SDO/AIA와 STEREO/EUVI 두 태양 관측 위성의 193 파장에서의 실시간 영상 이미지를 이용하여 Stonyhurst Heliographic Map을 작성하고 각각의 위성 데이터 분석으로부터 얻어진 결과들을 종합적으로 재구성하여 태양 전면 및 후면의 활동 영역들을 동시에 표출하는 태양 활동성 지도 (Solar Activity Monitoring Map)를 작성하는 프로그램을 제작하였다. 태양 활동성 지도를 이용하여 태양 후면에서의 극자외선 밝기 분포를 경도에 따라 등간격으로 나눈 후 각 지역에서 얻은 극자외선량을 실시간으로 갱신하며 그래프를 작성하는 프로그램도 함께 제작하고 그로부터 태양 후면 영역의 활동성이 향후 지구에 어떠한 방식으로 영향을 미칠 것인지 사전에 예측 가능하도록 하였다. 또한 태양 후면에서 발생하는 활동 영역 (Active Region) 및 코로나홀들을 자동적으로 탐지한 후 실시간으로 변화 정도를 추적 및 기록하는 프로그램도 제작하였다. 태양 활동성 지도는 193 파장에서 뿐만 아니라 두 위성이 공유하는 세 개의 동일 혹은 유사한 파장대 (171,211,304)에서 얻어진 데이터들도 함께 이용하여 각 파장대에서 독립적으로 작성하였는데 이로 인해 각각의 에너지 영역의 특성에 해당하는 태양 활동성을 동시에 표출하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 프로그램을 이용하여 태양 후면에서의 활동 영역의 발생 및 변화를 사전에 인식하고 그들이 태양 전면으로 나타나기 전에 대비할 수 있는 예보 장치가 마련되었다. 본 연구들과 더불어 극자외선 영역에서의 태양 활동성 조사로부터 플레어의 발생을 예측할 수 있을 것인지의 가능성 여부를 타진하기 위해 과거 극자외선 관측에서 얻어진 활동 영역들의 데이터와 연 X-선 관측으로부터 기록된 플레어 발생 여부의 상관관계를 조사하는 연구가 현재 진행 중이다. 이러한 연구로부터 긍정적인 결과가 도출되는 경우 극자외선 영역에서의 관측 데이터를 이용하여 플레어 발생 가능성을 예측하는 새로운 방법을 제시하는 것이 가능해질 것이다.
신재생 에너지 분야의 산업과 기술의 발달과 함께 스마트 그리드와 에너지 저장 시스템이 주목받고 있다. 기존의 에너지 공급망에 정보통신기술(ICT)을 접목하여 에너지 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 에너지망에 대한 수요가 늘고 관리기술에 대한 요구가 증가함에 따라, 다양한 에너지 공급원마다의 최적화된 운영시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 산업분야에서 사용되고 있는 태양열에 기반한 시스템과 누적된 기상 데이터와 집열량에 대한 데이터를융합분석하여 수평면전일사량을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다.
Images taken by geostationary satellite may be used to estimate solar irradiance fluxes at earth's surface. It is based on the empirical correlation between a satellite derived cloud index and the irradiance at the ground. For the validation, estimated solar radiation fluxes are compared with observed solar radiation fluxes at 16 sites over the Korean peninsular from January 1982 to December 2004. Estimated solar radiation fluxes show reliable results for estimating the global radiation with average deviation of -7.8 to +7.0% from the measured values and the yearly averaged horizontal global insolation of Korean peninsula was turned out to be $3.56kW/m^{2}/day$.
자연광의 이용은 큰 어려움 없이 지속 가능한 에너지 기술을 구현할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 여러 개의 작은 반사경을 적용한 태양 추적식 자연채광 시스템은 비교적 단순한 메카니즘을 적용하여 그 성능과 효용성의 극대화를 꾀할 수 있으며, 또한 그 제작, 설치 작동 그리고 활용성에서 상당한 이점이 있다. 본 연구에서는 작은 mini-dish형 반사경(직경<30cm 이하)을 이용한 화이버 광학 집광기의 설계, 제작 및 작동 특성에 대하여 소개하고, 아울러 광추적 프로그램인 Photopia를 이용하여 그 성능에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 주요 구성 요소에서의 광추적에 의한 시뮬레이션 결과치는 실제 시스템의 설계 및 성능 예측에 중요한 기술적 데이터를 제공하며, 특히 실측이 곤란한 측정 면에서의 빛의 경로 해석에 유용하게 적용될 수 있다.
박막형 태양전지 및 플렉서블 태양전지 기판으로 사용되는 금속기판의 우수성은 잘 알려져 있다. 그러나 상용 금속기판이 직면하고 있는 문제점을 보완하기 위해서 전주법으로 제조된 2원합금 금속포일을 개발하였으며, 박막형 및 플렉서블 태양전지의 기판재로 적용가능성을 확인하였다. 일반적으로 태양전지를 제조할 때 열 공정이 수행되며, 이때 기판재와 cell을 구성하는 반도체의 열팽창 계수 차이에 의한 열변형으로 결함이 발생될 수 있고, 태양전지 효율 및 수명을 저하시키는 원인이 될 수 있다. 이러한 원인이 될 수 있는 구성 재료간의 열팽창계수 차이에 의한 cell 의 변형량을 추정하기 위해 유한요소해석 방법을 사용하였다. 유한요소해석을 수행하기 위해 ALGOR 라는 해석 tool 을 사용하였다. 유한요소해석 수행에 사용된 상용 금속인 Mo, Ti, Al, SUS 포일과 전주법으로 제조된 2원합금 금속포일의 열팽창 계수는 실험을 통한 측정치이며, cell을 구성하는 반도체의 열팽창 계수와 열특성은 참고 문헌에 있는 자료들이다. 이 값들을 기반으로 cell 의 구성을 단순화시킨 가상의 태양전지가 제조 공정 온도에서 상온으로 냉각될 때의 열변형량을 계산하였다.
본 연구에서는 복층으로 구성된 $WSio_2Al$ 금속절연체의 상세를 보여주고 있는데, 금속과 절연체의 합성물질은 태양 흡수율의 설계와 열적인 현상을 보여주기 위해 종종 사용된다. 금속의 접착기면 위에 얇은 복층 코팅으로 구성되는 디자인은 태양 스펙트럼의 파장권역에서 선택적 흡수를 위함이다. 본 연구는 태양 복사의 열성능 평가를 위해 금속과 절연체 필름의 방사율, 태양흡수율, 코팅순서, 미 반사층(AR)의 두께, 코팅 두께와 코팅 면수, 전체 코팅 두께 등에 대해 시뮬레이션 하였다. 그 결과 네 겹의 코팅설계에서 $Sio_2AR$ 75 nm 두께와 각각의 층에서 $0.5\sim0.7$의 가변 금속부분 구성이 가장 우수한 성능을 갖는 것으로 나타났다. 또한 시뮬레이션으로 금속과 절연체 합성물의 최적의 구성과 각각의 코팅 두께에 대한 예측이 가능했으며, 최대 태양흡수율은 0.94, 방사율은 0.115의 금속과 절연체의 합성물을 구성할 수 있었다.
The wind data obtained from an AWS(Automated Weather Station) was used to predict the AEP(annual energy production) of Gangwon wind farm having a total capacity of 98 MWin Korea. A wind energy prediction program based on the Reynolds averaged Navier-Stokes equation was used. Predictions were made for three consecutive years starting from 2007 and the results were compared with the actual AEPs presented in the CDM (Clean Development Mechanism) monitoring report of the wind farm. The results from the prediction program were close to the actual AEPs and the errors were within 7.8%.
무선 센서 네트워크(WSN)는 제한된 배터리 자원으로 인해 수명이 짧다는 근본적인 문제뿐 아니라, 고정된 위치의 싱크로 인한 싱크 주변 노드의 에너지 소비가 비정상적으로 증가하는 에너지 불균형 문제도 가지고 있다. 이를 해결하고자, 최근에는 태양 에너지 수집형 노드를 사용하여 에너지를 지속적으로 수집함으로써 배터리 자원 제약 문제를 해결하고, 또한 모바일 싱크를 활용하여 고정된 싱크 노드 근처의 에너지 불균형 문제를 해결하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존의 고정된 싱크 및 배터리 기반의 WSN을 위하여 제안된 유명한 데이터 수집 기법인 CTP(Collection Tree Protocol)도 이와 같은 에너지 제약 및 에너지 사용 불균형 문제는 고려하지 않고 설계되었는데, 따라서 정전 노드 발생 및 트리 구조의 루프화와 같은 네트워크의 안정성(Reliablilty)이 심각하게 저하되는 문제를 내포하고 있었다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 모바일 싱크와 태양에너지 수집형 노드로 구성된 WSN을 위한 향상된 CTP 기법(Solar-CTP)을 제안한다. 제안된 Solar-CTP기법에서는 수집 에너지 및 사용 에너지양 예측을 통해 노드 동작 모드를 결정한다. 아울러 싱크의 주기적인 이동으로 싱크 주변 노드의 에너지 불균형 문제를 해결한다. 성능검증을 통해 기존 CTP에 비해 Solar-CTP의 정전 노드의 수가 줄어들고, 싱크의 데이터 수집량이 향상된 것을 확인하였다.
Long-term variations in wind speed and capacity factor(CF) on Seongsan wind farm of Jeju Island, South Korea were derived statistically. The selected areas for this study were Subji, having a year wind data at 30m above ground level, Sinsan, having 30-year wind data at 10m above ground level and Seongsan wind farm, where long-term CF was predicted. The Measure-Correlate-Predict module of WindPRO was used to predict long-tem wind characteristics at Seongsan wind farm. Eachyear's CF was derived from the estimated 30-year time series wind data by running WAsP module. As a result, for the 30-year CFs, Seongsan wind farm was estimated to have 8.3% for the coefficien to fvariation, CV, and-16.5% ~ 13.2% for the range of variation, RV. It was predicted that the annual CF at Seongsan wind farm varied within about ${\pm}4%$.
We have analyzed the performance of 58 kWp photovoltaic (PV) power systems installed in Jeddah, Saudi Arabia. Performance ratio (PR) of 3 PV systems with 3 desert-type PV modules using monitoring data for 1 year showed 85.5% on average. Annual degradation rate of 5 individual modules achieved 0.26%, the regression model using monitoring data for the specified interval of one year showed 0.22%. Root mean square error (RMSE) of 6 big data analysis models for power output prediction in May 2016 was analyzed 2.94% using a support vector regression model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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