• 한국항행학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.233-239
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• 2018

태양광 발전은 기상 상태에 따라 간헐적이기 때문에 태양광 발전의 효율과 경제성 향상을 위해 정확한 발전량 예측이 요구된다. 본 연구는 목포 기상대에서 예보하는 기상 데이터와 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 이용하여 태양광 발전량 단기 딥러닝 예측모델을 제안하였다. 기상청은 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등의 기상요소를 3일간 예보한다. 그러나 태양광 발전량 예측에 가장 중요한 기상요소인 일조 및 일사 일사량 예보하지 않는다. 제안 모델은 예보 기상요소를 이용하여, 일조 및 일사 일사량을 예측 하였다. 또한 발전량은 기상요소에 예측된 일조 및 일사 기상요소를 추가하여 예측하였다. 제안 모델의 발전량 예측 결과 DNN의 평균 RMSE와 MAE는 0.177과 0.095이며, RNN은 0.116과 0.067이다. 또한, LSTM은 가장 좋은 결과인 0.100과 0.054이다. 향후 본 연구는 다양한 입력요소의 결합으로 보다 향상된 예측결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(I)
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• pp.667-670
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• 1987

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.1874-1885
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• 2018

The customer side operation is getting more complex in a smart grid environment because of the adoption of renewable resources. In performing energy management planning or scheduling, it is essential to forecast non-controllable resources accurately and robustly. The PV system is one of the common renewable energy resources in customer side. Its output depends on weather and physical characteristics of the PV system. Thus, weather information is essential to predict the amount of PV system output. However, weather forecast usually does not include enough solar irradiation information. In this study, a PV system power output prediction model (PPM) under limited weather information is proposed. In the proposed model, meteorological radiation model (MRM) is used to improve cloud cover radiation model (CRM) to consider the seasonal effect of the target region. The results of the proposed model are compared to the result of the conventional CRM prediction method on the PV generation obtained from a field test site. With the PPM, root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE) are improved by 23.43% and 33.76%, respectively, compared to CRM for all days; while in clear days, they are improved by 53.36% and 62.90%, respectively.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.91-98
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• 2023

태양광 발전소의 발전량은 기상 조건, 지리적 조건, 태양광 패널 설치 조건과 높은 상관관계를 갖는다. 과거 연구들에서는 발전량에 영향을 미치는 요소를 찾아내었고, 그 중 일부는 태양광 패널이 최대 전력량을 생산할 수 있는 최적의 조건을 찾았었다. 하지만, 태양광발전소 설치 시 현실적 제약을 고려하면 최대 발전량 조건을 만족시키기는 매우 어렵다. 발전소 소유자가 태양광발전소 설치를 검토할 때 태양광 발전량을 예측하기 위해서는 발전량에 영향을 미치는 요인들의 민감도를 알아야 한다. 본 논문에서는 태양광발전소의 발전량과 날씨, 위치, 설치 조건 등 관련 요인들과의 관계를 분석하기 위한 다항회귀분석 방법을 제안한다. 분석자료는 대구, 경북에 설치·운영되는 태양광발전소 11개소로부터 수집하였다. 분석 결과 발전량은 패널 종류, 일사량, 음영 유무에 영향을 받으며 패널 설치 각도와 방향이 복합적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권6호
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• pp.381-385
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• 2009

일반적으로 해양 시설물은 대부분 태양광 기반의 발전 시스템으로 구성된다. 태양광 발전 시스템은 날씨의 광량에 따라 변화한다. 태양광 발전 시스템은 흐린 날과 비오는 날에 전력 생산량이 감소한다. 태양광 발전량이 부족해지면 해양 시설물에 전력 부족이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 태양광과 파력 시스템을 복합한 하이브리드 발전 제어 시스템을 제안한다. 파력 발전 시스템은 웰스 터빈과 영구자석 발전기로 구성되어 있다. 제안하는 시스템을 특별한 지역에 설치하고 태양광 발전 전력과 파력 발전 전력을 측정하였다. 실험결과 태양광 전력은 파력에 비하여 안정적인 전원이다. 그러나 파력은 태양이 없는 동안에도 전력을 공급할 수 있다. 제안하는 하이브리드 시스템의 전력 특성이 태양광 시스템에 비하여 높은 안정성을 갖는 것을 알 수 있다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제34권1호
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• pp.8-18
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• 2014

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.234-234
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• 2015

The global patterns of annual and extreme precipitation are projected to be altered by climate change. There are various weather systems which bring precipitation (e.g. tropical cyclone, extratropical cyclone, etc.). It is possible in some regions that multiple weather systems affect the changes of precipitation. However, previous studies have assessed only the changes of precipitation associated with individual weather systems. The relative contributions of the weather systems to the changes of precipitation have not been quantified yet. Also, the changes of the relative importance of weather systems have not been assessed. This study present the quantitative estimates of 1) the relative contributions of weather systems (tropical cyclone (TC), extratropical cyclone (ExC), and "others") to the future changes of annual and extreme precipitation and 2) the changes of the proportions of precipitation associated with each weather system in annual and extreme precipitation based on CMIP5 generation GCM outputs. Weather systems are objectively detected from twelve GCM outputs and six models are selected for further analysis considering the reproducibility of weather systems. In general, the weather system which is dominant in terms of producing precipitation in the present climate contributes the most to the changes of annual and extreme precipitation in each region. However, there are exceptions for the tendency. In East Asia, "others", which ranks the second in the proportion of annual precipitation in present climate, has the largest contribution to the increase of annual precipitation. It was found that the increase of the "others" annual precipitation in East Asia is mainly explained by the changes of that in summer season (JJA), most of which can be regarded as the summer monsoon precipitation. In Southeast Asia, "others" precipitation, the second dominant system in the present climate, has the largest contribution to the changes of very heavy precipitation (>99.9 percentile daily precipitation of historical period). Notable changes of the proportions of precipitation associated with each weather system are found mainly in subtropics, which can be regarded as the "hotspot" of the precipitation regime shift.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.226-227
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• 2007

The purpose of this study for photovoltaic (PV) generation system is to keep the output power of photovoltaic cells maximized under any weather conditions. In a conventional MPPT (Maximum Power Point Tracking) control method, both voltage and current coming out from PV array have to be fedback. Thus, the system has a complex structure, and may fail to track MPP of PV array when unexpected weather conditions happen. This paper proposes a novel PV Output Senseless (POS) control method to solve the mentioned problem. The main advantage of this method is that the current flowing into load is the only one considerable factor. In case of a huge PV generation system, it can be operated much more safely than the conventional system. To verify this theory, results that compare and analyze the simulated data with experimental data under real weather condition of the manufactured PV generation system are shown in this paper. Authors vividly states that this theory uses constant resistors and variable resistors of DC-DC converter in PV system. Authors emphasize that it is a very useful method to maximize power from PV cells to load with only the feedback of load current. Authors also emphasize that this theory is applicable in case of the PCS in PV power generation system.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권5호
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• pp.387-392
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• 2011

태양광발전은 독립전원으로써의 가치는 미미하나 도시전체의 탄소발생량 저감 및 화석연료 사용 저감을 위한 분산전원으로써 가치가 매우 높은 전력원이다. 하지만 태양광발전의 경우 기상조건에 따른 발전량 변동이 심하기에 분산전원으로써 효율적으로 사용하기 위해서는 큰 변동폭을 효과적으로 제어하기 위한 실시간 모니터링이 이루어져야 한다. 하지만 태양광발전량을 좌우하는 일사량은 예측치가 존재하지 않기에 이를 예측해야 하고 본 연구에서는 과거의 일사량을 직산분리 하여 구름의 짙은 정도나 두께 등을 유추할 수 있는 대기투과율을 일기예보에서 발표하는 날씨별로 대푯값을 산정하고 이를 일사량 예측식에 대입하여 일사량을 예측하였다. 그리고 실측 일사량 및 CRM(Cloud Cover Radiation Model)기법인 Kasten and Czeplak의 식을 통해 계산된 예측일사량과의 비교를 통해 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.351-362
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• 2012

일기 산출기 모형은 가상의 일기 자료를 생성하는 통계 모형이다. 본 연구는 시공간 상관성이 고려된 다중지점에서의 일기산출 모형을 제안하고, 온실가스 배출 미래 시나리오에 따라 강수량과 평균 기온 일기산출이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘은 다단계 일반화 선형모형 하에서 필요한 모수들을 추정하고, 적합된 모형 하에서 일기변수들을 랜덤하게 산출하는 절차이다. 과거 30년간 관측된 우리나라 4대강 유역의 일 강수량 자료와 평균 기온 자료를 가지고 모형을 적합하고, 미래 일별 일기자료 산출에 적용하였다.