태양광 발전은 이산화탄소 배출로 인한 기후 변화에 대응하는 주요 수단으로 인식되어 수요와 필요성이 급격하게 증가하고 있다. 최적의 태양광 발전 시스템의 운영을 위해서는 정교한 전력수요 및 태양광 발전량 예측 모델이 요구되며, 온도 및 일사량은 태양광 발전량 예측 모델의 필수적인 입력 변수이다. 하지만, 한국 기상청의 동네예보는 일사량에 관한 예측값을 제공하지 않아 정교한 태양광 발전량 예측 모델을 구축하는 것은 어렵다. 이를 위해 일사량 예측 기법에 관한 많은 연구사례가 보고되고 있지만, 다수의 연구들은 충분한 데이터 셋을 이용하여 일사량 예측 모델을 개발하였다. 초기 태양광 발전 시스템 운영을 위해서는 불충분한 데이터 셋을 이용한 예측 모델 개발이 필요하나 이에 대한 사례는 불충분하다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템에서 수집된 불충분한 데이터 셋을 이용한 단기 일사량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 기상청 동네예보의 다양한 기상 요인들을 이용하여 일사량 예측 모델을 위한 입력 변수를 구성한다. 다음으로, 조건부 랜덤 포레스트를 이용하여 일사량 예측 모델을 구성하며, 설명 가능한 일사량 예측뿐만 아니라 더욱더 많은 데이터 셋을 학습하기 위해 시계열 교차검증을 수행한다. 실험 결과, 제안한 기법은 다른 예측 기법들보다 높은 예측 정확도를 보일 뿐만 아니라 설명 가능한 예측 결과를 제시할 수 있음을 보여준다.
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.
최근 10년간 우리나라의 에너지 소비는 매년 10[%]라는 세계 최고의 증가율을 기록하고 있으며 온실가스배출량 증가율 역시 세계 1 위를 기록하고 있다. 세계기후협약 이행이 늦추어지고는 있지만 머지않아 우리도 여기에 참여하지 않을 수 없는 형편이어서 대체에너지 개발의 필요성은 더욱 절실하게 요구되고 있는 실정이다. 11개 분야의 신 재생 어|너지 중에서 최근 가장 많은 관심을 갖고 있는 태양광 발전은 태양광을 직접 전기에너지로 변환시키는 기술로서 광을 조사시 광전효과에 의해 전기를 발생하는 원리를 이용한 발전방식이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 구성장치에 의해 넓은 부지가 필요하며 햇빛의 방향에 따라 또는 태양전지에 입사하는 일사량의 정도에 따라 많은 발전전력에 차이가 있으므로 태양광 발전의 경우 발전단가가 높고 효율이 낮기 때문에 일사량에 따른 전력을 측정하여 효율적인 발전에 필요한 조건을 알아 보기위해 2007년 1년간의 실증운전을 통한 일사량과 전력발생량을 비교 분석하였으며 또한 햇빛의 일사량은 시간대별, 일별, 월별, 년별로 각각 달리 측정되므로 각각의 일사량에 따른 전력패턴을 분석하여 태양광 발전에 필요한 일사량과 전력과의 상관관계를 연구하였다.
최근 신재생에너지 정책의 영향으로 태양광발전소 건설이 꾸준히 증가하고 있다. 고효율 태양광발전소 사업을 위해서는 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석자료를 이용하여 태양광 패널에 대한 최적의 위치와 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 UAV 공간정보를 기반으로 취득한 DEM 자료를 이용하여 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석을 실시하였다. 분석 결과 2017년 평균 일사량은 $1,474,466W/m^2$ 로 계산되었으며 대상면적을 고려한 전체 일사량은 $33,639MW/m^2$를 보였다. 월별 일사량을 분석하는 것은 태양광발전소 유지보수 업무 측면에서 중요하다. 월별 태양광발전소 부지의 평균일사량 분석에서는 5~7월의 평균 일사량이 $160,000W/m^2$ 이상으로 계산되었으며 1~2월 및 11~12월의 평균 일사량은 $80,000W/m^2$ 이하로 나타났다. 또한 본 연구에서는 UAV 공간정보로부터 계산된 일사량과 국립기상과학원에서 제시한 결과와 비교하였으며, 대상지역의 93.7%가 남향으로 구성되어 있기 때문에 대상지의 평균 일사량이 국립기상과학원의 전국 자료에 비해 약간 높게 나타났다. 따라서 본 연구는 UAV를 이용하여 새로 개발된 태양광발전소 부지에 대한 일사량을 신속하게 계산하는데 이용될 수 있으리라 판단된다.
기존의 태양광발전장치 중에서 반사판을 갖춘 장치는 태양에너지(일사량)를 태양광 모듈 표면에 집중적으로 입사되는 방식이지만 태양광 모듈을 통해 다시 반사되어 손실되는 태양에너지(일사량)는 고려되지 않는 구조로 되어있다. 또한, 태양광 모듈 주위에 반사판을 설치하여 발전량을 높이는 방안이 제시되고 있지만, 이는 다른 태양광 모듈의 음영에 따른 발전 저하에 영향을 주고 있다. 따라서 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 1) 음영에 따른 태양광 모듈의 발전에 영향을 주지 않으면서 2) 태양광 모듈에서 반사되어 손실되는 태양에너지(일사량)를 회전하는 반사판을 이용하여 태양광 모듈에 다시 입사되는 방법을 연구 및 제안한다. 따라서 손실된 태양에너지(일사량)의 무수한 반사 각도에 따른 태양에너지를 재활용할 수 있는 방법을 통해 태양에너지(일사량)에 대한 손실을 최소화, 동일 일사량에 대한 발전량을 최대화하므로 태양광발전장치의 발전량을 증가시킬 수 있다.
일사량은 태양광 발전시스템의 전력 생산량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요소이며, 다른 기상요소들과 달리 기상청의 일기예보를 통해 제공받을 수 없다. 따라서 효율적인 태양광 발전시스템 운용을 위해 일사량 예측에 관한 연구는 필수적이다. 본 연구는 기상정보 데이터 기반의 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델을 제안한다. Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델은 유사한 태양고도와 유사한 날씨의 데이터 조각들로 나누어 학습하기 위해, 예측하는 시점의 태양고도와 운량을 기준으로 전체 데이터를 동적으로 나눈 후 기계학습 알고리즘인 다중 선형회귀 알고리즘으로 학습하여 일사량을 예측하는데 사용된다. 본 연구의 성능을 검증하기 위해 제안 모델인 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델과 이전 연구에서 제안한 모델, 기존의 상관관계식 기반 일사량 예측 모델에 동일한 기상정보 데이터 셋을 적용하여 비교하였으며, 비교결과 본 연구에서 제안한 모델이 가장 정확한 일사량 예측 성능을 보였다.
태양광발전량의 예측에 대해 많은 선행연구가 진행되었으나 연간 또는 월별 총발전량을 비교하기 위한 것이 주류였기 때문에 연간 또는 월별의 평균일사량을 바탕으로 발전량을 예측 비교하고 있다. 그러나 도시차원에서 전력생산 및 공급의 최적화를 위해서는 시간 및 기상에 따란 변화하는 일사량과 그에 따른 발전량을 예측하여 효율적인 전력생산 공급계획을 수립할 필요가 있지만 기상예보에는 일사량 정보가 포함되어 있지 않기 때문에 기상예보에 제공되는 운량을 이용하여 일사량을 예측할 수 있는 기법개발이 절실하다. 본 연구에서는 해양도시인 부산을 대상으로 과거의 기상데이터 중 운량과 일사량을 이용하여 일사량 예측기법을 제안하고자 한다.
화석에너지의 유한성과 공해문제로 인해 대체에너지 개발에 대한 관심이 고조되는 가운데 태양광발전과 풍력발전이 그 중에서 가장 활발하게 연구되고 실제 이용비율도 상당히 높은 편이다. 이는 외기 기후변화에 대한 상대적인 보완성을 가진 두 가지 형태의 에너지원으로부터의 에너지변환과정으로 인해 그 이용이 더욱 부각되고 있다. 기존의 풍력발전시스템, 태양광발전시스템 또는 풍력/태양광 복합발전시스템 중 대형발전시스템의 경우는 일사량센서나 풍속센서를 부착하여 최대 출력점 제어나 외기환경 인식을 위해서 일사량이나 풍속과 같은 외기환경정보를 획득하여 사용하며 이를 교육용 또는 외기환경정보를 분석하는데 이용하기도 하고, 다양한 표시장치를 통해 표시하기도 한다. 그러나, 일사량센서나 풍속센서는 고가의 센서로 대형 태양광발전시스템이나 풍력발전시스템에서는 여러 개소의 설치를 통해 보다 정확한 정보를 획득해야 하며, 이를 위해 많은 개수의 센서가 필요하다. 현실적으로 여러 개의 센서는 고가의 설치 비용으로 인해 샘플링을 위해서만 설치될 뿐 발전시스템의 설치사이트의 다양한 분석이 어려운 점이 있었다. 본 논문에서는 풍속센서나 일사량센서 없이 태양전지모듈로부터 직접 일사량을 검출하는 방식의 일사량 정보획득과 풍력발전시스템에서의 풍속정보를 획득하는 방법을 제안한다.
태양광 발전은 다른 발전방식과는 달리 연료비가 불필요하고 대기오염이나 폐기물 발생이 없으며 부위가 반도체 소자이고 제어부가 전자제품이므로 기계적인 진동과 소음 등의 공해가 전혀 없는 에너지원이다. 그러나 태양광 발전은 에너지 밀도가 낮아 일사량, 온도, 계절 등 기상조건의 작은 변화에도 발전량의 편차가 심하고 출력이 불안정하여 상용전원과의 연계나 별도의 축전설비 또는 발전설비 없이 독립적으로 사용하기에는 다소 무리가 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1년 동안 실증운전을 통한 종합적인 운전특성 데이터, 태양전지 어레이 출력의 전압 전류, 교류 전력 및 전력량, 일사량 및 모듈의 온도, 외기온도 등 분석기간 동안 수집된 운전 데이터를 이용하여 태양이 태양전지 모듈에 입사되는 각과 발전량 즉 태양 전지 어레이 형태와 발전량과의 상관관계를 정량적으로 규명하여 태양광 발전시스템의 설계 및 시공의 최적화가 이루어질 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 일사량 데이터를 이용한 태양광 부스트 컨버터의 MPPT 성능분석에 대한 연구를 제안한다. 실외 실험을 통해 일사계(Pyranometer)로 측정한 일사량 데이터와 그에 따른 태양광 패널의 출력 데이터를 검토하여 부스트 컨버터의 MPPT 성능을 테스트 하였으며, 측정한 일사량 데이터를 토대로 수행한 시뮬레이션과 실험결과를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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