• Journal of the Korean Society for Railway
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.474-481
• /
• 2017

When designing photovoltaic power plants in Korea, the prediction of photovoltaic power generation at the design phase is carried out using PVSyst, PVWatts (Overseas power generation prediction software), and overseas weather data even if the test site is a domestic site. In this paper, for a comparative study to predict power generation using weather information, domestic photovoltaic power plants in two regions were selected as target sites. PVsyst, which is a commercial power generation forecasting program, was used to compare the accuracy between the predicted value of power generation (obtained using overseas weather information (Meteonorm 7.1, NASA-SSE)) and the predicted value of power generation obtained by the Korea Meteorological Administration (KMA). In addition, we have studied ways to improve the prediction of power generation through comparative analysis of meteorological data. Finally, we proposed a revised solar power generation prediction model that considers climatic factors by considering the actual generation amount.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2010.08a
• /
• pp.308-308
• /
• 2010

산업의 기반이 되는 화석연료의 고갈과 화석연료의 사용으로 야기되는 환경오염 문제로 인하여 새로운 에너지원의 개발이 요구되고 있다. 이러한 시대적 요구에 부흥하고자 신재생 에너지원에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 그중에 태양전지가 가장 주목받고 있다. 그러나 태양전지는 기존 전력 생산 방법에 비해 경제성이 낮아 이를 극복하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 결정질 태양전지에 관한 연구가 가장 활발한데 경제성과 변환효율을 향상시키기 위해 태양전지의 전면에 선택적 doping 형성법이 사용되고 있는데, 선택적 doping 구조의 태양전지는 기존의 태양전지보다 변환효율이 높으면서 양산에서 사용 가능한 구조이기 때문에 경제적 측면에서 더 유리한 구조라 할 수 있다. 하지만 선택적 doping 형성을 위한 실험적인 분석 방법에는 많은 시간과 노력이 필요하며 많은 시행착오를 겪어야 한다. 따라서 이러한 시간과 노력을 줄이고 실험을 하기 이전에 결과를 예측하여 실험의 방향을 제시하고자 TCAD simulation을 이용하여 결정질 태양전지의 전면에 형성한 선택적 doping 농도에 따른 pn 접합 형성 구조와 doping profile에 따른 전기적, 광학적 특성을 예측하고 효과적인 특성을 가질 수 있는 구조를 제시하고자 한다. 선택적 doping의 효과를 확인하기 위해 SR로 각 파장별 양자효율의 변화와 전기적 특성을 분석하여 selective emitter 태양전지에 적합한 pn 접합 형성구조를 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
• /
• v.33 no.6
• /
• pp.62-69
• /
• 2013

In this paper, Korea Institute of Energy Research, building integrated renewable energy monitoring system that utilizes solar power generation forecast data forecast model is proposed. Renewable energy integration of real-time monitoring system based on monitoring data were building a database and the database of the weather conditions and to study the correlation structure was tailoring. The weather forecast cloud cover data, generation data, and solar radiation data, a data mining and time series analysis using the method developed models to forecast solar power. The development of solar power in order to forecast model of weather forecast data it is important to secure. To this end, in three hours, including a three-day forecast today Meteorological data were used from the KMA(korea Meteorological Administration) site offers. In order to verify the accuracy of the predicted solar circle for each prediction and the actual environment can be applied to generation and were analyzed.

• Bulletin of the Korea Photovoltaic Society
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.42-52
• /
• 2017

페로브스카이트 태양전지는 지난 5년간 광전변환효율이 약 10%에서 22%로 증가하는 급속한 발전으로 주목 받고 있으며, 현재 대면적 공정개발 및 안정성 향상 등의 상용화 기반기술에 대한 연구개발 역시 활발히 진행되고 있다. 이와 동시에, 페로브스카이트는 실리콘 태양전지(1.1eV), CIGS 태양전지(1.1~1.2 eV)와 비교하여 상대적으로 높은 밴드갭에너지(>1.5eV)를 가지고, 할라이드 물질 조성 제어를 통해 쉽게 밴드갭에너지를 조절할 수 있으며, 저온 용액 공정이 가능한 특성에 기인하여 페로브스카이트 태양전지를 상부셀로 이용한 탠덤 태양전지에 대한 다양한 시도가 이루어 지고 있다. 페로브스카이트의 흡광계수, 반사율 등 광학적 특성에서 기인하는 요소들을 고려하면 직렬 형태의 이중접합에서 최대 32%의 광전변환효율 얻을 수 있을 것으로 예측된다. 따라서 본 원고에서는 페로브스카이트, 실리콘 및 Cu(In, Ga) $(S,Se)_2$ (CIGS) 같은 다양한 태양전지와 함께 페로브스카이트 태양전지를 활용하는 탠덤태양전지의 현재 연구 동향을 논의하고자 한다.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.77-87
• /
• 2002

그 열흐름의 방향이 인위적으로 조절 가능한 열다이오드 시스템에 관하여 일차원적 열전달 모델을 통하여 시스템의 열성능을 분석하였다. 열다이오드 시스템은 다수의 폐회로 유체 순환 루프로 구성되었으며 루프의 양단은 각각 태양열 흡열판과 방열판에 부착되었다. 한편, 열흐름의 방향 조절을 위하여 루프를 구성하는 튜브재의 연결 부위는 회전 가능한 조인트로 연결하였으며 열매체포는 물을 사용하였다. 본 연구에서는 열다이오드 시스템에 대하여 간단한 1차원 모델을 이용하여 시스템의 열성능을 평가하였으며 아울러 실측 결과와의 비교를 통하여 본 모델의 적용을 통한 시스템의 장기 예측에 대한 가능성을 확인하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.18 no.6
• /
• pp.1143-1150
• /
• 2023

The global climate crisis and the implementation of low-carbon policies have led to a growing interest in renewable energy and a growing number of related industries. Among them, solar power is attracting attention as a representative eco-friendly energy that does not deplete and does not emit pollutants or greenhouse gases. As a result, the supplement of solar power facility is increasing all over the world. However, solar power is easily affected by the environment such as geography and weather, so accurate solar power forecast is important for stable operation and efficient management. However, it is very hard to predict the exact amount of solar power using statistical methods. In addition, the conventional prediction methods have focused on only short- or long-term prediction, which causes to take long time to obtain various prediction models with different prediction horizons. Therefore, this study utilizes a many-to-many structure of a recurrent neural network (RNN) to integrate short-term and long-term predictions of solar power generation. We compare various RNN-based very short- and long-term prediction methods for solar power in terms of MSE and R² values.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.141-153
• /
• 2005

PV 태양광 발전은 PV 재료가 고가이므로 일반 전력비용에 비해 상대적으로 비용이 높아진다. 저가형 광학 집광기술과 PV를 통합하게 되면, 비용뿐만 아니라 설치면적 등에서 유리하게 되나, 집광기의 단점이 함께 추가되게 된다. 집광기는 작은 수광각과 송신광선을 갖고 있어 PV 모듈에 필요한 태양광, 광학손실의 손실정도를 최소화하기 위한 신중한 시스템 디자인과 2축형 트레킹 장치가 필요하다. 고정식 비집광 시스템보다 더 많은 에너지를 얻기 위해서는 광학시스템의 손실율을 줄이고, 고효율의 PV 모듈을 이용한 PV셀의 상호연결이 필요하다. 본 논문에서는 우선, 비이미지 프레넬 렌즈 집광기를 사용한 PV 시스템에 대하여 간단하게 설명한 후, 출력전력값을 이론적으로 예측하고 PV 효율과 시스템 성능을 제시하였다. 프레넬 렌즈 선형 집광기 통합 PV 시스템과 비집광 PV 모듈의 출력전력값과 시스템 비용을 비교하면, PV 전력비용을 줄일 수 있는 집광기의 이용이 유용한 것을 알 수 있다. 따라서, 집광형 PV 시스템은 미래의 에너지 이용에 매우 유리한 시스템이라 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.10a
• /
• pp.514-517
• /
• 2017

In solar photovoltaic systems, power generation is greatly affected by the weather conditions, so it is essential to predict solar energy for stable load operation. Therefore, data on weather conditions are needed as inputs to machine learning algorithms for solar energy prediction. In this paper, we use 15 kinds of weather data such as the precipitation accumulated during the 3 hours of the surface, upward and downward longwave radiation average, upward and downward shortwave radiation average, the temperature during the past 3 hours at 2 m above from the ground and temperature from the ground surface as input data to the algorithm. We analyzed the statistical characteristics and correlations of weather data and extracted the downward and upward shortwave radiation averages as a major elements of a feature vector with high correlation of 70% or more with solar energy.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
• /
• v.32 no.6
• /
• pp.44-52
• /
• 2012

In all building's energy simulation applications, solar radiation must be calculated on inclined surfaces. Various solar radiation models based on measured data of specific region were used in building simulation programs. Therefore, we should choose the appropriate solar radiation model for Seoul. The purpose of this study is to compare four solar radiation models on inclined surfaces that are widely used in building energy simulations. In this case, it can be said the appropriate model in Seoul is the Isotropic model.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.42 no.6
• /
• pp.468-477
• /
• 2014

In this research, how a solar powered HALE (high altitude long endurance) UAV (Unmanned Aerial Vehicle) can climb and reach mission altitude, 18km, starting from the ground using only solar energy. A glider type aircraft was assumed as a baseline configuration which has wing area of $35.98m^2$ and aspect ratio of 25. Configuration parameters, lift and drag coefficients were calculated using OpenVSP and XFLR5 that are NASA open source programs, and climb flights were predicted through energy balance between available energy from solar power and energy necessary for a climb flight. Minimum time climb flight was obtained by minimizing flight velocities at each altitude and total time and total energy consumption to reach the mission altitude were predicted for different take off time. Also, aircraft moving distances due to westerly wind and flight speed were calculated.