본 논문은 일사량 변화 시, 최대 출력점을 추종하는 태양광 발전시스템의 동적 응답특성을 향상시키기 위해 가변 스텝 사이즈 기반의 P&O (perturb & observe) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 일사량과 PV (photovoltaic) 전류 관계로부터 일사량 변화에 따른 최대 전력점 전류 $I_{MPP}$변화 특성을 이용하며, 새로운 I-V 곡선에서 PV 동작점을 최대 출력점으로 빠르게 이동시키는 고속모드와 정상상태 부근에서 정상상태 효율 향상을 위한 가변 스텝 모드로 구성된다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 $500W/m^2$와 $1000W/m^2$ 일사량 증감 조건에서 제안된 MPPT(maximum power point tracking) 기법의 추종 성능을 검증하였으며, MPPT 주기가 2초이고 일사량 $500W/m^2$과 $1000W/m^2$ 증감을 할 때 추종시간은 약 30초 정도이며, 정상상태 PV 전압변동은 약 0.1V로써 일사량 변화 조건에서 제안된 MPPT 기법의 알고리즘 성능을 검증하였다.
무한한 에너지원을 가진 태양광 발전은 기상 에 의존하기 때문에 발전량이 매우 간헐적이다. 따라서 태양광 발전량의 불확실성을 줄이고 경제성을 향상시키기 위하여 정확한 발전량 예측기술이 필요하다. 기상청은 3일간 기상정보를 예보하지만 태양광 발전 예측에 높은 상관관계가 있는 일조량과 일사량은 예보하지 않는다. 본 연구에서는 기상청에서 3일간 예보하는 기상요소인 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등을 이용하여, 일조 및 일사량을 예측하였으며, 예측된 일사 및 일조량을 이용하여, 실시간 태양광 발전량을 예측하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 결과로서 예측된 기상요소로 발전량을 예측하는 모델보다 제안 모델이 MAE, RMSE, MAPE 등의 오차율 지표에서 더 좋은 결과를 보여주었다. 또한, 기계 학습의 한 종류인 서포트 벡터 머신을 사용하는 것보다 DNN을 사용하는 것이 더 낮은 오차율 지표를 보여주었다.
야외 문화재와 그 부재는 위도, 방위각, 경사각에 따라 태양으로부터의 일사량이 다르고 주변의 지형, 지물에 의해 추가 음영이 발생하므로 개별적이고 정량적인 음영 분석이 요구된다. 본 연구는 2019년 7월에 국립문화재연구소 내 전통 건축물인 청풍각의 방위별 목재 기둥 상부, 중부, 하부 지점을 대상으로 태양 궤적 측정기를 이용한 음영 분석을 수행하였다. 음영 분석 결과, 태양 궤적 측정기의 시각별 일사/음영 예측은 실제 현장에서의 시각별 일사/음영에 30분 오차로 일치하였다. 목재 기둥의 방위별 일조율과 일사량은 남향이 가장 높고, 서향, 동향, 북향 순으로 높았으며 측정 위치별 일조율과 일사량은 하부가 가장 높고 중부, 상부 순으로 높았다. 일조율은 경사각 90°가 높았으나 일사량은 수광 효율과 일사 세기에 기인하여 경사각 0°가 높았다. 상부 지점은 지붕 처마, 중부와 하부 지점은 주변 목재 기둥, 주변 지형과 지물에 의한 음영 장애 영향이 컸다. 상부, 중부, 하부 지점에 대한 동시 일사는 북서 측, 서 측, 남서 측 기둥에서는 365일 가능하였고 남 측, 남동 측 기둥에서는 10월부터 3월까지 기간만 가능한 것으로 나타났다.
태양광발전시스템에서 최대전력 추종기법은 태양광 발전용 전력변환장치에 구현되는 기술로써, 태양전지에서 발생할 수 있는 전력을 최대로 추출해 내는 제어 기법이다. 이러한 태양광 발전장치에서의 최대전력 추종기법은 추종효율, 추종 속도 등에 따라 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 지금까지의 연구는 일사량 등 환경요인이 고정된 조건에서의 정적 최대전력 추종 성능 개선에 집중해 왔다. 본 논문에서는 대표적인 최대전력 추종 기법인 외란 후 관찰에 의한 기법을 바탕으로 해서, 일사량이 변화하는 조건에서도 최대전력 추종 성능을 높일 수 있는 수정된 외란 후 관찰 기법을 제안한다. 제안된 기법은 최대전력 추종 제어주기 동안 추가적인 태양전지 전압/전류 계측으로 인해 일사량 변화시에도 높은 성능을 보일 수 있게 된다. 본 제안 내용의 타당성은 EN50530기준을 바탕으로 250kW 태양광 인버터를 사용해서, 실험을 통해서 검증하였다.
본 논문에서는 일사량과 온도 및 실부하 패턴이 고려된 3kW급 계통 연계형 태양광 발전시스템의 플랫폼을 제시하였다. 가정의 실제 전력 사용패턴 분석을 위해 하루의 일사량과 온도가 고려된 PV 시뮬레이터와 24시간 실부하의 사용패턴을 이용하여 부하모델링을 수행하였다. 또한 제안된 PV 시뮬레이터와 부하모델링을 적용하여 계절별, 시간별 태양광 발전 전력과 실부하의 전력사용량을 비교 분석 하였으며 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.
1973년 석규파동 이후 세계 각국은 에너지 문제를 심각하게 다루어 왔다. 화석 연료의 유한성은 미래의 세계 에너지에 대한 연구에 박차를 가해왔다. 현재 사용되는 연료로는 화석연료인 석탄, 석유, 그리고 원자력등이 있다. 그러나 이들은 모두 그의 매장이 어느지역에 제한된 지역편재성이 있는 것이며 그의 사용에 따른 대기오염, 환경오염등의 점차적으로 큰 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 과거 71년부터 77년까지의 기상조건을 중심으로 하여 기온, 수평면 일사량, 운량, 일조시간에 대한 전반적인 조사를 근거로 이에대한 통계를 제시하고, 이들의 상호관계에 대한 일 반적인 식을 유도하였다. 그리고 1977년 8월부터 78년 3월까지의 수령면 일사량과 서울 지방에서 최적치라고 알려진 53도 경사면에서의 전 일사량을 측정하여 이에 대한 자료를 제시함으로써 국 내에서의 태양열 이용에 대한 기초자료를 마련하였다. 이어서 주어진 집열기에 의한 태양열 주택 의 설계와 이에따른 경제성 타당 검토를 하고자 하였다.
산불에 영향을 미치는 인자는 일반적으로 산림 연료와 기상 그리고 지형인자로 구분할 수 있다. 이중 지형인자는 경사와 사면의 방향 그리고 해발고, 사면의 길이 등 여러 조건들이 복합적으로 이루어진 산의 형세를 이룬다. 지형 조건 중 경사는 산불 발생 후 확산속도에 영향을 주며 사면의 방향은 태양복사에너지 일사량에 따른 연료의 건조와 연료의 온도 등에 영향을 줌으로써 산불의 발생과 확산에 영향을 준다. 특히 산불이 시작되는 이른 봄철에는 강설 후 사면향에 따라 적설지역과 눈이 녹아 건조한 지역이 사면의 향에 따라 큰 차이를 나타내고 있으며 이로 인해 산불위험 예보시에도 사면향에 따른 산불발생위험을 달리 적용해야 할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 사면의 방향에 따른 산불위험성을 평가하기 위해 먼저 태양복사에너지의 일사량 분석을 실시하였고 산불사례조사를 통해 사면의 방향에 따라 산불발생 위험과 피해면적을 비교, 분석하였다. 그 결과 태양복사에너지 일사량이 가장 많은 사면의 향인 남사면을 중심으로 산불발생이 높은 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 태양광 발전량 예측에 필요한 일사량을 예측하기 위해 다양한 기상변수를 활용한 다중회귀, ARIMA, ARIMAX 모형을 사용하여 각 모형의 예측 성능을 비교하고자 한다. 예측에 사용된 변수와 시계열 모형에 대해 소개하고, 실제 일사량 예측에 적용하여 일사량을 예측한 결과 운량, 기온, 습도, 대기권 밖 일사량을 활용한 ARIMAX 모형의 성능이 가장 우수하였다.
본 연구는 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량, 일조, 일사 등 시간별 기상 데이터를 이용하여, 일사 및 일조 그리고 태양광 발전예측을 하였다. 지도학습에서 입출력패턴은 예측에서 가장 중요한 요소이지만 인간이 직접 결정해야하기 때문에, 반복적인 실험에 의해 결정해야 한다. 본 연구는 일사 및 일조 예측을 위하여 4가지 모델의 입출력 패턴을 제안하였다. 또한, 예측된 일조 및 일사 데이터와 전라남도 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 사용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 실험결과 일조 및 일사 예측에서 모델 4가 가장 예측결과가 우수했으며, 모델 1에 비해 일조의 RMSE는 1.5배 정도 그리고 일사의 RMSE는 3배 정도 오차가 줄었다. 태양광 발전예측 실험결과 일조 및 일사와 마찬가지로 모델 4가 가장 예측결과가 좋았으며, 모델 1 보다 RMSE가 2.7배 정도 오차가 줄었다.
온실이란 식물 생육에 요구되는 태양광을 유용하게 활용하기 위하여 투명한 피복재가 사용된 구조물을 일컫는다. 온실내로 투과되는 일사량은 온실이 설치된 지역의 위도, 온실의 동방위 및 형상, 구조물의 재원, 피복재의 광학적 특성, 년중일수, 기상 조건, 지붕면의 경사각 등에 따라 변화된다. 일반적으로 겨울철에 온실내의 일사량은 식물의 정상적인 생육에 제약이 되는 요소로 작용한다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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