• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국태양에너지학회 2008년도 춘계학술발표대회 논문집
• /
• pp.304-310
• /
• 2008

Currently energy use planning council system is mandatory especially for the urban development project planned on a specified scale or more. The goal of existing demand prediction was to calculate the maximum load by multiplying energy load per unit area by building size. The result of this method may be exaggerated and has a limit in the information of period load. The paper suggests a new forecasting process based on standard unit household in order to upgrade the limit in demand prediction method of multi-family housing complex. The new process was verified by comparing actual using amount of multi-family housing complex to forecasting value of energy use plan.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.2569-2574
• /
• 2010

본 논문에서는 여러 개의 센서 응용프로그래밍이 함께 동작하는 공유형 태양 에너지 기반 센서 노드에서, 수집되는 태양 에너지의 효율적 활용을 위한 가상 에너지 시스템 기법을 소개한다. 가상 에너지 시스템은 한 센서 노드에서 동시에 수행되는 여러 응용들이 각각 자신이 사용할 에너지를 전체 시스템으로부터 분리하고 예약하여, 어느 정도 예측 가능한 성능을 가대할 수 있게 해주는, 에너지 시스템 추상화 계층이다. 실험 결과는 가상 에너지 시스템이 효율적이고 안정적으로 동작하여, 한 센서 노드에서 여러 응용이 조화롭게 실행됨을 보여 주고 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제28권4호
• /
• pp.467-495
• /
• 2019

태양광 발전과 같은 신재생에너지의 불확실성은 전력계통의 유연성을 저해하며, 이를 방지하기 위해서는 정확한 발전량의 사전 예측이 중요하다. 본 연구는 미세먼지 농도를 포함한 기상자료를 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 발전량, 기상자료, 미세먼지 농도 자료를 이용하고 머신러닝 기반의 RBF 커널 함수를 사용한 서포트 벡터 머신을 적용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 예측변수에 미세먼지 농도 반영 유무에 따른 태양광 발전량 예측 모델의 성능을 비교한 결과 미세먼지 농도를 반영한 발전량 예측 모델의 성능이 더 우수한 것으로 나타났다. 미세먼지를 고려한 예측 모형은 미세먼지를 고려하지 않은 예측 모형 대비 6~20시 예측 모형에서는 1.43%, 12~14시 예측 모형에서는 3.60%, 13시 예측 모형에서는 3.88%만큼 오차가 감소하였다. 특히 발전량이 많은 주간 시간대에 미세먼지 농도를 반영하는 모형의 예측 정확도가 더 뛰어난 것으로 나타났다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
• /
• pp.673-673
• /
• 2013

최근 시대의 흐름에 따라 많은 에너지의 사용으로 여러 가지 에너지원이 필요로 하게 되면서 지금까지는 석탄, 석유 등 매장된 에너지원을 사용하고 있지만, 최근 에너지 위기와 여러 가지의 환경문제가 대두 되면서 세계적으로 새로운 청정에너지원을 필요로 하게 되었다. 그 결과 태양광, 풍력, 지열 등 여러 가지의 신재생에너지원이 대두되게 되었으며, 여러 가지의 신재생에너지원 중 주목받고 있는 풍력에너지에 대한 연구가 현재 활발히 진행 중에 있다. 풍력발전은 바람의 에너지를 이용해 블레이드에 연결된 터빈을 구동하여 전기 에너지를 얻는 방식이며, 아직까지는 많은 곳에서 사용될 만큼 생산이 되지 않고 있지만 조만간 많은 곳에서 쓰일 것으로 예상된다. 풍력발전 시스템이 전력시장에서 차지하는 비중이 점차 증가하고 있으나 풍향, 풍속 등의 변화로 인하여 안정적인 발전 출력을 항상 보장할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 실제 풍력발전기로부터 수집된 풍향, 풍속, 발전출력 데이터를 처리하여 데이터베이스를 구축하고, 퍼지 뉴런에 기반한 퍼지-뉴럴 네트워크 예측 모델을 이용하여 풍력발전 출력을 예측하였다.

• 태양에너지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.9-19
• /
• 1991

주된 사용시간이 주간인 사무소 건물에서 주광의 이용에 따른 연간 에너지 절약효과는 매우 큰 것으로 나타나고 있다. 더욱이 주광의 효과적인 이용은 작업자의 쾌적감과 만족감을 증가시키면서 수적으로 작업성능 또한 향상시킬 수 있다. 주광의 이용여부는 건축설계의 기본요소들이 검토되는 초기설계단계에서 검토되어야 한다. 따라서, 본 연구는 초기설계단계에서 주광의 이용에 따른 연간 조명에너지 절약률을 예측할 수 있는 평가도구를 개발하는데 연구목적이 있다. 이러한 평가도구로서 본 연구에서 개발한 노모그래프는 편측창 모델사무실을 대상으로 인공조명기구의 소등률과 조절방식에 따라 연간 조명에너지량을 예측할 수 있다. 이 노모그래프는 디자인 초기단계에서 유용한 자연채광 설계도구로서 이용될 수 있을 것이다.

• 한국태양에너지학회 논문집
• /
• 제37권1호
• /
• pp.25-38
• /
• 2017

Climate change and environmental pollution are becoming serious due to the use of fossil energy. For this reason, renewable energy systems are increasing, especially photovoltaic systems being more popular. The photovoltaic system has characteristics that are affected by ambient weather conditions such as insolation, outside temperature, wind speed. Particularly, it has been confirmed that the performance of the photovoltaic system decreases as the module temperature increases. In order to grasp the influence of the module temperature in advance, several researchers have proposed the prediction models on the module temperature. In this paper, we predicted the module temperature using the aforementioned prediction model on the basis of the weather conditions in Incheon, South Korea during July and August. The influence of weather conditions (i.e. insolation, outside temperature, and wind speed) on the accuracy of the prediction models was also evaluated using the standard statistical metrics such as RMSE, MAD, and MAPE. The results show that the prediction accuracy is reduced by 3.9 times and 1.9 times as the insolation and outside temperature increased respectively. On the other hand, the accuracy increased by 6.3 times as the wind speed increased.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.334-337
• /
• 2019

현재 계속해서 늘어나는 에너지 수요량에 대해 세계적으로 화석연료를 대체할 차세대 에너지의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다. 그 중, 무한정, 무공해의 태양에너지를 사용하는 태양광 발전 시스템의 비중이 커지고 있지만, 일사량에 따른 발전량 편차가 심해 안정된 전력공급이 어렵고 전력 생산량 자체가 지역별 일사량에 의존하는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 실제의 지역별 일사량, 강수량, 온도, 습도 등의 기상데이터를 수집하여 로직 기반의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용한 태양광 발전 출력 예측 시스템을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권10호
• /
• pp.63-70
• /
• 2023

최근 스마트팜 에너지 비용 중 35% 낸난방비 에너지 소비가 증가되어 에너지 소비 효율화가 요구되며, 전기료 현실화에 대한 우려로 신재생 에너지 중요성이 증가하고 있다. 신재생 에너지는 수력, 풍력, 태양광 등에 속하며, 이중 태양광 에너지는 전기에너지로 변환하는 발전기술로, 이 기술은 에너지원이 환경에 미치는 영향이 적고, 유지 보수가 간편하다는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 온실 축열조, 히트펌프 데이터 기반으로 축열조 영향을 많이 미치는 요소를 선정하고 축열조 공급 온도예측 모델을 개발하고자 한다. 시계열 데이터 분석 및 예측에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 다른 앙상블 학습 기법보다 뛰어난 XGBoost 모델을 이용하여 예측한다. 히트펌프 축열조 온도를 예측함으로써 에너지 소비를 최적화하여 시스템 운영을 최적화할 수 있다. 또한, 태양광 활용에 따른 냉난방비 절감 및 농가의 에너지 자립도 개선 등 스마트팜 에너지 통합 운영 시스템에 연계하고자 한다. 플랫폼을 통해 폐열 에너지의 공급을 관리하고 최대 난방부하 및 계절, 시간별 작물생장에 필요한 에너지값을 도출하여 이를 기반으로 최적 에너지 운용방안을 도출하고자 한다.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국태양에너지학회 2012년도 춘계학술발표대회 논문집
• /
• pp.506-510
• /
• 2012

This study suggested an improved algorithm of urban energy consumption estimation on the urban planning stage which concerns calculation accuracy. The results are as follows. (1) Urban energy consumption was estimated and managed per unit space using E-GIS DB which contains facility information per mesh. (2) Urban energy consumption was reflected by the urban facility classified and standardized by the characteristics of energy use. (3) Calculation accuracy of energy consumption was approached by separately suggested as summer algorithm reflecting urban heat island on summer energy use and winter algorithm reflecting heating system normally used in Korea.

• 태양에너지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.45-54
• /
• 2000

본 논문에서는 건물 및 에너지 시스템 시뮬레이션에 적용되는 시간별 기상자료의 핵심항목인 일사량 관련자료의 신뢰성 검증을 위해, 서울지역 성분별 일사량의 장기간 측정치를 이용해 다양한 일사량 직산분리 모델의 정밀성 오차분석을 수행하였다. 1991년$\sim$1998사이 법선면직달일사량 및 수평면전일사량 시간별 측정치중 총 12,710시간의 유효데이타가 분석에 활용되었다. 직산분리 예측모델은 국내외에서 일반적으로 활용되고 있는 5개 모델을 분석하였다. 포트란 프로그램을 작성하여 5개 모델의 이론적 일사량 예측치를 계산하고, 6개의 오차 분석 지표를 이용해 측정치와 예측치의 정밀성이 분석되었다. 분석결과 대부분의 직산분리 모델이 실측치보다 작게 예측하고 있으며, CV(RMSE)가 34%$\sim$48%로 비교적 큰 오차폭을 보였다. 전반적으로 태양고도가 낮은 일출 및 일몰 시간대의 오차폭이 크며, 태양고도에 대한 영향이 회귀모델에 반영된 우전천(宇田川)의 직산분리 모델이 5개 모델중 가장 오차가 작은 것으로 평가되었다.