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.
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.
Distributed Generation (DG) is predicted to play a important role in electric power system in the near future. insertion of DG system into existing distribution network has great impact on real-time system operation and planning. It is widely accepted that micro turbine generation (MTG) systems are currently attracting lot of attention to meet customers need in the distributed power generation market In order to investigate the performance of MT generation systems, their efficient modeling is required. This paper presents the modeling and simulation of a MT generation system suitable for grid-connected operation. The system comprises of a permanent magnet synchronous generator driven by a MT. A brief description of the overall system is given, and mathematical models for the MT and permanent magnet synchronous generator are presented. Also, the use of Power electronics in conditioning the power output of the generating system is demonstrated. Simulation studies with MATLAB/Simulink have been carried out in grid-connected operation mode of a DG system. The control strategies for grid connected operation mode of DG system is also presented.
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.
Currently, BIPV (Building Integrated Photovoltaic) design technology lacks analysis function at the planning stage, and there is a lack of understanding and reliability of BIPV design method and system for building designers. To design and consider various building integrated solar design alternatives, the color of building integrated solar is often monotonous or does not match the design direction of the building. In this study, architectural designers can select various color modules in the planning and design process of the building and analyze the characteristics of color module solar cells and compare and analyze the actual solar radiation and predicted solar radiation in Republic ofKorea Seoul to reduce the confusion of design methods. By building a BIM design integrated system that can prove the quality of the building and analyze the shading analysis and power generation performance architecturally, it can improve the reliability of color module solar cell applicability that can express aesthetics in buildings and the predicted solar power generation capacity of each region. In the initial design stage, based on the empirical data of the BIPV system, it is possible to analyze the power generation performance for each installation angle and installation direction by analyzing the surrounding environment and the installation area, and accurately determine the appropriateness of the design accordingly.
태양광 발전과 같은 신재생에너지의 불확실성은 전력계통의 유연성을 저해하며, 이를 방지하기 위해서는 정확한 발전량의 사전 예측이 중요하다. 본 연구는 미세먼지 농도를 포함한 기상자료를 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 발전량, 기상자료, 미세먼지 농도 자료를 이용하고 머신러닝 기반의 RBF 커널 함수를 사용한 서포트 벡터 머신을 적용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 예측변수에 미세먼지 농도 반영 유무에 따른 태양광 발전량 예측 모델의 성능을 비교한 결과 미세먼지 농도를 반영한 발전량 예측 모델의 성능이 더 우수한 것으로 나타났다. 미세먼지를 고려한 예측 모형은 미세먼지를 고려하지 않은 예측 모형 대비 6~20시 예측 모형에서는 1.43%, 12~14시 예측 모형에서는 3.60%, 13시 예측 모형에서는 3.88%만큼 오차가 감소하였다. 특히 발전량이 많은 주간 시간대에 미세먼지 농도를 반영하는 모형의 예측 정확도가 더 뛰어난 것으로 나타났다.
A simulation procedure for a full transient analysis of the start-up of heavy-duty gas turbines for power generation is constructed. Compressor stages are grouped into three categories (front, mid, rear) and three different stage characteristic curves are applied to consider the different low-speed operating characteristics. Start-up behavior of a typical single-shaft gas turbine for power generation is simulated. The predicted transient behavior shows a good agreement with the field data. Special attention is paid to the effects of the modulation of VIGV on start-up characteristics, which play a key role in the stable operation of gas turbines.
This paper presents the transient performance analysis of a micro-hydro Pelton turbine for the osmotic power generation using the commercially available computational fluid dynamics (CFD) code, ANSYS CFX. The detailed flow field in the micro Pelton turbine with a single-jet is investigated by the CFD code adopted in the present study. Predicted characteristic curves agree fairly well with measured data for a prototype Pelton turbine over the normal operating conditions. The computational analysis method presented herein can be effectively applied to the hydraulic design optimization process of general purpose Pelton turbine runners.
In this paper, a novel method for wind speed estimation in wind power generation systems is presented. The proposed algorithm is based on estimating the wind speed using Support-Vector-Machines for regression (SVR). The wind speed is estimated using the generator power-speed characteristics as a set of training vectors. SVR is trained off-line to predict a continuos-valued function between the system's inputs and wind speed value. The predicted off-line function as well as the instantaneous generator power and speed are then used to determine the unknown winds speed on-line. The simulation results show that SVR can define the corresponding wind speed rapidly and accurately to determine the optimum generator speed reference for maximum power point tracking.
신재생 에너지를 활용이 높아지면서 에너지저장시스템의 활용과 효율성에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 태양광 에너지저장시스템을 구성하는 서브시스템에서 이상 징후 발생에 능동적으로 대처할 수 있는 운영이 요구된다. 본 논문은 태양광 발전량 데이터를 표본으로 하여 예측 발전량을 추정하여 에너지 관리하는 방안을 제안한다. 실시간으로 예측된 배터리 충전 전력과 배터리 랙 총 충전 전력을 비교하여 충전 전력을 조절하는 모형을 적용한다. 그 결과로 배터리의 발열 억제 및 충방전율을 유지시켜 에너지저장시스템의 에너지 저장을 안정적으로 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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