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우리나라 지역별 청명도 예측 모델을 이용한 월평균 수평면 일사량 산출
Generation of monthly averaged horizontal Radiation based on a regional clearness estimating model 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.30 no.2, 2010년, pp.72 - 80  

김진효 (세종대학교 대학원 건축공학과) ,  김민휘 (세종대학교 대학원 건축공학과) ,  권오현 (세종대학교 대학원 건축공학과) ,  석윤진 (세종대학교 대학원 건축공학과) ,  정재원 (세종대학교 건축공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The main thrust of this paper is to investigate a practical way of generating the monthly averaged daily horizontal solar radiation in Korea. For estimating the horizontal solar radiation, the clearness index($K_T$) and the clearness number($C_N$) which are required for the use...

주제어

#청명도 계수   #청명도 상수   #수평면 전일사량   #일사량 예측모델  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 Liu and Jordan의 모델이나 ASHRAE Clear Sky 모델로 국내 임의의 지역에 대한 수평면 일사량을 구하는데 필수적으로 요구되는 청명도 지수(KT)와 청명도 상수(CN)를 제공하는 수치모델을 기상청에서 최근 5년간 실측한 국내 지역별 월평균 운량 및 수평면 전일사량 관측 자료를 바탕으로 도출하였다. 도출된 KT와 CN 예측 모델은 서울경기, 충청도, 강원도, 경상도, 전라도, 제주도 권의 6권역별로 나누어 적용할 수 있도록 하였다.
  • 본 연구에서는 수평면 전 일사량 예측을 위해 우리나라의 지역별 #와 CN을 유도하는 3차 선형방정식을 유도했다. 이 모델의 데이터를 토대로 Liu and Jordan의 모델과 ASHRAE Clear Sky 모델 이용해 일사량을 산출 하였고, 주요 대도시 별로 실측 데이터와 비교한 결과는 다음과 같다.
  • 이에 본 연구에서는 세계적으로 널리 활용되어 온 Liu and Jordan의 일사량 예측모델과 미국 냉동공조학회의 ASHRAE Clear Sky 모델에 적용 가능한 국내 지역별 KT 및 CN 산정 모델을 제시하고, 이를 기반으로 우리나라에서 실측된 일사량 데이터가 없는 지역에 대해 설계용 일사량을 얻을 수 있는 효과적인 방안을 제안하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
태양에너지 이용 시스템 설계에서 가장 중요한 것은 무엇인가? 다양한 태양에너지 이용 시스템 설계에 있어서 가장 중요한 자료는 설치 대상지역의 일사량 자료이다.일반적으로 기상자료 등을 통해 입수한 수평면 일사량을 바탕으로 경사면에 입사되는 일사량을 산정하여 설계단계에서 부터 해당 태양에너지 시스템의 소요규모 및 연간 활용도 등을 예측 할 수 있다.
기상청자료와 학회에서 제공하는 표준기상자료 등의 국내의 일사량 데이터의 한계는 무엇인가? 현재 국내의 일사량 데이터는 기상청자료[2]와 한국태양에너지학회에서 제공하는 표준기상 자료[3]등이 널리 사용되고 있다.그러나 이들 자료는 국내 주요 도시들을 중심으로 제공되고 있어,그 외의 지역들은 현재 기상자료가 제공 되는 인접 대도시의 기상자료를 준용하고 있다.
국내 소비에너지 중 신재생에너지가 차지하는 비중은 얼마인가? 2007년 기준 국내 소비에너지 중 신재생에너지가 차지하는 비율은 전체의 3.2%로 매우 낮은 비율을 보이고 있다[1].그러나 2008년 이후 정부의 친환경 녹색 에너지 기술개발 및 보급 확대 정책에 따라 태양열,태양광,풍력, 지열,핵융합 등의 기술개발이 매우 활발히 진행되고 있다.
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참고문헌 (12)

  1. 한국 에너지 기술수연구원, 에너지 통계 연구, 2008. 

  2. 기상청, 기상월보, 2004-2008 

  3. 태양에너지학회, 대한민국 표준 기상데이터, 2009. 

  4. 조덕기, 전일수, 이태규, 오정무, 경험적 예측 모형을 통한 임의의 지점 일사 예측, 태양에너지학회 논문집 V20. n.3, 2000. 

  5. 조덕기, 김은일, 이태규, 전일수, 전홍석, 오정무, 경험적인회기 모델에 의한 일사예측에 관한 연구, 태양에너지학회 논문집 V14. n2, 1994. 

  6. Liu, B. Y.H, and R. C. Jordan, The Interrelationship and Characteristic Distribution of Direct, Diffuse and Solar Radiation, Solar Energy,1960. 

  7. ASHRAE Fundamentals Handbooks, 1985. 

  8. Erbs, D. G, S. A. Klein and J. A. Duffie, Estimation of the Diffuse Radiation Fraction for Hourly Daily and Monthly-Average Global Radiation, Solar Energy, 1982. 

  9. Duffie Jone A, Beckman William A, Solar Engineering of Thermal Process, John Wiley& Sons Inc, 1991. 

  10. 김영일, 김정민, 지역별 일사량 및 집열판 경사각의 영향, 대한 설비공학회 설비저널 v.37. n.12, 2008. 

  11. 조덕기, 국내 태양열시스템 설치를 위한 시스템 최적 설치가 산출을 통한 최대 경사면 일사량 분석, 한국 태양에너지학회 논문집 v.29. n.2, 2009. 

  12. 유호천, 이관호, 강현구, 표준기상데이터의 일사량 데이터 비교 분석, 태양에너지학회 논문집, V29. n6, 2009. 

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