This study predicts solar radiation, solar radiation, and solar power generation using hourly weather data such as temperature, precipitation, wind direction, wind speed, humidity, cloudiness, sunshine and solar radiation. I/O pattern in supervised learning is the most important factor in prediction, but it must be determined by repeated experiments because humans have to decide. This study proposed four input and output patterns for solar and sunrise prediction. In addition, we predicted solar power generation using the predicted solar and solar radiation data and power generation data of Youngam solar power plant in Jeollanamdo. As a experiment result, the model 4 showed the best prediction results in the sunshine and solar radiation prediction, and the RMSE of sunshine was 1.5 times and the sunshine RMSE was 3 times less than that of model 1. As a experiment result of solar power generation prediction, the best prediction result was obtained for model 4 as well as sunshine and solar radiation, and the RMSE was reduced by 2.7 times less than that of model 1.
The propose of this study is to understand the phenomenon of radiation and comparison of analysis of two methods. One is analysis method of same-time data and the another is analysis method of rank data. We confirmed that two methods of correlation analysis had the effectiveness and suitability. The followings are main results from this study. 1) The seasonal correlation coefficient of long and short-wave radiation is higher in winter than in summer because of high humidity in the summer season can makes easily cloud in the sky locally. 2) According to analysis method, there is big difference in correlation coefficient from 0.494(Analysis method of same-time data) to 0.967(Analysis method of rank data) with short-wave radiation by the location during summer. These results have significant value in solar radiation research and analysis. It has explored a new way for solar radiation research of analysis method as well.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.475-478
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2015
The objective of this study is to apply a hybrid model for estimating solar radiation and investigate their accuracy. A hybrid model is wavelet-based support vector machines (WSVMs). Wavelet decomposition is employed to decompose the solar radiation time series into approximation and detail components. These decomposed time series are then used as inputs of support vector machines (SVMs) modules in the WSVMs model. Results obtained indicate that WSVMs can successfully be used for the estimation of daily global solar radiation at Champaign and Springfield stations in Illinois.
Estimation of typical solar radiation is very important for the calculations concerning many solar applications. But solar radiation measurements are not easily available because of the expensive measuring equipment and techniques required. Accordingly, for regions where no solar radiation is measured, solar radiation need to be estimated using other meteorological data. However, currently in Korea, there is no study on how to do this. In this paper, the global radiation of the six major cities in South Korea where the global radiation is measured using comparatively simple CRM model was calculated compared and analyzed. The comparison between the original coefficient and the site-fitted coefficient for these cities are as follows. Differences between the site-fitted coefficient and the original coefficient for six cities are small. Except for Gwangju, both calculations show strong correlation. In case of Seoul, the $R^2$(coefficient of determination) were 0.747 and 0.749. In case of Busan and Daegu the figures were 0.817, 0.819 and 0.820, 0.821 respectively. For Gwangju, these were 0.618 and 0.622, Thus, the site-fitted coefficients were slightly higher for these four cities. On the other hand, Daejeon and Incheon was reported 0.773, 0.772 and 0.785, 0.783, respectively.
The Korea Institute of Energy Research(KIER) has been collecting horizontal global radiation data since May, 1982 for 16 different locations. KIER's new data is expected to be extensively used by designer and researchers of solar systems in lieu of unreliable old ones. Unfortunately, the quality of the data has not always been properly mentioned. Some of them were taken at temporary field stations where the primary goal of the measurement was quick estimation of local solar radiation. The purpose of this study is to systematically identify errors in such data set using clear-day analysis in an effort to rehabilitate error-ridden old data. Clear-day analysis successfully uncovered solar radiation data that had questionable quality. Even through the rehabilitation process not necessarily improves the quality of data for daily or monthly mean, it can be used to improve the quality of data for monthly means of several years and the processed data can be used in various applications of solar energy with more confidence. A average ETR value of 0.63 obtained in this study is in good agreement with previous results obtained by other researchers.
Recently the construction of solar plant showed a steady growth in influence of renewable energy policy. It is very important to determine the optimal location and aspect of solar panel using analyzed data of solar radiation to solar plant area beforehand. This study analyzed solar radiation in solar plant area using DEM acquired from UAV geospatial information. Mean solar radiation of 2017 was calculated as $1,474,466W/m^2$ and total solar radiation of 2017 considering solar plant area showed $33,639MW/m^2$ on analyzed result. It is important to analyze monthly solar radiation in aspect of maintenance works of solar plant. Monthly solar radiation of May to July was calculated over $160,000W/m^2$ and that of January to February and November to December showed under $80,000W/m^2$ in monthly solar radiation analysis of solar plant area. Also this study compared with solar radiation being calculated from UAV geospatial information and that of National Institute of Meteorological Sciences. And mean solar radiation of study area showed a little high in comparison with whole country data of National Institute of Meteorological Sciences, because the 93.7% of study area was composed of south aspect. Therefore this study can be applied to calculate solar radiation in new developed solar plant area very quickly using UAV.
Jo, Dok-Ki;Yun, Chang-Yeol;Kim, Kwang-Deuk;Kang, Young-Heac
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.31
no.4
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pp.72-79
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2011
Solar radiation data are the best source of information for estimating average incident radiation. Lacking this or data from nearby locations of similar climate, it is possible to use empirical relationships to estimate radiation from days of hours of bright sunshine. It is necessary to estimate the regression coefficients in order to predict the daily global radiation on a horizontal surface. Therefore many different equations have proposed to evaluate them for certain areas. In this work a new correlation has been made to predict the solar radiation for 16 different areas over Korea by estimating the regression coefficients taking into account hours of bright sunshine. Particularly, the proposed straight line regression model shows reliable results for estimating the global radiation on a horizontal surface with monthly average deviation of -0.2 to +0.5% and each station annual average deviation of -1.6 to +1.7% from measured values.
Since the horizontal global radiation and cloud cover are a main factor for designing any solar photovoltaic system, it is necessary to evaluate its characteristics all over the country. The work presented here are the investigation of horizontal global radiation and cloud cover in Korea. The data utilized in the investigation consist of horizontal global radiation and cloud cover collected for 27 years(1982. 12~2008. 12) at measuring stations across the country. The analysis shows that the annual-average daily horizontal global radiation is $3.61\;kWh/m^2$ and the annual-average daily cloud cover is 5.1 in Korea. We also constructed the contour map of cloud cover in Korea by interpolating actually measured data across the country.
The Data quality management system(DQMS) organizes and helps manage and process time sequence data usually collected in monitoring networks and programs. DQMS places particular emphasis on data qualify while maintaining a highly organized and convenient structure for data. It operates with in a flexible and powerful commercial relational data base environment which can readily link to other software platforms from local spreadsheets to network server. The Korea Institute of Energy Research(KIER) has been solar radiation data since May, 1991 for 16 different locations. KIER's new data is expected to be extensively used by designer and researchers of solar systems in lieu of unreliable old ones. Unfortunately, the quality of the data has not always been properly mentioned. The purpose of this study is to systematically identify errors in such data set using DQMS in an effort to rehabilitate error-ridden old data. DET successfully uncovered solar radiation data that had questionable quality.
Jo, Dok-Ki;Yun, Chang-Yeol;Kim, Kwang-Deuk;Kang, Young-Heak
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2009.11a
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pp.413-416
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2009
Since the solar radiation is main input for sizing any solar photovoltaic system and solar thermal power system, it will be necessary to understand and evaluate the insolation data. The Korea Institute of Energy Research(KIER) has begun collecting horizontal global insolation data since May, 1982 and direct normal insolation data since December 1992 at 16 different locations. Because of a poor reliability of existing data, KIER's new data will be extensively used by solar energy system users as well as by research institutes. Among some significant results, the yearly averaged horizontal global insolation was turned out 3.61 kWh/$m^2$/day and the yearly mean 5.38 kWh/$m^2$/day of the direct normal insolation was evaluated for clear days.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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