[논문]국내 주요도시의 일조시간데이터를 이용한 시간당전일사량 산출 및 분석

이관호; 심광열

국내 주요도시의 일조시간데이터를 이용한 시간당전일사량 산출 및 분석
Analysis and Calculation of Global Hourly Solar Irradiation Based on Sunshine Duration for Major Cities in Korea 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.30 no.2, 2010년, pp.16 - 21

이관호 (울산과학대학 공간디자인학부) , 심광열 (울산과학대학 전기전자학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Computer simulation of buildings and solar energy systems are being used increasingly in energy assessments and design. This paper discusses the possibility of using sunshine duration data instead of global hourly solar irradiation (GHSI) data for localities with abundant data on sunshine duration. For six locations in South Korea where global radiation is currently measured, the global radiation was calculated using Sunshine Duration Radiation Model (SDRM), compared and analyzed. Results of SDRM has been compared with the measured data on the coefficients of determination (R2), root-mean-square error (RMSE) and mean bias error (MBE). This study recommends the use of sunshine duration based irradiation models if measured solar radiation data is not available.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 일사량이 측정되고 있지 않는 지역 및 누락된 일사데이터 산출을 위한 기초자료 마련을 위해, 일사산출을 위한 여러 가지 모델 중 일조데이터를 이용한 비교적 간단한 일사량 산출 모델을 통하여 일사를 산출하고자 한다. 이를 위해, 각지역별 일사 및 일조를 이용한 경험적 상수를 산정하여 일사가 측정되고 있는 6개 주요도시의 시간당전일사량 예측값을 산출하고, 실측값과 비교, 분석을 통하여 일조시간데이터를 이용한 시간당전일사량 산출방법을 평가하고자 한다.
현재 일조는 본청(서울)1개소를 비롯하여 총 79개소에서 측정되고 있으나, 일사의 경우 22개소에 불과한 실정이다. 본 논문에서는 서울 및 5개 광역시를 대상으로 일조를 이용하여 일사를 산출하여 실측값과 비교하고자 한다. 자세한 내용은 다음 [그림 1] 및 [표 1]과 같다.
또한 건물시뮬레이션에 필요한 시간당 일사량 자료는 최소 10-20년이 필요할 것이다. 시간당 일사량 자료가 없는 지역의 표준년기상자료 및 기후변화를 고려하는 미래 표준년기상자료 산출을 위하여, 국외에서 많은 연구가 이루어진 일조를 이용한 일사산출 방법을 국내에 적용해 봄으로써, 국내 일사산출에 적합한지에 대한 평가하였다. 이에 대한 결론은 다음과 같다.

제안 방법

본 논문에서는 일조에 의존한 비교적 간단한 계산식을 적용하여 각 지역의 일사를 산출하였다. 그러나 보다 정확한 시간당 일사데이터의 산출을 위해 시간당 일조의 변화에 따른 일사량을 고려할 필요가 있으므로, 추후 연구에서는 이를 고려한 일사의 산출이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서 SDRM의 일사산출방법의 타당성을 평가하기 위해 RMSE (RootMeanSquares forError)와 MBE(MeanBiasError)를 구하였다.
따라서 본 연구에서는 일사량이 측정되고 있지 않는 지역 및 누락된 일사데이터 산출을 위한 기초자료 마련을 위해, 일사산출을 위한 여러 가지 모델 중 일조데이터를 이용한 비교적 간단한 일사량 산출 모델을 통하여 일사를 산출하고자 한다. 이를 위해, 각지역별 일사 및 일조를 이용한 경험적 상수를 산정하여 일사가 측정되고 있는 6개 주요도시의 시간당전일사량 예측값을 산출하고, 실측값과 비교, 분석을 통하여 일조시간데이터를 이용한 시간당전일사량 산출방법을 평가하고자 한다.

대상 데이터

본 연구에서는 기상청(KMA)에서 제공된 20년간(1986-2005)의 일조 및 일사의 시간별 데이터를 사용하였다.
일사데이터는 MJ/㎡를 W/㎡로 환산하였고, 10분법으로 제공되는 일조데이터를 사용하였다.

성능/효과

(1) 본 연구에서 각 지역별 시간당 일조 데이터를 통해 산정한 각 지역의 산출계수(site-fittedcoefficient)를 대입하여 산출한 일사를 실측된 일사(measureddata)와 비교해 본 결과 6개 지역에서 모두 상관관계가 있거나, 상관관계가 강한 것으로 나타났다. 특히, 6개 지역을 통합한 계수 대입시 꽤 만족할 만한 결과가 도출되었다.
(2) SDRM의 방법은 MBE에서 -0.269～-12.173% 정도의 오차를 나타내었고, RMSE에서 33.413%～55.354%의 오차를 보였다.
표 3은 국내 주요 6개 도시의 MBE/RMSE 값으로 SDRM 방법을 이용한 시간당전일사량 산출방법의 타당성을 보여주고 있다. SDRM의 평균 MBE은 -12.832W/m² (-4.348%)이었고, 평균 RMSE은 120.390W/m²(40.792%)이었다. 여기서 RMSE값이 MBE 보다 상대적으로 높은 것은 시간당 일조시간을 고려하지 않고 일평균 일조량을 sine곡선으로 나누었기 때문이다.
또한 6지역의 자료를 이용한 전국의 경험계수를 적용할 경우에도 꽤 만족할만한 결과 값을 산출할 수 있는 것으로 나타났다.국내 주요 6개 도시의 SDRM의 R² 값은 0.733-0.898이었고, 6개 도시의 평균 경험계수 a, b를 이용한 R² 값은 0.839로 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
측정 및 산출 결과를 비교해 보면, SDRM 방법은 시간 당 일사의 구하는데 효과적인 방법임을 알 수 있었다. 또한 6지역의 자료를 이용한 전국의 경험계수를 적용할 경우에도 꽤 만족할만한 결과 값을 산출할 수 있는 것으로 나타났다.국내 주요 6개 도시의 SDRM의 R² 값은 0.
여기서 RMSE값이 MBE 보다 상대적으로 높은 것은 시간당 일조시간을 고려하지 않고 일평균 일조량을 sine곡선으로 나누었기 때문이다. 또한 SDRM 방법은 남부지방 보다 중부지방의 RMSE의 증가 경향을 보였다. 이상의 결과로부터 SDRM은 일조시간만 측정하는 국내의 모든 관측지점의 시간당 전일사량을 예측하는 유용한 도구임을 알 수 있었다.
또한 SDRM 방법은 남부지방 보다 중부지방의 RMSE의 증가 경향을 보였다. 이상의 결과로부터 SDRM은 일조시간만 측정하는 국내의 모든 관측지점의 시간당 전일사량을 예측하는 유용한 도구임을 알 수 있었다.
측정 및 산출 결과를 비교해 보면, SDRM 방법은 시간 당 일사의 구하는데 효과적인 방법임을 알 수 있었다. 또한 6지역의 자료를 이용한 전국의 경험계수를 적용할 경우에도 꽤 만족할만한 결과 값을 산출할 수 있는 것으로 나타났다.
(1) 본 연구에서 각 지역별 시간당 일조 데이터를 통해 산정한 각 지역의 산출계수(site-fittedcoefficient)를 대입하여 산출한 일사를 실측된 일사(measureddata)와 비교해 본 결과 6개 지역에서 모두 상관관계가 있거나, 상관관계가 강한 것으로 나타났다. 특히, 6개 지역을 통합한 계수 대입시 꽤 만족할 만한 결과가 도출되었다.

후속연구

(3) 본 연구를 통해 산출되어진 일사데이터는 손실된 일사데이터의 보완 및 일사가 측정되지 않는 지역의 일사산출을 통해 표준기상데이터 정립을 위한 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 일조에 의존한 비교적 간단한 계산식을 적용하여 각 지역의 일사를 산출하였다. 그러나 보다 정확한 시간당 일사데이터의 산출을 위해 시간당 일조의 변화에 따른 일사량을 고려할 필요가 있으므로, 추후 연구에서는 이를 고려한 일사의 산출이 이루어져야 할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	국외에서 연구가 이루어진 일조를 이용한 일사 산출 방법을 국내에 적용해 보고 국내 일사산출에 적합한지 평가를 한 결과, 결론은 어떠한가?	(1) 본 연구에서 각 지역별 시간당 일조 데이터를 통해 산정한 각 지역의 산출계수(site-fittedcoefficient)를 대입하여 산출한 일사를 실측된 일사(measureddata)와 비교해 본 결과 6개 지역에서 모두 상관관계가 있거나, 상관관계가 강한 것으로 나타났다. 특히, 6개 지역을 통합한 계수 대입시 꽤 만족할 만한 결과가 도출되었다. (2) SDRM의 방법은 MBE에서 -0.269～-12.173% 정도의 오차를 나타내었고, RMSE에서 33.413%～55.354%의 오차를 보였다. (3) 본 연구를 통해 산출되어진 일사데이터는 손실된 일사데이터의 보완 및 일사가 측정되지 않는 지역의 일사산출을 통해 표준기상데이터 정립을 위한 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
	SDRM 방법은 어떠한 값을 구하는데 효과적인 방법인가?	측정 및 산출 결과를 비교해 보면, SDRM 방법은 시간 당 일사의 구하는데 효과적인 방법임을 알 수 있었다. 또한 6지역의 자료를 이용한 전국의 경험계수를 적용할 경우에도 꽤 만족할만한 결과 값을 산출할 수 있는 것으로 나타났다.
	본 연구에서, 양의 MBE값이란?	여기서 MBE는 모델화한 회기 방정식의 장기성능에 대한 정보를 제공한다. 양의 MBE값은 실측치와 비교하여 GHSI을 과대평가한 것이다. RMSE는 단기성능에 대한 정보를 제공하고, 선형회기 방정식의 분산을 보여준다.

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