• 한국항해항만학회지
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• 제35권5호
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• pp.387-392
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• 2011

태양광발전은 독립전원으로써의 가치는 미미하나 도시전체의 탄소발생량 저감 및 화석연료 사용 저감을 위한 분산전원으로써 가치가 매우 높은 전력원이다. 하지만 태양광발전의 경우 기상조건에 따른 발전량 변동이 심하기에 분산전원으로써 효율적으로 사용하기 위해서는 큰 변동폭을 효과적으로 제어하기 위한 실시간 모니터링이 이루어져야 한다. 하지만 태양광발전량을 좌우하는 일사량은 예측치가 존재하지 않기에 이를 예측해야 하고 본 연구에서는 과거의 일사량을 직산분리 하여 구름의 짙은 정도나 두께 등을 유추할 수 있는 대기투과율을 일기예보에서 발표하는 날씨별로 대푯값을 산정하고 이를 일사량 예측식에 대입하여 일사량을 예측하였다. 그리고 실측 일사량 및 CRM(Cloud Cover Radiation Model)기법인 Kasten and Czeplak의 식을 통해 계산된 예측일사량과의 비교를 통해 검증하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권3호
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• pp.55-61
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• 2022

지구 온난화의 주범인 온실가스 감축을 위해 UN은 1992년 기후변화협약을 체결하였다. 우리나라도 온실가스 감축을 위해 재생에너지 보급 확대 정책을 펼치고 있다. 태양에너지를 이용한 재생에너지 개발의 확대는 풍력과 태양광 발전의 확대로 이어졌다. 기상 상황에 영향을 많이 받는 재생에너지 개발의 확대는 전력계통의 수요공급관리에 어려움이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력중개시장을 도입하게 되었다. 따라서 전력중개시장 참여를 위해서는 발전량 예측이 필요하다. 본 논문에서는 자체 개발한 예측 시스템을 활용하여 연축태양광발전소에 대하여 분석하였다. 현장 일사량(모델 1)과 기상청 일사량(모델 2)을 적용한 결과 모델 2가 3% 정도 높은 것을 확인하였다. 또한, DNN과 RNN 모델을 비교 분석한 결과 DNN 모델이 예측 정확도가 1.72% 정도 향상되는 것을 확인하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.190-192
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• 2008

The government plans to deploy 100,000 photovoltaic system in residential houses by 2012. In this paper, I described how to design the Residence PV System and how to simulated which predict the efficiency of its electrical generation. AS comparing the simulated data and actual installed 3kW photovoltaic power generation system. I analyze the condition of the Residence PV system and suggest the best way to design in best condition.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권2호
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• pp.19-25
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• 2018

기존의 태양광 발전 모니터링 시스템은 현재의 발전량, 과거의 발전량, 환경센서 값등을 모니터링 한다. 이는 발전소의 효율적인 운영과 유지보수를 위한 태양광 발전량 예측이 필요하기 때문이다. 이를 위해 데이터 축적을 통해 빅데이터 기반 태양광 발전 모니터링 시스템의 발전량 예측 알고리즘 구현 방안을 제안한다. 이를 통해 미리 예측된 발전량에 비례하여, 태양광 발전 플랜트의 고장을 예측하고자 한다. 결과적으로 시스템의 고장을 예측하여 미리 점검하도록 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.113-118
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• 2019

태양광 발전소는 전기를 생산하는 시설물로써 화재와 감전 사고의 위험이 설치장소의 다변화로 근무자와 주변인, 시설물에 대한 위험도가 증가하여 안전사고를 예방하고 안전사고 발생에 따른 빠른 대처를 할 수 있는 시스템을 개발이 대두되고 있다. 위와 같은 개발에 필요성을 비추어 볼 때 태양광발전 시스템에서 생산되는 데이터를 취합, 분석하는 기술을 개발하여 발전시스템의 문제를 실시간으로 진단하고 유지/보수할 수 있는 태양광발전 관리시스템을 개발하여야 하고 이를 통해 이용률 증가 및 유지보수 비용이 감소하는 효과를 볼 수 있다. 이를 위해서는 우선적으로 현재의 상태에서 태양광 발전량을 정확히 예측하여, 현 발전상태의 이상 유/무를 진단 및 이상 위치를 파악하여야 하고 이상 위치가 파악되면 경제성이 고려된 모델을 이용하여 수리/교체의 필요성, 시기 등의 정보가 제공되어야 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.383-388
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• 2024

본 논문은 전라남도에서 측정한 태양광 발전 데이터를 기반으로 발전량 예측값을 도출하기 위한 연구이다. 발전량 측정을 위해 인버터에서 직류, 교류, 환경데이터와 같은 다변량 변수를 측정하였고, 측정값의 안정성과 신뢰성 확보를 위한 전처리 작업을 수행하였다. 상관관계 분석은 부분자기상관함수(PACF: Partial Autocorrelation Function)을 활용하여 시계열 데이터에서 발전량과 상관성이 높은 데이터만을 예측을 위해 사용하였다. 태양광 발전량 예측을 위해 딥러닝 모델을 이용하여 발전량을 측정했고, 예측 정확도를 높이기 위해 각 다변량 변수의 상관관계 분석 결과를 이용하였다. 정제된 데이터를 활용한 학습은 기존 데이터를 그대로 사용했을 때 보다 안정되었고, 상관관계 분석 결과를 반영하여 다변량 변수 중 상관성이 높은 변수만을 활용하여 태양광 발전량 예측 알고리즘을 개선하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.27-34
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• 2006

In this paper, a forecasting model of wind speed at Walryong Site, Jeju Island is presented, which has been developed and evaluated as a first step toward establishing Korea Forecasting Model of Wind Power Generation. The forecasting model is constructed based on neural network and is trained with wind speed data observed at Cosan Weather Station located near by Walryong Site. Due to short period of measurements at Walryong Site for training statistical model Gosan Weather Station's long-term data are substituted and then transplanted to Walryong Site by using Measure-Correlate-Predict technique. One to three-hour advance forecasting of wind speed show good agreements with the monitoring data of Walryong site with the correlation factors 0.96 and 0.88, respectively.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제29권6호
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• pp.62-68
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• 2009

There has been a continuous increase in the utilization and utility value of renewable energy such as wind power generation in modem society. Wind condition is the absolute variable to the energy volume in the case of a wind power generation system. For this reason, wind power generators have already been installed in areas where wind velocity is high and the possibility of danger is very low. In other words, instability is likely if the wind velocity in an area is high and where a wind power generation system can be built. On the contrary, low wind velocity is possible in an area with high stability. Therefore, the design and manufacture of a wind power generation system should be carried out in a more complicated topography in order to secure a bigger market. This study examines and suggest how topography affects wind shear by analyzing the measured data in order to predict wind power generation more reliably.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.474-481
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• 2017

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.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제5권3호
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• pp.223-228
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• 2019

In order to integrate large amounts of variable generation resources such as wind and solar reliably into power grids, accurate renewable energy forecasting is necessary. Since renewable energy generation output is heavily influenced by environmental variables, accurate forecasting of power generation requires meteorological data at the point where the plant is located. Therefore, a spatial approach is required to predict the meteorological variables at the interesting points. In this paper, we propose the meteorological variable prediction model for enhancing renewable generation output forecasting model. The proposed model is implemented by three geostatistical techniques: Ordinary kriging, Universal kriging and Co-kriging.