발전소 소유자가 태양광발전소 설치를 검토할 때 태양광 발전량을 예측하기 위해서는 발전량에 영향을 미치는 요인들의 민감도를 알아야 한다. 본 논문에서는 태양광발전소의 발전량과 날씨, 위치, 설치 조건 등 관련 요인들과의 관계를 분석하기 위한 다항회귀분석 방법을 제안한다. 분석자료는 대구, 경북에 설치·운영되는 태양광발전소 11개소로부터 수집하였다. 분석 결과 발전량은 패널 종류, 일사량, 음영 유무에 영향을 받으며 패널 설치 각도와 방향이 복합적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 전기학회논문지
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• 제63권10호
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• pp.1423-1427
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• 2014

Quantity of the solar power generation is heavily influenced by weather. In other words, due to difference in insolation, different quantity may be generated. However, it does not mean all areas with identical insolation produces same quantity because of various environmental aspects. Additionally, geographic factors such as altitude, height of plant may have an impact on the quantity. Hence, through this research, we designed a system to predict efficiency of the solar power generation system by applying insolation, weather factor such as duration of sunshine, cloudiness parameter and location. By applying insolation, weather data that are collected from various places, we established a system that fits with our nation. Apart from, we produced a geographic model equation through utilizing generated data installed nationwide. To design a prediction model that integrates two factors, we apply fuzzy algorithm, and validate the performance of system by establishing simulation system.