• 제목/요약/키워드: 태양발전소

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CTO/CEO에게 듣는다-윤세왕 대한제당 중앙연구소장

  • 한국과학기술단체총연합회
    • 과학과기술
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    • 3호통권454호
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    • pp.78-81
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    • 2007
  • 윤세왕 소장(부사장)은 서울대학교 기계공학과 졸업 후 UCLA에서 화학공학 석사 및 박사학위를 받았다. 지난 1997년 대한제당 중앙연구소 소장으로 부임하기 전까지 고집광형 태양광 업체인 AMONIX의 기술부사장을 거쳐 1994년 애리조나에 20kW 고집광 태양전지 발전소를 설치해 R&D상을 수상하기도한 윤소장을 지면을 통해 만나본다.

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계통연계 태양광발전시스템 고조파 영향 검토 (Harmonic Impact Studies of Grid-Connected Photovoltaic Generation System)

  • 이강완;정형모;이상민;유권종
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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    • pp.1134_1135
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    • 2009
  • 태양광발전 출력은 인버터를 통하여 상업용 전력계통에 연계된다. 소형 태양광발전 전력은 다수의 수용가를 포함하고 있는 기존의 22.9kV 배전선로에 직접 연결되며, 비선형 전력전자소자로 구성된 인버터는 고조파를 발생하게 된다. 본 논문은 태양광발전소 고조파를 실측하여 이를 모델로 연계 전력계통에 미치는 고조파 영향을 전력계통 해석 도구인 소프트웨어로 분석한 것이다.

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순환신경망 기반 태양광 발전량 예측 시스템 (Photovoltaic Prediction System based on Recurrent Neural Network)

  • 정설령;박경욱;고진광;이성근
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.849-852
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    • 2021
  • 화석연료의 빈번한 사용으로 인한 지구온난화 문제가 심각해지면서 화석연료를 대체할 수 있는 신재생 에너지가 떠오르고 있다. 그중에서도 에너지원이 청정하고 무제한으로 사용할 수 있다는 장점을 가진 태양광 발전소가 주목을 받고 있다. 하지만 기후에 따라 영향을 많이 받는 특징 때문에 안정적인 전력 생산을 위해서는 태양광 발전량 예측이 매우 중요해지고 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하였다. 그 결과 LSTM 모델이 RNN 모델보다 높은 예측력을 보였고, 손실 값이 0.1보다 낮은 높은 정확도를 보였다.

시계열 모형과 기상변수를 활용한 태양광 발전량 예측 연구 (A study on solar energy forecasting based on time series models)

  • 이근호;손흥구;김삼용
    • 응용통계연구
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    • 제31권1호
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    • pp.139-153
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    • 2018
  • 최근 정부의 친환경 정책에 따라 태양광 발전 설비가 지속적으로 증가하고 있다. 태양광 발전량은 에너지원인 태양의 특성상 계절에 따라 하루 중 발전이 이루어지는 시간이 일정하지 않다. 이러한 특성으로 인해 태양광 발전량 예측에서는 연속된 시간간격으로 수집된 자료에 적용할 수 있는 시계열 모형 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 연속된 시간자료를 각 시간대 별로 분리, 재구성하여 24개의 (1시-24시) 일별 자료 형태로 예측에 활용하는 방법이다. 강원도 영암 태양광 발전소의 시간별 발전량 자료를 공공데이터포털에서 수집하여 연구하였다. 기존방법과 제안된 방법의 성능차이를 비교하기 위해 ARIMAX, 신경망(neural network model) 모형을 동일한 모형과 변수를 가지는 환경에서 성능차이를 확인하였다.

태양광 발전시스템 효율향상을 위한 스마트 모니터링 시스템 (Smart Monitoring System to Improve Solar Power System Efficiency)

  • 윤용호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.219-224
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    • 2019
  • 국내 소규모(50kW 이하)를 포함한 태양광발전 설치 업체의 급격한 증가에 따른 발전 설치양은 증가하고 있으나 이에 대한 효율적 운영체계 및 관리가 미흡한 상황이다. 따라서 발전단가의 증가를 초래하는 부가적인 기능 보다는 현 상태에서 발전량을 최대화시키기 위한 유지보수 관리측면으로 새로운 형태의 운영체계가 필요하다. 본 논문에서는 태양광 발전소의 운영효율 극대화를 위해 Big Data와 센서 네트워크를 활용하며 전문가 시스템의 분석을 통해 발전량 예측기술, 모듈 단위 고장검출 기술개발, 인버터 구성요소의 수명 예지 및 Report 기술, 유지보수 최적화 알고리즘 및 경제성 분석 개발 등 태양광 발전소의 최적 운용이 가능하도록 하는 스마트 모니터링 시스템 개발에 목적을 두고 있다.

INTERVIEW - 인물탐방 - (주)동양건설산업 이길재 사장 -

  • 한국기술사회
    • 기술사
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    • 제42권5호
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    • pp.6-7
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    • 2009
  • (주)동양건설산업은 세계에서 처음으로 연료전지를 아파트에 도입하여 패러다임의 혁신을 이루었다. 또한 전남 신안군에 세계최대 규모인 24MW급 태양광발전소를 준공?운영 중에 있다. (주)동양건설산업의 이길재 사장을 만나 그의 인생관과 경영철학을 들어본다.

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오래된 모듈의 특성에 관한 연구 (A study on the Characteristics of the old modules)

  • 홍사근;최홍규;염성배;송영주;최영준
    • 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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    • 한국조명전기설비학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.351-354
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    • 2009
  • 화석연료의 고갈 및 환경문제로 재생에너지의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 재생에너지중 가장 상용화된 태양광 발전은 태양광 발전소가 생길만큼 활성화 되었다. 국내 태양광 발전용 모듈의 수명은 약 20년으로 추정되나 국내 기후 및 환경에 20년 이상 될 경우 얼마만큼 효율이 감소되는지 검증되지 않았다. 본 논문에서는 23년된 모듈 3장을 통해 최대전력의 감소폭을 알아보았다.

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수상태양광 발전시스템 모듈 방위각 변경 효과: 시뮬레이션을 통한 설치용량 및 발전량 비교 분석

  • 이민수;김경남
    • 한국태양광발전학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.7-14
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    • 2020
  • 육상태양광 발전원의 단점을 보완하기 위한 수단으로 유휴수면 활용 및 발전량 증대 등의 장점을 앞세우며 수상태양광 발전시스템이 대두되었으나, 설치면적 축소 등의 민원이 지속적으로 제기되며 한국환경정책평가연구원(KEI)에서도 설치면적에 대한 가이드라인이 필요함을 제시하기에 이르렀다. 이에 본 논문에서는 수상태양광 설치 시 제한된 설치면적 내에서 설치용량 및 발전량을 증가시킬 수 있는 새로운 수상 태양광 발전시스템 방법론을 제안하여, 국토의 효율적 및 친환경적 이용으로 「재생에너지 3020 이행계획」을 달성하면서 주민수용성을 증대시킬 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 상주 수상태양광 오태2발전소를 대상지로 선정하여 현재 정남향(0°)으로 배치되어 있는 모듈을 기준으로 동일한 모듈 경사각이지만 동서방향(±90°)으로 모듈 방위각을 변경하여 배치한 경우의 비교 분석 연구 결과, 모듈 남향 배치 대비 동서방향 배치 시 설치용량은 13.25%, 발전량은 4.03%가 각각 증가하는 결과를 보였다. 본 연구에는 Sketchup Software를 통한 3D 모델링 및 PVSyst 프로그램을 이용하여 시뮬레이션 비교 분석을 진행하였다.

앙상블 기법을 이용한 태양광 발전소 고장 예측 개선 (Improvement of Predicting Failure Rate of Photovoltaic System using Ensemble Methods)

  • 장문종;나익채;김영훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.401-403
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    • 2016
  • 최근 태양광 발전사업의 투자 수요가 증가하고 있으며, 이에 따른 태양광 발전시스템 (PV시스템)의 신뢰성 및 발전 효율 향상 등을 확보할 수 있는 모니터링 시스템의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 데이터를 앙상블 기법으로 분석하여 알려진 자동 분류 기법과 앙상블 기법을 비교해보고, 이를 바탕으로 PV시스템 고장 예측의 정확도를 향상 시키고자 한다.