본 연구에서는 자연채광 설계용 천공의 조건을 (1) clear sky (2) partly cloudy sky (3) cloudy sky로 나누어서 서울지역의 수평면에 대해서 전천공조도와 함께 반원형의 띠를 이용하여 확산조도를 측정한다. 천공 상태의 분류는 프랑스의 낭뜨 측정에서의 방법을 이용하였다. 본 연구에서 제시된 자연채광 설계용 기상자료는 (1) 태양고도에 따른 수평면 조도 (2) 조도의 월변화 (3) 조도의 누적표현율 (4) 하루중의 주광 강도의 변화 (5) 특정 조도 이상을 기록한 시간수이다.
This paper proposes a new methodology on reliability evaluation of a power system including solar cell generators (SCG). The SCGs using renewable energy resource such as solar radiation(SR) should be modeled as multi-state operational model because the uncertainty of the resource supply may occur an effect as same as the forced outage of generator in viewpoint of adequacy reliability of system. While a two-state model is well suited for modeling conventional generators, a multi-state model is needed to model the SCGs due to the random variation of solar radiation. This makes the method of calculating reliability evaluation indices of the SCG different from the conventional generator. After identifying the typical pattern of the SR probability distribution function(pdf) from SR actual data, this paper describes modelling, methodology and details process for reliability evaluation of the solar cell generators integrated with power system. Two test results indicate the viability of the proposed method.
The efficiency of building-integrated photovoltaic(BIPV) system is mainly determined by solar radiation and the temperature of PV modules. The performance of BIPV systems is reported to be different from that of conventional PV systems installed in the open-air. This paper presents the relationship of solar radiation and electricity generation from a 2kWp roof-integrated PV system that is applied as building elements on an experimental house, and the energy saving effect of the BIPV system for a typical house. For the performance evaluation of the BIPV system, it produced a regression equation with measured data for winter days. The regression equation showed that a comparison of the measured electricity generation and the predicted electricity generation of the BIPV system were meaningful. It showed that an annual electricity generation of the system appeared to cover around 52% of an annual electricity consumption of a typical domestic house with the floor area of $96m^2$.
Since 1990, the Renewable Big Data Research Lab at the Korea Institute of Energy Technology has been observing solar radiation at 16 sites across South Korea. Serving as the National Reference Standard Data Center for Renewable Energy since 2012, it produces essential data for the sector. By 2020, it standardized meteorological year data from 22 sites. Despite user demand for data from approximately 260 sites, equivalent to South Korea's municipalities, this need exceeds the capability of measurement-based data. In response, our team developed a method to derive solar radiation data from satellite images, covering South Korea in 400,000 grids of 500 m × 500 m each. Utilizing satellite-derived data and ERA5-Land reanalysis data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), we produced standard meteorological year data for 1,000 sites. Our research also focused on data measurement traceability and uncertainty estimation, ensuring the reliability of our model data and the traceability of existing measurement-based data.
According to the Fourth Assessment Report of Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Working Group III, climate change is already in progress around the world, and it is necessary to execute mitigation in order to minimize adverse impacts. This paper suggests future climate change needs, employing IPCC Special Report on Emissions Scenarios(SRES) to predict temperature rises over the next 100 years. This information can be used to develop sustainable architecture applications for energy efficient buildings and renewable energy. Such climate changes could also affected the present supplies of renewable energy sources. This paper discusses one recent Fourth Assessment Report of IPCC (Mitigation of Climate Change) and the Hadley Centre climate simulation of relevant data series for South Korea. Result of this research may improve consistency and reliability of simulation weather data or climate change in order to take advantage of SRES and PRECIS QUMP. It is expected that these calculated test reference years will be useful to the designers of solar energy systems, as well as those who need daily solar radiation data for South Korea. Also, those results may contribute zero carbon and design of sustainable architecture establishing future typical weather data that should be gone ahead to energy efficient building design using renewable energy systems.
Concrete filled steel tubular (CFST) composite girder is a new type of structures for bridge constructions. The existing design codes cannot be used to predict the thermal stress in the CFST truss girder structures under solar radiation. This study is to develop the temperature gradient curves for predicting thermal stress of the structure based on field and laboratory monitoring data. An in-field testing had been carried out on Ganhaizi Bridge for over two months. Thermal couples were installed at the cross section of the CFST truss girder and the continuous data was collected every 30 minutes. A typical temperature gradient mode was then extracted by comparing temperature distributions at different times. To further verify the temperature gradient mode and investigate the evolution of temperature fields, an outdoor experiment was conducted on a 1:8 scale bridge model, which was installed with both thermal couples and strain gauges. The main factors including solar radiation and ambient temperature on the different positions were studied. Laboratory results were consistent with that from the in-field data and temperature gradient curves were obtained from the in-field and laboratory data. The relationship between the strain difference at top and bottom surfaces of the concrete deck and its corresponding temperature change was also obtained and a method based on curve fitting was proposed to predict the thermal strain under elevated temperature. The thermal stress model for CFST composite girder was derived. By the proposed model, the thermal stress was obtained from the temperature gradient curves. The results using the proposed model were agreed well with that by finite element modelling.
This paper proposes a probabilistic generation assessment model of renewable energy generators(REGs) considering uncertainty of resources, mainly focused on Wind Turbine Generator(WTG) and Solar Cell Generator(SCG) which are dispersed widely in South Korea The proposed numerical analysis method assesses the one day-ahead generation by combining equivalent generation characteristics function and probabilistic distribution function of wind speed(WS) and solar radiation(SR) resources. The equivalent generation functions(EGFs) of the wind and solar farms are established by grouping a lot of the farms appropriately centered on Weather Measurement Station(WMS). First, the EGFs are assessed by using regression analysis method based on typical least square method from the recorded actual generation data and historical resources(WS and SR). Second, the generation of the REGs is assessed by adding the one day-ahead resources forecast, announced by WMS, to the EGFs which are formulated as third order degree polynomials using the regression analysis. Third, a Renewable Energy Generation Assessment System(REGAS) including D/B of recorded actual generation data and historical resources is developed using the model and algorithm predicting one day-ahead power output of renewable energy generators.
The concentrations of air pollutants In large cities such as Pusan area have been increased every year due to the increasing of fuels consumption at factories and by vehicles as well as the gravitation of the population. In addition to the pollution sources, time and spatial variation of air pollutants concentration and meteorological factors have a great influence on the air pollution problem. Especially , its concentration is governed by wind direction, wind speed, precipitation, solar radiation, temperature, humidity and cloud amounts, etc. In this study, we have analyzed various data of meteorological factors using typical patterns of the air pressure to investigate how the concentration of air pollutants is varied with meteorological condition. Using the relationship between meteorological factors (air temperature, relative humidity, wind speed and solar radiation) and the concentration of air pollutants (SO2, O3) , experimental prediction formulas for their concentration were obtained. Therefore, these prediction formulas at each meteorological factor in a pressure pattern may be roughly used to predict the air pollutants concentration and contributed to estimate the variation of its value according to the weather condition in Pusan city.
This study was conducted to investigate the characteristics of surface ozone concentration and occurrence of high ozone concentration using hourly ozone, nitrogen dioxide and meteorological data for 1997~1998 in Pusan coastal area. Monthly mean ozone concentration was the highest at Dongsamdong in Spring(35.4ppb), at Kwangbokdong in Fall(25.1ppb) and the lowest Dongsamdong(22.2ppb) and Kwangbokdong(16.0ppb) in Winter. Relative standard deviation indicating clearness of observation site was 0.42 at Dongsamdong and 0.49 at Kwangbokdong that is similar to urban area. The diurnal variation of ozone concentration of Dongsamdong and Kwangbokdong showed maximum at 1500~1600LST and minimum 0700~0800LST that typical pattern of ozone concentration. In ozone episode period(Sept. 10~15, 1998), diurnal change of ozone concentration was very high, and ozone concentration was related to meteorological parameters such as temperature, relative humidity, wind speed, cloud amount and radiation on a horizontal surface. During the episode days peak ozone concentrations are much higher than the normal values, wind speeds are always lower, and solar radiation is high with the exception of the September episode.
After 30 years of KKP model analysis and extended 30 years of accuracy analysis, the unique correlation and various problems between measured horizontal surface insolation and measured weather data are found in this paper. The KKP model's 10yrs daily total horizontal surface insolation forecasting was averaged about 97.7% on average, and the forecasting accuracy at peak times per day was about 92.1%, which is highly applicable regardless of location and weather conditions nationwide. The daily total solar radiation forecasting accuracy of the modified KKP cloud model was 98.9%, similar to the KKP model, and 93.0% of the forecasting accuracy at the peak time per day. And the results of evaluating the accuracy of calculation for 30 years of KKP model were cloud model 107.6% and cloud model 95.1%. During the accuracy analysis evaluation, this study found that inaccuracies in measurement data of cloud cover should be clearly assessed by the Meteorological Administration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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