Since the solar radiation is the main input for sizing any solar system, it will be necessary to understand and evaluate the insolation data. The horizontal global insolation data have been measured since May, 1982 and direct normal solar insolation data since December 1990 at 16 different sites all over the country and considerable effort has been made for constructing a standard value from measured data at each station. In the results, the average global total solar radiation of the nation is $3,055kcal/m^2.day(12.79MJ/m^2.day)$ and the average clear day direct normal solar beam radiation was $4,600kcal/m^2.day(19.26MJ/m^2.day)$, which indicates possible solar energy application of medium and high temperature technologies with high concentration.
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.
Agriculture is more influenced by environmental factors rather than other industries. Among the environmental factors, the meteorological conditions mainly impact the output of agricultural products. Hence, the purpose of this study is to analyze the impact of meteorological factors on the output of elemental agricultural products. As a first step, we obtained the data of the meteorological factors (i.e., precipitation, humidity, temperature, insolation, snowdrifts, wind velocity) and the output of the various agricultural products (i.e., grain, fruits and vegetables, root crops, green vegetables, seasoned vegetables, fruits, special crops) from the year 1990 to 2009 (20 years) of Seoul and the six metropolitan cities in Korea. Then, the analysis of the correlation between the agricultural product with the largest output and the meteorological factors of the place where the corresponding agricultural product is most produced, was carried out in order to determine the core meteorological factor that most impacts the output of agricultural product. The correlation analysis revealed that humidity, insolation and wind velocity have been the crucial meteorological factors to influence the output of the agricultural products. From the result, we can induce that the meteorological forecast information about the vital meteorological factors, i.e., humidity, insolation and wind velocity, facilitates the optimized cultivation plan to maximize the output of agricultural products.
This paper proposes an automatic tracking control algorithm for efficiency improvement of photovoltaic generation. Increasing the power of PV systems should improve the efficiency of solar cells or the power condition system. The normal alignment of the PV module always have to run perpendicular to the sun's rays. The solar tracking system, able to improve the efficiency of the PV system, was initiated by applying that to the PV power plant. The tracking system of conventional PV power plant has been studied with regard to the tracking accuracy of the solar cells. Power generation efficiency were increased by aligning the cells for maximum exposure to the sun's rays. Using a perpendicular position facilitated optimum condition. However, there is a problem about the reliability of tracking systems unable to not track the sun correctly during environmental variations. Therefore, a novel control algorithm needs to improve the generation efficiency of the PV systems and reduce the loss of generation. This control algorithm is the proposed automatic tracking algorithm in this paper. Automatic tracking control is combined the sensor and program method for robust control in environment changing condition. This tracking system includes the insolation, rain sensor and anemometer for climate environment changing. Proposed algorithm in this paper, is compared to performance of conventional tracking control algorithm in variative insolation condition. And prove the validity of proposed algorithm through the experimental data.
본 연구는 정부가 대체에너지기술의 개발과 이용촉진을 목적으로 새롭게 구상하고 있는 "Clean Enertopia 제주"사업과 관련, 최근 관심을 끌고 있는 제주도를 대상으로 이 지역 일사량을 측정, 분석하여 그 분포특징과 향후 에너지자원으로서의 이용가능성을 평가하는데 목표를 두고 수행하였다. 현지 측정사업의 내용을 중심으로 지금까지 나타난 결과를 보면 1) 제주지역의 일사량은 우리나라 남해안보다 13% 이상 낮으며, 2) 제주도 내에서도 동서지역간의 격차가 현저하게 존재하였다. 는 점으로 된다.
This paper aims to describe the characteristics of air pollution using air pollutants concentration and meteorological data observed at Kimhae from December 1996 to November, 1997. The results are as follows : The concentration distribution of sulfur dioxide($SO_2$), carbon monoxide(CO), particulate matter(PM-10), and nitrogen dioxide($NO_2$) is high during the late fall and winter and low during the summer, but ozone concentration is low during the winter season and high during summer season except Jangma period and these distributions appear to be closely connected with insolation and the number of clear day. Diurnal variation of concentrations for sulfur dioxide, particulate matter, and carbon monoxide are high during the rush hours and nighttime and low during the daytime and these variations are distinct toward the winter season. And diurnal variation of nitrogen dioxide concentration has also same pattern and these patterns are closely related to the increasing traffic volume at rush hours. Diurnal variation of ozone concentration is generally increase for daytime and decrease for the late afternoon and are closely related to the insolation and photochemical reaction. The 24 hour average concentrations of air pollutant observed at Kimhae represented a positive correlation and a negative correlation for $O_3$ and also a negative correlation for the meteorological elements such as wind speed and cloud cover.
The solar cells should be operated at the maximum power point because its output characteristics are greatly fluctuate on the variations of insolation, temperature and loads. To obtain maximum power from solar cell, photovoltaic system cell power system usually requires maximum power point tracking controller. This paper propose Maximum power point tracking method using zero slope of differential value of maximum power. The power compare method traces to maximum power point rapidly but oscillate on the maximum power point largely, when quantity insolation variation is big. The power compare method is traces to maximum power point slowly but oscillate maximum point on the maximum power point smally, when quantity insolation variation is small. To solve two problem of the power compare method, designed zero slope of differential value of maximum power.
The Storage efficiency of concentric evacuated tube solar collector is tested for one year from January 1st to December 31st under the real sun condition. The testing equipment is operated continuously for three days without cooling the storage tank. Daily storage efficiency is obtained from dividing stored energy in the storage tank by solar insolation on the solar collector for each day. Daily averaged temperature of the storage tank is lowest in January and highest in August. Monthly averaged storage efficiency is also lowest in November and highest in June. Therefore, it can be said that the storage temperature and the storage efficiency are roughly proportional to outdoor temperature. Furthermore, the daily storage efficiency is reversely proportional to $(T_s-T_a)/I_c$ where $T_s$ and $T_a$ are daily averaged storage temperature and outdoor temperature from sunrise to sunset, and $I_c$ is total insolation on the solar collector for a day.
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.
태양광발전 시스템에 있어 일사량의 높고 낮음은 경제성 평가를 결정하는 주요인자로 작용하며 일사량은 지역적, 지형적 환경 조건의 차이에 따라 달리 나타난다. 본 연구에서는 주암 저수지 수면에 설치된 수면태양광 일사량 계측자료와 지상에서의 주암댐 관리단 옥상에 설치된 일사량 계측자료를 비교하여 분석한 결과 수면태양광의 일사량이 지상에서의 일사량 보다 약간 상회하는 패턴을 보이며 풍속, 기온 등 기타 데이터 분석 시 수면이 태양광발전에 있어 지상보다 더 유리하다는 점을 검증 할 수 있었다. 또한 취득한 데이터를 가지고 경제성 분석 프로그램을 사용하여 분석한 결과 지상보다 수면태양광이 더 경제성 있다는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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