[논문]2012년 기상관측 결과와 한국형 수평면전일사량 예측식(I)

김하양; 김정배

doi:10.7836/kses.2016.36.1.001

2012년 기상관측 결과와 한국형 수평면전일사량 예측식(I)
Prediction Correlation of Solar Insolation using Relationships between Meteorological Data and Solar Insolation in 2012 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.36 no.1, 2016년, pp.1 - 9

김하양 (한국교통대학교 에너지시스템공학과 학부) , 김정배 (한국교통대학교 에너지시스템공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

To well design the solar energy system, the correlation to calculate and predict solar irradiation is basically needed. So, this study was performed to reveal the relationships between the solar irradiation and four meteorological observation data(dry-bulb temperature, relative humidity, duration of sunshine, and amount of cloud) that didn't show from previous any other researches. And then, we finally proposed the various order non-linear correlation from the measured solar irradiation and four meteorological measurement data using MINITAB. To show the deviation and accuracy of the solar irradiation between measured and calculated, this study compared for the daily total solar insolation. From those results, the calculation error could well predicted about maximum 97% for the daily total solar insolation. But, the coefficients of the proposed correlations didn't show any relationships. So, needs more studies to make the proper one correlation for the country.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

따라서 본 연구에서는 먼저 2012년 일년동안 일사량을 포함하여 기상을 관측하고 있는 15개 지역에 대하여 동계, 춘추계, 하계로 구분하여 특정일(청명일, 비청명일)의 시간에 따른 일사량과 기상 관측 데이터(건구온도, 상대 습도, 일조시간, 운량)의 관계를 제시할 것이다. 이렇게 정리된 관계로부터 수평면전일사량을 예측하기 위하여 Zhang & Hwang 모델과 유사한 우리나라의 특성에 적합한 기상관측 데이터를 독립변수로 하는 상관식을 제시하고자 하였다.

제안 방법

따라서 본 연구에서는 먼저 2012년 일년동안 일사량을 포함하여 기상을 관측하고 있는 15개 지역에 대하여 동계, 춘추계, 하계로 구분하여 특정일(청명일, 비청명일)의 시간에 따른 일사량과 기상 관측 데이터(건구온도, 상대 습도, 일조시간, 운량)의 관계를 제시할 것이다. 이렇게 정리된 관계로부터 수평면전일사량을 예측하기 위하여 Zhang & Hwang 모델과 유사한 우리나라의 특성에 적합한 기상관측 데이터를 독립변수로 하는 상관식을 제시하고자 하였다.

대상 데이터

127일 중에서 동계, 춘추계 및 하계 중에서 전국적으로 유사성을 가지는 청명일로는 2012년 1월 14일, 5월 6일, 8월 5일을, 그리고 비청명일로는 1월 3일, 5월 13일, 8월 2일로 선정하였다(청명일과 비청명일은 127일의 평균운량에 비하여 일평균 운량이 낮으면 청명일로, 높으면 비 청명일로 결정).
2012년 월별로 최소 7일 이상의 기상 관측 데이터 중에서 특히 일사량과의 연관성이 높은 건구온도 T_db, 상대습도 RH, 일조시간 t_ds, 및 운량 N들을 취합하여 지역별로 127일까지의 결과를 정리하였다.

데이터처리

하루의 시간에 따른 측정된 수평면전일사량(I)을 예측할 수 있는 식을 식(1)의 기본 형태는 유지하면서 Fig. 1과 2의 결과로부터 제시할 수 있는 건구온도(X₁ = T_db)와 상대습도(X₂ = RH)를 포함하여 아래의 식과 같은 형태로 하여 각 기상변수들의 영향과 각 지역별과 일별 계수들의 상관석을 분석하였다. 측정된 수평면전일사량과 기상 데이터와의 상관식의 계수는 MINITAB의 회귀분석을 이용하여 구하였다.

이론/모형

마지막으로 시간에 따른 수평면전일사량의 예측 정확도가 높은 것으로 알려져 있는 Zhang & Huang의 상관식(Z&H모델) 식(14)로 수평면전일사량을 서울에 대하여 계산하고 Fig. 9에 나타내었다.

성능/효과

- 수평면전일사량을 정확하게 예측하기 위하여 건구온도, 상대습도, 일조시간 및 운량의 4가지 기상변수를 포함하는 삼차 비선형 방정식을 제시하였고, 정확도는 최대 97% 이었다. 제시한 상관식의 계수들 간의 연관성은 지역/계절별로 나타나지 않음을 알 수 있었다.
- 수평면전일사량을 정확하게 예측하기 위하여 건구온도, 상대습도, 일조시간 및 운량의 4가지 기상변수를 포함하는 삼차 비선형 방정식을 제시하였고, 정확도는 최대 97% 이었다. 제시한 상관식의 계수들 간의 연관성은 지역/계절별로 나타나지 않음을 알 수 있었다.

후속연구

- 전국 혹은 위도별로 적용 가능한 수평면전일사량을 예측하기 위한 한국형 모델식이 필요하고 이에 대한 추가적인 연구가 필요함을 확인하였다.
이러한 결과를 바탕으로 한반도 전 지역에 적용 가능한 수평면전일사량을 예측할 수 있는 예측식을 제안하기 위한 추가적인 연구가 필요함을 알 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	신재생에너지 중 태양광 분야에서 필요한 정보는 무엇인가?	우리나라의 신재생에너지 자원의 부존량의 평가와 평가 결과를 활용하는 예측 상관식을 제시하는 것은 매우 중요하다. 특히, 신재생에너지의 대표 분야 중의 하나인 태양광 분야는 태양에너지 자원량의 정확한 예측이 매우 필요하고 또한 중요하다.
	중국의 TMY 구축을 위해 개발되었던 Zhang & Huang 모델의 장점은 무엇인가?	위와 같은 국내의 일사량 예측을 위한 연구들에서 시간에 따른 기상 데이터와 일사량과의 관계를 제시하지 못하였다. 그러나 중국의 TMY(Typical Meteorological Year) 구축을 위해서 수평면전일사량 예측용으로 개발되었던 Zhang & Huang 모델은 지역의 시간에 따른 태양 고도각, 운량, 건구온도, 상대습도, 풍속을 고려하여 상당히 높은 정확도를 가지는 예측식을 제시하였다.8)
	2012년 15개 지역의 기상 데이터와 수평면전일사량의 측정 결과, 상관성이 높은 두 요소는 무엇인가?	- 2012년 15개 지역에 대하여 일일 평균 건구온도와 평균 일사량의 상관성은 상대적으로 매우 낮은 것으로 나타났다. 상대습도, 일조시간 및 운량과의 상관성은 있으나 일조시간과 운량이 특히 높은 것으로 나타났다.

참고문헌 (8)

Jo, D. K, Lee T. K, Cho, S. H, Chea, Y. H, and Auh P. C, A Study on the Estimating Solar Radiation for Arbitrary Areas, Journal of Korea Solar Energy Society, Vol. 9, No. 3, pp. 25-36, 1989.
Yoon, J. H, Kim, C. B, and Jo, D. K, Performance Validation of Global to Direct/Diffuse Decomposition Models Using Measured Direct Normal Insolation of Seoul, Proceedings of KSES Conference, pp. 163-171, 1994.
Yoon J. H, Performance Validation of Five Direct/Diffuse Decomposition Models Using Measured Direct Normal Insolation of Seoul, Journal of KSES, Vol. 20, No. 1, pp. 45-54, 2000.
Jo, D. K, Chun, I. S, Lee, T. K, and Auh, C. M, Estimating Solar Radiation for Arbitrary Areas Using Empirical Forecasting Models, Journal of KSES, Vol. 20, No. 3, pp. 21-30, 2000.
Jo, D. K and Kang, Y. H, A Study on the Solar Radiation Estimation of 16 Areas in Korea Using Cloud Cover, Journal of KSES, Vol. 30, No. 4, pp. 15-21, 2010.
Jo, D. K, Yun, C. Y, Kim, K. D, and Kang, Y. H, Estimation of Solar Radiation Distribution in Korea Using a Satellite, Journal of KSES, Vol. 31, No. 2, pp. 99-106, 2011.
Kim, K. H and Oh, K. W, Comparison Analysis of Estimation Models of Hourly Horizontal Global Solar Radiation for Busan, Korea, Journal of KSES, Vol. 33, No. 5, pp. 9-17, 2013.
Zhang, Q, Joe, H, and Lang, S, Development of Typical Year Weather Data for Chinese Locations, ASHRAE Transactions, Vol. 108, Pt. 2, pp. 1-17, 2002.

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