• 주류산업
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• v.25 no.1 s.84
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• pp.20-38
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• 2005

2005년 2월 16일 교토의정서 발효로 인해 향후 전 제조업체가 직접 영향을 받게 되었으며, 이에 대한 자구책 마련이 시급한 현실로 다가왔다. 따라서 에너지 다소비 산업구조인 주정산업도 에너지 절감형 생산체제 구축으로 온실가스의 배출량을 감축하는 한편 기후변화협약이 우리 주정산업 제조원가에 미치는 영향에 대하여 미리 예측하여 자구책과 주정산업 보호를 위한 적극적인 대비책 마련하는데 일조하고자 본 원고의 목적이 있다.

• Nuclear industry
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• v.8 no.12 s.70
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• pp.16-21
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• 1988

한국, 대만, 홍콩, 싱가폴 등 아시아의 서소용으로 일컬어지는 이들 4개국의 경제발전이 국제적으로 주목을 받고 있다. 다음은 일본 아시아경제연구소의 등기성소씨가 ${\ulcorner}$원자력분화${\lrcorner}$지 11월호에서 대담형식으로 이들 국가의 특징, 경제를 뒷받침하여온 에너지의 실상, 장래 예측 등에 대해 소개한 내용이다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2008.04a
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• pp.247-252
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• 2008

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2005.06a
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• pp.651-651
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• 2005

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2010.04a
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• pp.171-171
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• 2010

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2007.11a
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• pp.250-256
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• 2007

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2012.10a
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• pp.71-72
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• 2012

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.53-54
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• 2012

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.71.1-71.1
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• 2010

본 연구는 1.3 MW급 태양광 발전소에서 기온 및 일사량에 따른 발전성능이 유지 보수 및 사후관리에 따라 성능이 향상될 수 있음을 실측자료를 통해 입증하는데 목적이 있다. 실측자료는 2008년 5월 전북 부안에 설치된 태양광 발전소에서 측정된 기온 및 일사량에 따른 발전량을 이용하였으며, 측정기간은 2009년 1월~2009년 12월까지 1년간 모니터링을 한 데이터를 기반으로 분석하였고, 발전소 성능 지표인 PR(Performance Ratio)을 계산하여 자료로 활용하였다. 또한, 실측자료는 PVSYST를 이용하여 실측자료와 동일한 조건에서 예측된 시뮬레이션 발전량 및 PR값과 비교 분석하였다. 실측자료와 해석결과의 비교에서 월단위로 측정된 실측 발전량과 예측 발전량은 유사한 경향을 나타냈으며, 실측 발전량은 예측 발전량 대비 약 5% 낮게 나타났다. 또한, 실측 PR값은 예측 PR값보다 약 4.97% 높게 나타났는데, 이는 해석을 위해 적용되는 일사량(기상청)과 실측 일사량이 다르고, Team Function 방식으로 구동되는 인버터와 시뮬레이션에서의 인버터 구동방식의 차이 때문인 것으로 판단된다. 한편, 일조량의 증가에 따른 1.3MW급 태양광 발전소의 발전량은 비례적으로 증가하는 경향을 나타냈으며, 7월의 경우 기후특성으로 인하여 국부적으로 감소하는 특성을 나타낸다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.696-697
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• 2011

신재생에너지는 기후변화협약 및 화석연료의 고갈 등으로 인해 전력계통으로의 도입 필요성은 증가하고 있으나 경제성 부재로 인해 도입 시 많은 제약이 있었다. 그러나 최근 풍력발전기의 경제성이 확보되고 있는 추세이며 일부 유럽 국가를 중심으로 전력계통에 연계하여 운전하고 있다. 특히 스페인의 경우 풍력발전기의 발전량을 예측하는 시스템을 개발하여 풍력발전량의 간헐적인 출력 특성을 보완하고 이용 효율을 향상시킬 수 있도록 다른 발전설비와 연계하여 전력계통을 운영하고 있으며, 풍력발전량을 고려한 예비력을 산정함으로써 경제적이고 안정적인 전력계통을 유지하고 있다. 또한 풍력발전기의 간헐적인 출력 특성을 보완하기 위해 에너지저장장치와의 협조 운영 가능한 시스템을 구축하는 사례가 증가하고 있으며 우리나라의 제주 스마트그리드 실증사업의 Smart Renewable이 이와 같은 경우라 할 수 있다. 본 논문에서는 기계학습이론 중 하나인 SVR을 이용한 풍력발전량 예측 시스템을 개발에 대해 기술하였으며, 행원14호기의 풍력발전량 이력데이터를 이용하여 풍력발전량 예측을 수행하였다.