전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.639-643
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2001
Recently, photovoltaic system has been studied widely as a renewable energy system, because it does not produce environmental pollution and it has infinity energy source from the sun. A study on photovoltaic system has a lot of problems like as reappearance and repetition of some situation in the laboratory experiment for development of MPPT algorithm and islanding detection algorithm, because output characteristics of solar cell are varied by irradiation and surface temperature of solar cell. And this system is consisted a lot of solar cell unit. Therefore, the assistant equipment which emulates the solar cell characteristics which can be controlled arbitrarily by researcher is require to the researchers for reliable experimental data. In this paper, the virtual implement of solar cell (VISC) system is proposed to solve these problems and to achieve reliable experimental result on photovoltaic system. VISC system emulates the solar cell output characteristics, and this system can substitute solar cell in laboratory experiment system. To realize the VISC, mathematical model of solar cell is studied for driving converter and the DC/DC converters are compared in viewpoint of tracking error using computer simulation. And then analysis of parallel and series characteristics was done for combination of VISC model.
Knowledge of the solar radiation components are essential for modeling many solar photovoltaic systems. This is particularly the case for applications that concentrate the incident energy to attain high photo-dynamic efficiency achievable only at the higher intensities. In order to estimate the performance of concentrating PV systems, it is necessary to know the intensity of the beam radiation, as only this component can be concentrated. The Korea Institute of Energy Research(KIER) has began collecting solar radiation component data since August, 1996. KIER's component data will be extensively used by concentrating PV system users or designers as well as by research institutes.
This study proposes a Passive Solar Chamber System (PSCS) as a passive method for reduction of building energy consumption. Through numerical analysis, the study quantitatively analyzes system performance and aims to provide foundational data for system design. For this purpose, the study configures different system operation modes seasonally and also computes thermal and ventilation performance of the system in accordance with design factors(solar radiation, air channel height and distance). System and ventilation efficiency increases along with increase in solar radiation and air channel distance; however, as the air channel height increases, the efficiencies showed a tendency to decrease. Upon installation of PSCS, an average of $98.23W/m^2$ of heat flux was introduced in the daytime for the month of January in comparison to walls with no PSCS installed. For the month of August, natural ventilation of $56.68m^3/h$ was shown to be supplied to the room.
This research, through the analysis of existing programs, presents a simplified logical program which can show the thermal performance of a system, based only on hourly weather data and the system design data. This program is applicable for analyzing a system of direct heating or recirculation heating which may enhance the performance of an existing solar house. Using these system in the existing systems a little raise in performance. The model analysis of a $100\;m^2$ solar house in the seoul region shows that the following figures are the most efficient and suitable; 1. Installation an81e of collector: $45^{\circ}$ 2. Collector size: $34.56\;m^2$ 3. Capacity of main storage tank: $25\;m^3$
A real-time monitoring system was developed for transfer, receive, backup and analysis of wind power data at three wind farm(Hang won, Hankyung and Sung san) in Jeju. For this monitoring system a communication system analysis, a collection of data and transmission module development, data base construction and data analysis and management module was developed, respectively. These modules deal with mechanical, electrical and environmental problem. Especially, time series graphic is supported by the data analysis and management module automatically. The time series graphic make easier to raw data analysis. Also, the real-time monitoring system is connected with wind power forecasting system through internet web for data transfer to wind power forecasting system's data base.
Knowledge of the detailed solar radiation components are essential for modeling many solar systems. This is particularly the case for applications that concentrate the incident energy to attain high photo-dynamic efficiency achievable only at the higher intensities. In order to estimate the performance of concentrating solar systems, it is necessary to know the intensity of the beam radiation, as only this component can be concentrated. The Korea Institute of Energy Research(KIER) has began collecting detailed solar radiation component data since August, 1988. KIER's component data will be extensively used by solar system users or designers as well as by research institutes.
In this paper, solar array of KOMPSAT was modeled and analyzed. The modeling results of solar array was achieved by neural algorithm, which is powerful of nonlinear system with a few data sets. The algorithm was analyzed and verified by simulation considering on solar cell data of KOMPSAT. The characteristics VI curves and power generation of solar array are analyzed by using the modeling.
The solar and meteorological resources map is calculated using by one-layer solar radiation model (GWNU model), satellites data and numerical model output on the Korean peninsula. The Meteorological input data to perform the GWNU model are retrieved aerosol optical thickness from MODIS (TERA/AQUA), total ozone amount from OMI (AURA), cloud fraction from geostationary satellites (MTSAT-1R) and temperature, pressure and total precipitable water from output of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) and KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) model operated by KMA (Korea Meteorological Administration). The model is carried out every hour using by the meteorological data (total ozone amount, aerosol optical thickness, temperature, pressure and cloud amount) and the basic data (surface albedo and DEM). And the result is analyzed the distribution in time and space and validated with 22 meteorological solar observations. The solar resources map is used to the solar energy-related industries and assessment of the potential resources for solar plant. The National Institute of Meteorological Research in KMA released $4km{\times}4km$ solar map in 2008 and updated solar map with $1km{\times}1km$ resolution and topological effect in 2010. The meteorological resources map homepage (http://www.greenmap.go.kr) is provided the various information and result for the meteorological-solar resources map.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제3권3호
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pp.23-34
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.375-385
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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