지구규모적인 환경오염과 화석연료의 고갈위험에 따른 에너지 부족 문제를 해결하기 위하여 태양광전원과 풍력발전 등의 신재생에너지 사업이전 세계적으로 추진되고 있다. 우리나라에서도 2030년까지 신재생에너지 전원의 비중을 11%까지 확대하기 위하여, 신재생에너지 의무할당제 (RPS), 공공건물의 신재생에너지 설치 의무화, 그린 홈 100만호사업 등을 적극적으로 추진하고 있다. 한편, 태양광전원시스템은 1980년대 낙도 전화 사업을 시작으로 국내에 보급되기 시작하여, 보급 사업이 실시된 2004년한 해 동안 2.6MW가 설치되었고 2012년 말 현재 약 1,024MW가 설치되어 있으며, 2030년까지 3.5GW를 설치할 예정에 있다. 하지만, 태양광전원 에서는 운용상의 다양한 운전 장애요소와 경년열화 현상으로 발전성능이 저하되고 수명이 감소하고 있다. 이에 태양광모듈의 효율을 향상하기 위한 다양한 운용기술 개발이 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 태양광모듈의 효율을 향상하기 위한 운용방안으 로서, 태양광전원의 운용상에 발생하는 문제점을 분석하고, 발전량예측알 고리즘과 상태진단 ...
지구규모적인 환경오염과 화석연료의 고갈위험에 따른 에너지 부족 문제를 해결하기 위하여 태양광전원과 풍력발전 등의 신재생에너지 사업이전 세계적으로 추진되고 있다. 우리나라에서도 2030년까지 신재생에너지 전원의 비중을 11%까지 확대하기 위하여, 신재생에너지 의무할당제 (RPS), 공공건물의 신재생에너지 설치 의무화, 그린 홈 100만호사업 등을 적극적으로 추진하고 있다. 한편, 태양광전원시스템은 1980년대 낙도 전화 사업을 시작으로 국내에 보급되기 시작하여, 보급 사업이 실시된 2004년한 해 동안 2.6MW가 설치되었고 2012년 말 현재 약 1,024MW가 설치되어 있으며, 2030년까지 3.5GW를 설치할 예정에 있다. 하지만, 태양광전원 에서는 운용상의 다양한 운전 장애요소와 경년열화 현상으로 발전성능이 저하되고 수명이 감소하고 있다. 이에 태양광모듈의 효율을 향상하기 위한 다양한 운용기술 개발이 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 태양광모듈의 효율을 향상하기 위한 운용방안으 로서, 태양광전원의 운용상에 발생하는 문제점을 분석하고, 발전량예측알 고리즘과 상태진단 알고리즘, 열화진단 알고리즘 등의 태양광모듈의 최적 운용 알고리즘을 제안하였다. 즉, 발전량예측 알고리즘은 수학적인 통계수 법인 선형회귀분석법을 이용하여 발전량을 예측할 수 있는 방안이고, 상태진단 알고리즘은 발전량예측 알고리즘을 이용하여 태양광모듈의 상태를 진단할 수 있는 알고리즘이다. 그리고 열화진단 알고리즘은 태양광모듈의 전기적 특성 변화와 환경데이터를 이용하여, 태양광모듈의 열화 상태를 평가할 수 있는 것이다. 또한, 상기의 알고리즘을 바탕으로 태양광모듈 운용 평가시스템을 구현 하여 각종 시뮬레이션을 수행한 결과, 비정상적인 모듈의 상태와 위치를 신속·정확하게 파악할 수 있었고, 환경조건에 따른 태양광모듈의 운용 상태를 손쉽게 분석할 수 있어서, 본 논문에서 제안한 태양광전원의 운용 방안이 기존에 보급되어 운용되고 있는 태양광모듈의 효율 향상에 유용함을 확인하였다.
지구규모적인 환경오염과 화석연료의 고갈위험에 따른 에너지 부족 문제를 해결하기 위하여 태양광전원과 풍력발전 등의 신재생에너지 사업이전 세계적으로 추진되고 있다. 우리나라에서도 2030년까지 신재생에너지 전원의 비중을 11%까지 확대하기 위하여, 신재생에너지 의무할당제 (RPS), 공공건물의 신재생에너지 설치 의무화, 그린 홈 100만호사업 등을 적극적으로 추진하고 있다. 한편, 태양광전원시스템은 1980년대 낙도 전화 사업을 시작으로 국내에 보급되기 시작하여, 보급 사업이 실시된 2004년한 해 동안 2.6MW가 설치되었고 2012년 말 현재 약 1,024MW가 설치되어 있으며, 2030년까지 3.5GW를 설치할 예정에 있다. 하지만, 태양광전원 에서는 운용상의 다양한 운전 장애요소와 경년열화 현상으로 발전성능이 저하되고 수명이 감소하고 있다. 이에 태양광모듈의 효율을 향상하기 위한 다양한 운용기술 개발이 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 태양광모듈의 효율을 향상하기 위한 운용방안으 로서, 태양광전원의 운용상에 발생하는 문제점을 분석하고, 발전량예측알 고리즘과 상태진단 알고리즘, 열화진단 알고리즘 등의 태양광모듈의 최적 운용 알고리즘을 제안하였다. 즉, 발전량예측 알고리즘은 수학적인 통계수 법인 선형회귀분석법을 이용하여 발전량을 예측할 수 있는 방안이고, 상태진단 알고리즘은 발전량예측 알고리즘을 이용하여 태양광모듈의 상태를 진단할 수 있는 알고리즘이다. 그리고 열화진단 알고리즘은 태양광모듈의 전기적 특성 변화와 환경데이터를 이용하여, 태양광모듈의 열화 상태를 평가할 수 있는 것이다. 또한, 상기의 알고리즘을 바탕으로 태양광모듈 운용 평가시스템을 구현 하여 각종 시뮬레이션을 수행한 결과, 비정상적인 모듈의 상태와 위치를 신속·정확하게 파악할 수 있었고, 환경조건에 따른 태양광모듈의 운용 상태를 손쉽게 분석할 수 있어서, 본 논문에서 제안한 태양광전원의 운용 방안이 기존에 보급되어 운용되고 있는 태양광모듈의 효율 향상에 유용함을 확인하였다.
The installation of PV system to the power distribution system is being increased as one of solutions for environmental pollution and energy crisis. However, with the aging and maintenance issues of PV module, the optimal algorithm of output prediction, state diagnosis and aging evaluation are being...
The installation of PV system to the power distribution system is being increased as one of solutions for environmental pollution and energy crisis. However, with the aging and maintenance issues of PV module, the optimal algorithm of output prediction, state diagnosis and aging evaluation are being required in order to improve operation performance of PV modules. Generally, the conventional output prediction algorithms which should consider various parameters and condition values of PV modules may have difficult and complex computation procedure and then their prediction results may have possibility of large error. To overcome these problems, this paper proposes an optimal prediction algorithm of PV modules by using the least square method of linear regression analysis. And also, conventional state diagnosis systems are difficult to find abnormal state of PV modules like aging and damage because it has only measuring output data of inverter in PV system. Therefore, this paper presents the state diagnosis algorithm of each PV module based on the proposed optimal prediction algorithm. In addition, the electrical performance and life cycle of PV modules has been reduced because the various external environmental caused the aging phenomena of PV modules. To overcome these problems, this paper proposes evaluation algorithm for state of aging in PV modules by using the electrical characteristics of PV modules and environmental data. Finally, this paper presents a operation evaluation system of PV modules based on the proposed optimal algorithms of PV modules. From the simulation results, it is confirmed that the proposed algorithms are a useful tool for performance improvement in PV systems.
The installation of PV system to the power distribution system is being increased as one of solutions for environmental pollution and energy crisis. However, with the aging and maintenance issues of PV module, the optimal algorithm of output prediction, state diagnosis and aging evaluation are being required in order to improve operation performance of PV modules. Generally, the conventional output prediction algorithms which should consider various parameters and condition values of PV modules may have difficult and complex computation procedure and then their prediction results may have possibility of large error. To overcome these problems, this paper proposes an optimal prediction algorithm of PV modules by using the least square method of linear regression analysis. And also, conventional state diagnosis systems are difficult to find abnormal state of PV modules like aging and damage because it has only measuring output data of inverter in PV system. Therefore, this paper presents the state diagnosis algorithm of each PV module based on the proposed optimal prediction algorithm. In addition, the electrical performance and life cycle of PV modules has been reduced because the various external environmental caused the aging phenomena of PV modules. To overcome these problems, this paper proposes evaluation algorithm for state of aging in PV modules by using the electrical characteristics of PV modules and environmental data. Finally, this paper presents a operation evaluation system of PV modules based on the proposed optimal algorithms of PV modules. From the simulation results, it is confirmed that the proposed algorithms are a useful tool for performance improvement in PV systems.
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