선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 CEMS에 활용하기 위한 신재생에너지원(태양광)의 발전량 예측모델을 소개하려 한다. 위에서 언급한 바와 같이 도시 내의 에너지플랜트들 간의 최적 운전스케쥴을 수립하기 위해서는 도시 내에서 자체적으로 공급가능한 신재생에너지의 시간대별 발전량을 예측할 필요가 있기 때문이다.
- 또한 수력, 해양에너지는 입지조건이 강과 바다로 국한되어 있으며, 바이오와 폐기물 에너지 역시 그 입지조건이 매우 제한적일 수밖에 없다. 결과적으로, 본 연구에서 고려하는 도시에너지관리시스템의 발전량 예측을 위한 신재생에너지원으로 상대적으로 도시 내 입지가 용이한 태양광발전과 풍력발전이 선정되었으며, 그 중에서도 상대적으로 큰 발전량과 설비용량을 지닌 태양광발전에 대해서 살펴보기로 한다.
- 이를 바탕으로 기존에 소개된 일반적인 태양광 발전량 예측방법에 대해 알아본다.[7-9] 태양광에 의한 월별발전량(kWh/월)을 구하는 데에 가장 많이 쓰이는 방법은 월별평균일사량(MJ/m2/월)과 연간총발전량(kWh/년), 연간총일사량(MJ/m2/년) 데이터를 활용한 방법으로 아래와 같이 수식화할 수 있다.
- 일반적으로는 일사량을 변수로 한 태양광발전량 예측이 이루어졌으나 시간대별 발전량 예측이 필요한 CEMS용에 적용하기에는 시간대별 일사량 예측정보의 부재로 인하여 불가능하다고 판단되어 시간 단위의 데이터가 제공되며 일사량과 관련된 데이터로 대기 중 운량정보와 유사한 의미를 지닌 날씨정보(맑음, 구름조금, 구름많음, 흐림, 비)를 활용하고자 하였다. 이러한 기상정보를 변수로 일반 및 CEMS용 태양광발전량 예측을 위한 접근은 본 연구에서 처음으로 시도되었다.
- 본 연구에서는 도시 규모의 에너지관리시스템에 활용하기 위한 시간대별 태양광발전량의 예측모델을 개발하였다. 일반적인 태양광발전량 예측방법과는 달리 도시 규모의 EMS에 활용하기 위해서는 먼저 총량 기반의 시간대별 발전량 데이터의 수집이 가능해야 하며 시간대별로 도시 내의 대표적인 날씨 정보를 선정할 수 있어야 한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.