국립기상연구소는 2000년부터 2010년까지(11년)의 위성자료와 수치모델의 재분석 자료를 이용하여 한반도영역에 대해서 $4km{\times}4km$ 해상도의 태양-기상자원지도를 계산하였다. 이러한 태양-기상자원지도를 기반으로 GIS 분석도구를 이용하여 지역별 태양에너지의 분포와 지역별 태양광의 기후특성을 분석하였다. 연구영역의 행정구역을 구분하고 각 지역별 에너지분포 및 변화특성을 쉽게 분석하기 위하여 GIS 분석도구를 사용하였다. 평균 연누적 태양에너지 자료를 분석한 결과 한반도에서는 경상도가 가장 풍부한 태양광에너지를 받고 있었으며 특히 대구광역시(5047MJ), 부산광역시(5019.4MJ)가 높게 나타났다. 북한지역에서는 함경남도(4719.1MJ)가 가장 풍부한 자원을 가지고 있는 것으로 나타났다. 월별 분포를 분석한 결과 대체로 연누적과 동일하게 남부지방의 경상도가 높은 태양광 에너지를 나타났다. 특히 7월 등의 여름철은 1월에 비해 절대적으로 에너지양이 많았다. 그러나 위도 38도를 중심으로 빈번한 장마전선을 동반한 구름의 이동으로 중부지방이 남부지방과 북부지방에 비해 낮게 나타났다. 또한 2000년 1월부터 2010년 12월까지 월별 시계열 변화를 분석해본 결과 한반도 전역에서 태양광의 증가추세가 나타났다. 특히 부산광역시는 10년간 3.75MJ이 증가하였으며, 서울특별시는 3.645MJ/decade, 함경북도는 3.499MJ/decade의 증가경향을 보였다. 월별 시계열 그래프를 보면 2003년 8월과 2005년 4월을 기준으로 3부분에서 다른 특성이 나타나는데 이것은 각 구간별로 구름산출을 위하여 사용된 정지기상위성이 다르기 때문이다. 각 구간에서 사용된 위성은 GMS-5(2003년 8월 이전), GOES-9(2003년 8월~2005년 3월) 그리고 MTSAT-1R(2005년 4월이후)이다. 추후에는 태양광 자원이 풍부한 지역에 대해서 더욱 상세하게 태양광 에너지의 분포와 변화를 분석해보자 한다. 이러한 지역별 자원분석 자료는 지방자치단체들이 신재생에너지 개발계획을 세우는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 전국 229개 시군구를 공간 단위로 설정하여 태양광 발전의 입지, 분포 그리고 변화를 분석하는 것이다. 이를 위해서 첫째, 2020년 시군구별 발전량과 발전설비 용량을 통해서 태양광 발전의 분포를 분석했고, 둘째 2017년부터 2021년까지 시군구별 발전설비 증가량을 확인하여 시계열적 변화를 추적했다. 분석 결과, 발전량, 발전설비 용량 및 증가량 모두 몇몇 시군구에 집중되었는데, 그 정도는 상위 5개 시군구가 차지하는 비중이 12% 이상, 상위 10개 및 20개 시군구로는 각각 20%와 33% 이상이었고, 태양광 발전에 대한 지니 계수는 약 0.6이었다. 따라서 시군구 단위에서 태양광 발전의 불균등한 분포가 확인되었다.
인간의 삶과 밀접한 관련이 있는 태양 에너지는 전세계적으로 에너지 부족 문제 해결방안을 위한 대체 에너지 자원으로 각광 받고 있다. 즉 태양으로부터 방출되어 지표면에 도달하는 태양광은 연간 약 23,000 TW(Perez et al., 2009)로써 다른 어떤 종류의 에너지원보다 풍부하기 때문에 태양광 발전은 양적인 측면에서의 무한한 잠재력뿐만 아니라 환경적인 측면에서 무공해라는 장점을 가진다. 특히 국내에서는 2030년까지 태양광 에너지와 풍력 및 수소에너지들은 3대 국가 에너지 전략 분야로 집중 육성되고 있다(한국과학기술정보연구원, 2007). 지표면에 도달하는 태양 에너지 평가 및 분석을 위하여 일사계에 의한 관측 자료가 이용될 수 있으나 관측 영역 및 관측 정밀도 문제 때문에 태양 복사 모델(Solar Radiative Transfer Model)에 의한 계산 자료가 중요하게 활용된다. 이 연구에서 한반도의 지표면 태양광 계산을 위하여 사용된 모델은 Iqbal(1983)에 근거한 것으로써 단일 기층의 모형대기를 가정한 모델이며 상세 모델(Line-by-Line Model)에 의하여 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산하였다. 이 계산을 위하여 대기 중의 가스와 에어로졸 및 구름 성분들에 대한 모델 입력자료 등이 요구되며 이 자료들은 기상청의 수치 모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RDAPS)과 기상 관련 인공위성(OMI와 MODIS 및 MTSAT-1R 등)으로부터 발췌하여 사용하였다. 그 결과 이 연구 기간(2009년 1월 ~ 2009년 12월)동안 1 km 간격의 수평면에 대하여 계산된 한반도의 지표면 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5400MJ/m^2$ 이상)이 나타났다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 이 연구 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 결여 때문으로 평가된다.
본 논문에서는 태양광-풍력 복합발전시스템의 구성에 있어서 확률적으로 변화하는 시스템 발전량과 부하량을 고려한 적정 축전지 용량산정기법에 관하여 연구하였다. 서울지역에서의 전형적인 날의 시간대별 일사량과 풍속 데이터에 기초하여 태양광-풍력 복합발전시스템의 출력분포를 산정하였고 배전계통과 연계된 전형적인 일반 주택부하를 가정하여 시스템 발전량과 부하량이 서로 상응하도록 풍력발전기와 태양전지의 용량을 결정하였다. 태양광 풍력 복합발전시스템의 예상 발전량은 각각 Beta 분포와 Weibull 분포에 기초하여 산정하였고 수요부하량을 비교하여 잉여 발전량은 축전지에 충전하고 부족 발전량은 축전지에서 방전하여 가능한한 계통으로부터 인입전력을 공급받지 않기 위한 최소 축전지 용량을 산정하는 기법에 관하여 연구하였다.
지형 효과가 포함된 태양복사 모델(GWNU)을 이용한 한반도의 태양광 자원지도를 개발하였다. 태양복사 모델의 입력 자료는 위성 관측 자료(MODIS, OMI, MTSAT-1R)와 수치 모델(RDAPS) 자료를 사용하였으며 특히 고해상도 지형 자료를 이용하여 지형 효과에 따른 한반도의 지표면 태양광 변화를 계산하였다. 계산 결과를 월 및 연 누적하여 분석하였을 때 여름철은 태양 고도각이 높아 지형 효과에 영향이 10% 이하로 적은 반면 겨울철은 20% 이상의 큰 차이가 나타났다. 또한 4 km 해상도의 지표면 태양광의 경우보다 1 km 해상도의 경우 지형 효과 포함에 따른 태양광 차이가 약 2배 정도 크게 나타났다. 즉 지표면에 도달하는 태양광을 정확히 모델링하기 위해서는 입력 자료뿐만 아니라 정확하고 고해상도의 지형 자료가 필연적이며 지형효과는 더욱 뚜렷이 나타나 실제와 유사할 것이다.
신 재생에너지 정책이 발전차액지원제도(Feed In Tariff; FIT)에서 신 재생에너지 의무할당제(Renewable Portfolio Standard; RPS)로 변화하면서 원별 경쟁이 가속화되고 있다. 태양광 산업 역시 이러한 환경 변화에 대처해야 하며, 그를 위한 정책 구성이 필요하다. 이에 태양광 산업 정책은 크게 두 부분으로 구분하여 진행해야 한다. 첫째, 폴리실리콘(Poly silicon)을 활용하는 다결정실리콘 태양광에너지에 초점을 맞춘 정책이며, 둘째, 미래에 상용화될 차세대 태양광 에너지에 대한 대비를 위한 연구 개발(R&D) 정책이다. 먼저 다결정실리콘 태양광에너지에 초점에서의 산업 정책은 산업육성정책과 수출정책, 인프라 구성 등으로 나눌 수 있다. 현재 과도한 국가부채로 인한 세계경제 악화로 태양광에너지 업체들의 경제성이 악화하고 있다. 더욱 빨리 그리드 패리티(Grid Parity)를 달성하기 위해 수직통합 등의 필요성이 대두하고 있다. 이에 본 연구는 그리드 패리티 달성시기를 위해 태양광 산업 내 세대 변화를 하는 경우와 하지 않는 경우를 비교하기 위해 고려할 요소를 분석하였다. 현재 신 재생에너지 가운데 태양광에너지는 타에너지원 대비 가격경쟁력을 갖추지 못한 상황이다. 그러나 수출을 고려했을 때의 향후 한국의 차세대 성장동력으로의 발전가능성이 존재한다. 따라서 가격경쟁력이 가장 중요한 영향을 미칠 신 재생에너지 의무할당제 정책 하에서 태양광에너지가 전혀 채택되지 않는 상황을 막기 위한 정책이 필요하다. 그를 위해 필요한 정책적 요소들을 알아보았다. 마지막으로 인프라 구성을 위해 태양광 산업의 가치사슬(Value Chain) 상에서의 기업 분포와 경쟁력에 대한 조사를 시행하였다. 이는 태양광 산업 내의 경쟁력을 갖춘 부문과 그렇지 못한 부문을 구별하기 위함이다. 미래에 상용화될 차세대 태양광 에너지를 준비하는 과정에서는 연구개발 관련 정책이 가장 중요하게 다뤄야 할 부분이며, 그를 위해 정부 차원에서 지원하고자 하는 기술로드맵 등에 대해서 정리하였다.
태양광 패널은 중금속을 함유한 전자 폐기물이다. 전 세계적으로 매년 빠르게 증가하고 있으며 집중강우 시 유실되는 태양광전지 패널은 토양 중금속 오염의 문제 및 소규모 태양광 발전은 관리 부재라는 문제가 있어, 이를 효율적으로 모니터링하기 위한 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성의 SAR Temporal Baseline과 Coherence간의 상관관계를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 방법을 연구하였다. 또한, 태양광 발전소와 주변의 Coherence 차이를 이용한 태양광전지 패널 탐지를 실험하였다. 실험결과 안정적 산란체로 가정한 태양광전지 패널의 Coherence가 0.50~0.65 분포 0.53의 중앙값으로 치우친 편향을 보이고 있어 처리과정에서 발생될 수 있는 오차를 개선할 추가 연구가 요구된다. 태양광전지 패널의 Coherence 시간적 감소 비율이 건물 등 인공물체와 다름에 따라 시간적 기준선을 이용한 변화탐지가 가능할 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기존 광학영상을 활용한 대규모 태양광 발전 시설 위치정보 획득 연구에서, 소규모 태양광전지 패널 모니터링이 가능하도록 영상레이더를 적용한 초기 연구이다. 또한, 본 연구를 바탕으로 지속적 모니터링이 가능하고 태양광전지 패널 유실과 같은 상황에서 공간적 분포를 파악할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.
태양계의 행성간 공간에는 수많은 티끌들이 흩어져 있다. 이들의 존재는 유성, 우주 탐사선의 검출기, 황도광 관측 등으로 확인되고 있으나, 이 티끌들의 수명이 길어야 수백만년에 불과하기에 태양계에는 지속적으로 티끌을 공급하는 기원천체가 있어야 한다. 최근의 광학적 (Yang & Ishiguro, 2015), 역학적 연구는 ~90% 이상의 행성간 티끌들이 혜성에서 방출되었을 것이라 추정하기에 이르렀다. 이러한 상황에서, 본 연구에서는 행성간 티끌구름의 구체적 양상을 설명하려는 목적으로 혜성에서 방출된 티끌들이 태양계에서 겪게 되는 역학 진화를 수치 계산을 통하여 추적하였다. 우리는 다양한 혜성 궤도 분포를 골고루 대표할 수 있도록 실제 혜성 중에서 대표 혜성들을 선정하고, 관측에 기반한 티끌 방출 모형을 이용하여 다양한 크기의 가상적 티끌을 이들 혜성에서 방출시켰다. 태양의 복사에 의한 끌림힘, 8개의 행성에 의한 중력 섭동을 고려하며 이 티끌들의 궤도 진화가 추적되었다. 티끌들의 최종 종착지가 살펴졌고, 정상 상태를 가정하고 행성간 티끌구름을 구성하여 실제 관측되는 티끌구름과 비교하였다. 이번 발표에서는 혜성에 의한 티끌공급량과 내행성계의 티끌 유출입량, 내행성계 티끌구름의 크기도수분포, 티끌구름의 궤도 요소 분포, 황도광의 밝기 분포 등이 수치 계산 결과와 비교되어 설명될 것이다.
본 논문에서는 태양전지 모듈의 표면 오염으로 인한 태양광발전량의 감소를 사전 예방하기 위해 영상기술을 이용한 표면 오염도 자동검출 기술에 대해 논의하였다. 일반적인 태양광발전시스템의 경우 태양전지 모듈의 표면 오염원 제거를 위해 사람에 의한 수동적인 방법에 의존하는 것이 현실이나, 커다란 규모의 태양광 발전시설의 경우는 인력으로 오염원을 제거하는 것은 거의 불가능 하다. 이러한 관점에서 태양전지 모듈 표면에 떨어진 오염 물질로 인한 출력감소를 사전에 예방하고, 시스템을 효율적으로 운영하기 위해 이미지 영상기술이 적용되었다. 본 기술은 기본적으로 레이저 광원과 먼지와 상호 interaction을 통해 생성된 반사파 및 이를 CCD 영상으로 획득하고 태양전지 모듈 표면의 오염원의 유무, 균일/불균일 분포 등의 3가지 서로 다른 조건을 설정하여 비교 시험을 수행하였고, 개발된 오염측정 시스템을 수상 태양광 발전 파일럿 설비에 적용하여 운전성능을 검증하였다.
본 논문은 SLAM 기술로 3D 매핑하고 태양광 발전기 패널 표면의 오염영역을 파악하여 청소하는 자율비행 드론에 대한 연구이다. 본 프로젝트에서 구현된 드론은 SLAM 기술을 활용하여 3D 매핑과 ROS Topic 통신으로 자율비행을 하면서 카메라로 촬영한 영상에서 태양광 발전기 패널을 파악하고 패널에 있는 얇은 먼지막을 프로펠러에 의하여 발생하는 바람으로 제거한다. 그리고 열화상 카메라로 확인된 고오염 또는 고장으로 인한 발열 부분에 페인트 볼을 떨어트려 시각적으로 표시하고 관리자에게 능동적으로 알린다. 이로 인해 제안된 방법에 따라 넓은 영역에 분포된 다수의 태양광 발전기 패널의 오염정도를 쉽게 파악하고 저오염 영역의 즉각적인 청소 및 고오염 영역의 빠른 보고로 인하여 전반적인 태양광 발전 효율을 제고할 수 있으며, 수동으로 이루어지는 인력 관리에 비하여 오염지역 파악 및 제거 시간이 보다 빠르고 정확하게 이루어질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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