신 재생 에너지는 석탄, 석유, 원자력, 및 천연가스가 아닌 태양에너지, 바이오매스, 풍력, 소수력, 연료전지, 석탄액화 가스화, 해양에너지, 폐기물 에너지 및 기타로 구분되고 있고, 이 외도 지열, 수소, 석탄에 의한 물질을 혼합한 유동성 연료를 의미한다. 세계 선진국들은 신 재생에너지 기술개발의 중요성을 인식하고 기술개발 및 상용화를 위하여 중장기적인 개발계획을 수립하고 과감한 정책적 재정적 지원을 하고 있는 상황이다. 정부에서 지금까지 추진해 온 신 재생에너지 기술개발사업 유형 및 분야별 성과관리 확산, 사업화 추진이 소기의 목적을 제대로 달성하고 있다는 실증적 효과분석이 필요하다. 신재생에너지와 관련된 연구는 대체에너지 및 태양열, 태양광, 바이오매스 등 각각의 기술에 대한 개발 보급 현황과 특수한 지역에 대한 타당성 검토 등의 연구가 주를 이루었다. 관련연구의 검토 결과는 신재생에너지 중에서 재생에너지 혹은 전체 에너지 공급과 수급의 문제 나아가 특정 분야의 공급능력 향상을 위한 대책 등에 중점을 두고 있고, 신재생에너지 기술개발 확대에 따른 관련 사업의 능력 증대나 사업화 측면의 심층연구는 아직 부족한 실정이라고 판단된다. 미국과 영국의 다양한 신재생에너지 개발 및 보급 지원정책 등은 우리나라도 유사하게 추진하고 있으며, 일본이 태양광 분야에서 주도적인 입장을 취할 정도로 전진한 배경은 정부주도지원, 기업참여, 사회적 이슈화 등을 들 수 있다. 신재생에너지 기술개발 및 사업화의 계량적 거시경제적 효과분석은 신재생에너지를 중심으로 하는 '에너지원별 비용/편익분석 모형'을 활용하여 신재생에너지 기술개발에 의한 관련 산업 생산 증대, 부가가치 향상 효과 등을 예측하는 기법을 적용한다. 신재생에너지 기술개발 투자와 신재생에너지 생산량 및 발전량의 관계는 각각 정비례하고, R&D총투자에 의한 신재생에너지 생산량 승수에 비해 에너지 발전량 승수가 상대적으로 약간 높았다. 이는 최종 소비재인 에너지 발전량에 대한 기술개발 영향이 크다는 의미이다. 신재생에너지 생산량에 대한 R&D총투자는 정(+)의 영향을 미치고 있는데, 정부지원금은 정(+)의 영향이지만 민간투자액은 역(-)의 영향관계로 나타났다. 이는 신재생에너지 생산량에 대한 연구개발 효과가 민간투자 보다 정부지원금에 의해 주도되고 있음을 시사한다. 반면 신재생에너지 발전량에 대한 R&D총투자는 정(+)의 영향을 미치고 있는데, 정부지원금과 민간투자 모두 영향관계가 없는 것으로 나타났다. 이는 신재생에너지 분야의 발전량에 대한 연구개발 효과가 정부지원금과 민간투자 모두 영향을 미치고 있지 못하고 있음을 시사한다. 본 연구의 분석 결과의 시사점으로는 신재생에너지 기술개발 및 사업화 추진에 있어서 정부 지원정책도 중요하지만 민간의 투자와 적극적인 참여가 사업 성공의 관건이라는 점을 감안할 필요가 있다.
Building simulation is used in a variety of sectors. In its early years, building simulation was mainly used in the design phase of a building for basic functions. Recently, however, it has become increasingly important during the operating phase, for commissioning and facility management. Most building simulation tools are used to estimate the thermal environment and energy consumption performance, and hence, they require the inputting of hourly weather data. A building simulation used for prediction should take into account the use of standard weather data. Weather data, which is used as input for a building simulation, plays a crucial role in the prediction performance, and hence, the selection of appropriate weather data is considered highly important. The present study proposed a technique for generating real-time weather data files, as opposed to the standard weather data files, which are required for running the building simulation. The forecasted weather elements provided by the Korea Meteorological Administration (KMA), the elements produced by the calculations, those utilizing the built-in functions of Energy Plus, and those that use standard values are combined for hourly input. The real-time weather data files generated using the technique proposed in the present study have been validated to compare with measured data and simulated data via EnergyPlus. The results of the present study are expected to increase the prediction accuracy of building control simulation results in the future.
본 논문에서 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하기 위해 기계학습 모델인 SVM(Support Vector Machine)과 ANN(Artificial Neural Network)의 성능을 비교한다. 장 단파 복사선 평균, 강수량, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 두 모델을 생성하고, 실험을 통해 최적의 SVM의 RBF(Radial Basis Function) 파라미터와 ANN의 은닉층과 노드 개수, 정규화 파라미터를 도출하였다. SVM과 ANN 모델의 성능을 비교하기 위한 지표로서 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용하였다. 실험 결과 SVM 모델은 MAPE=21.11, MAE=2281417.65의 성능을 달성하였고 ANN은 MAPE=19.54, MAE=2155345.10776의 성능을 달성하였다.
In this study, we analyzed the characteristics of wind speed and wind direction at different locations in Jeju area using past 10 years observed data and used them in our wind power forecasting model. Generally the strongest hourly wind speeds were observed during daytime(13KST~15KST) whilst the strongest monthly wind speeds were measured during January and February. The analysis with regards to the available wind speeds for power generation gave percentages of 83%, 67%, 65% and 59% of wind speeds over 4m/s for the locations Gosan, Sungsan, Jeju site and Seogwipo site, respectively. Consequently the most favorable periods for power generation in Jeju area are in the winter season and generally during daytime. The predicted wind speed from the forecast model was in average lower(0.7m/s) than the observed wind speed and the correlation coefficient was decreasing with longer prediction times(0.84 for 1h, 0.77 for 12h, 0.72 for 24h and 0.67 for 48h). For the 12hour prediction horizon prediction errors were about 22~23%, increased gradually up to 25~29% for 48 hours predictions.
The main thrust of this paper is to investigate a practical way of generating the monthly averaged daily horizontal solar radiation in Korea. For estimating the horizontal solar radiation, the clearness index($K_T$) and the clearness number($C_N$) which are required for the use of Liu and Jordan's model and ASHRAE Clear Sky model were derived based on the measured weather data. Third-order polynomials returning $K_T$ and��$C_N$ for a given location were derived as a function of cloud amount, month, date, latitude and longitude. The predicted monthly averaged daily horizontal solar radiation values were compared with those acquired from the established design weather data. The MBE(Mean Bias Error) and RMSE (Root Mean Squares for Error) between the predicted values and the measured data were near zero. It means that the suggested third-order polynomials for $K_T$ and $C_N$ have good applicability to Liu and Jordan's model and ASHRAE Clear Sky model.
본 연구에서는 LCA 기법으로 태양광 시스템 생산 시 소비되는 원료, 부원료, 에너지 등의 물질수지 자료를 분석하여 금속자원의 자원효율성 산정 및 필요금속자원량을 예측하였다. 태양광 시스템 생산 시 투입되는 금속자원의 자원효율성 분석결과 철 비철금속은 4가지 기술(SC-Si, MC-Si, CI(G)S, CdTe)에 대해 동일하게 납, 주석 순으로, 희유금속은 결정질 실리콘 시스템의 경우 갈륨, 레늄 순으로, 박막형 시스템의 경우 레늄, 로듐 순으로, 희토류는 4가지 기술에 대해 동일하게 가돌리늄, 사마리움 순으로 자원효율성이 높은 것으로 나타났다. 2030년까지 우리나라의 태양광 시스템의 증설에 필요한 금속자원량을 예측한 결과 자원순환에 의한 자체 수급량을 제외하고 알루미늄 2,545,670 ton, 구리 22,044 ton, 니켈 31 ton, 주석 1,695 ton 및 아연 92,069 ton이 필요한 것으로 나타났다.
The MERRA reanalysis data provided online by NASA was applied to predict the annual energy productions of two largest wind farms in Korea. The two wind farms, Gangwon wind farm and Yeongyang wind farm, are located on complex terrain. For the prediction, a commercial CFD program, WindSim, was used. The annual energy productions of the two wind farms were obtained for three separate years of MERRA data from June 2007 to May 2012, and the results were compared with the measured values listed in the CDM reports of the two wind farms. As the result, the prediction errors of six comparisons were within 9 percent when the availabilities of the wind farms were assumed to be 100 percent. Although further investigations are necessary, the MERRA reanalysis data seem useful tentatively to predict adjacent wind resources when measurement data are not available.
전통적으로 전력시스템은 공급체계의 말단에 있는 소비자의 위치에서 보면 중앙집중화된 구조를 갖고 있다. 그러나 최근 수 십년간 지붕형 태양광, 영농형 태양광, 소형 풍력터빈, 배터리저장장치 및 스마트 가전품과 같은 분산에너지원의 등장을 보아왔다. 분산에너지원의 등장에 따라 배전계통 운전원의 역할도 확장된다. 확장된 분산전원의 진출은 배전망이나 송전망의 전통적인 계획과 운영에 영향을 주는 전력계통의 역조류와 예측성을 어렵게 할 수 있다. 이는 전형적인 계통계획, 정비 및 망관리, 정전할당 등 배전계통 운전원이 갖는 기능이 변경되어야 할 필요성을 증폭시킨다. 이 연구의 목적은 다중 분산전원을 갖는 미래 배전운전시스템을 설계하고 제안된 배전시스템 모델을 HILS로 구현 및 검증하는 것이다. 시험결과를 보면 제안된 배전시스템이 정상 영역에서 운전되고 배전선로 손실이 감소된다는 것을 보여준다.
최근 세계적으로 에너지원의 고갈, 전력 수요 증가, 기후 환경 변화에 대처하기 위해 신재생에너지원을 활용한 마이크로그리드 개발의 필요성이 점증하고 있다. 특히 태양광 발전은 댁내에 설치하기 용이한 가장 일반적인 신재생에너지원의 하나로써 각광받고 있다. 하지만 태양광은 기후 변화(일사량 및 일조량의 변화)에 따라 출력이 불안정하다는 단점으로 인해, 균일한 전력품질을 제공하기 위해 해결해야 할 기술적인 과제를 가지고 있다. 이 문제의 해결책으로써 에너지저장장치(ESS)이 고려되고 있지만, 이것도 용량이란 한계점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하는 방법으로써 본 논문에서는 2가지 기후 요소인 일조량과 일사량에 따른 태양광 발전량을 추정하는 복합적인 방법을 제안한다. 이 연구 결과는 ESS의 정적 용량을 설계하는데 도움을 줄 수 있으며, 댁내 전력 IT 시스템에서 DC/AC 전력 스위칭의 적절한 타이밍을 제공하는데 도움을 줌으로써 전력품질의 균일성을 유지할 수 있도록 해줄 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.977-983
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2013
본 연구는 섬 주거시설의 전력부하 변동특성에 적합한 태양광발전설비와 풍력발전설비로 구성된 하이브리드 발전시스템의 발전특성을 예측하고 성능을 평가하는 것을 목적으로, 경상남도 통영시에 소재하는 곤리도를 대상으로 수행한 사례연구 결과이다. 연구 결과, 시각별 전력부하 변동률, 시각별 풍력 발생 변동률, 시각별 일사량 변동률 등이 서로 다르기 때문에, 단순히 전력부하측과 풍력 혹은 태양광발전설비를 1:1로 조합한다면 상호간에 불균형이 발생하여 비효율적임을 알 수 있었다. 또한 부하용량선정방법인 최대부하법과 일일부하법으로 하이브리드 발전시스템의 각 용량을 설정할 경우의 성능을 비교한 결과 두 방법 모두 축전지를 포함한 풍력발전설비만 설치했을 때가 가장 효과적인 것으로 나타났는데 이는 풍력은 태양광과 달리 24시간 지속적으로 발생하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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