[논문]태양광발전시스템 국내 지역별 발전특성 분석

이현승; 김법전; 신우철

doi:10.7836/kses.2019.39.2.033

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In this study, reflecting long-term climate characteristics, we analyzed electricity generation and generation characteristics of 3kWp PV system, which was semi-integrated with air duct behind. Using PVsyst as a simulation analysis tool, we inputted "National reference standard weather data" of 16 r...

In this study, reflecting long-term climate characteristics, we analyzed electricity generation and generation characteristics of 3kWp PV system, which was semi-integrated with air duct behind. Using PVsyst as a simulation analysis tool, we inputted "National reference standard weather data" of 16 regions as a typical climatic data. The result is summarized as follows: First, the national average annual electricity generation was 1,312 kWh/kWp (StDev, ${\sigma}=71$). It was most abundant in Mokpo with 1,434 kWh/kWp, which was average 21% greater than the lowest with 1,165 kWh/kWp in Seoul and 1,197 kWh/kWp in Jeju. National average daily generating time based on STC was 3.6 hours (${\sigma}=0.43$), and that of Mokpo and Seoul was 3.9 and 3.2 hours respectively. Second, Jeju showed the great difference of annual monthly generation by month (annual average = 99.7 kWh/kWp, ${\sigma}=25.5$), while Jinju showed the smallest difference (annual average = 115.5 kWh/kWp, ${\sigma}=10.6$). Generation in Jeju was at the largest in April with 132.2 kWh/kWp, which was 2.3 times greater than the lowest 55.2 kWh/kWp in January. However, generation in Jinju was at the largest in March with 129.3 kWh/kWp, which was only 1.3 times greater than the lowest 101.1 kWh/kWp in June. Third, the annual average PR was the highest in Incheon with 85.8% and the lowest in Jeju with 83.2%. PR of Mokpo was 84.3%, which was lower than that of national average.

주제어

표/그림 (11)

표 Table 1 Weather data types
표 Table 2 Annual total sorlar radiation on a horizontal surface
그림 Fig. 1 Semi-integrated with air duct behind
표 Table 3 Specifications of photovoltaic module
표 Table 4 Specifications of solar inverter
그림 Fig. 2 Solar cell array diagram
그림 Fig. 3 Annual PV power generation
그림 Fig. 4 Monthly PV power generation
표 Table 5 Monthly average daily power generation hours
그림 Fig. 5 Performance Ratio generation
그림 Fig. 6 Performance ratio loss

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 장기 기후특성을 반영한 전국 16개 지역의 표준기상자료를 기반으로, 국내 태양광발전시스템의 발전특성을 고찰하였다. 이를 위해 시뮬레이션 분석도구로 PVsyst를 사용하였으며, 후면 통기형으로 설계된 분석모델을 대상으로 지역별 발전량 및 발전시간, PR 등을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 국내 가정용으로 가장 많이 보급된 3 kWp 용량의 태양광발전시스템을 기준모델로 지역별 발전량 및 발전특성을 분석하였다. Tables 3과 4는 분석모델의 태양광모듈과 인버터의 사양을 각각 나타낸 것이 다.
본 연구에서는 후면 통기형태로 설치된 3 kWp의 분석모델을 대상으로 국내 태양광발전시스템의 발전량 및 발전특성을 고찰하였다. 시뮬레이션의 분석도구로 PVsyst를 사용하였으며, 표준기상자료로 전국 16개 지역에 대한 “국가참조표준기상데이터”를 적용하였다.

가설 설정

분석모듈의 설치형태는 Fig. 1과 같이 정남향 30° 경사지붕에 가대를 설치하고 태양광모듈을 덧댄 형태인 통기형태(Semi-integrated with air duct behind)로 연간 음영발생이 없는 것으로 가정하였으며, Fig. 2는 분석모델의 어레이 구성을 나타낸 것으로 5직렬, 2병렬 형태의 계통연계형 모델로 구성하였다.

제안 방법

45%까지, 모두 3% 이내의 오차율을 나타내어 데이터가 대부분 일치하게 나타났으며, 이를 토대로 발전량에 대한 각 지역별 최적 경사각 및 방위각을 산정하였다⁴⁾. Chang은 모듈 종류에 따른 태양전지의 영향성을 파악하고자 대전지역 단독주택 지붕에 N-type (효율 18.3%), P-type (효율 17.4%), CIGS 박막(효율 13.8%) 태양전지를 설치하고, 10개월간 실측함으로써 그 발전특성을 분석하였다. 대전지역의 22도 경사면 누적 하루 최대 일일 일사량은 약 5 kWh/m² 이며, 시간당 최대 일사량은 1.

대상 데이터

Table 1은 최근 국내 태양광발전시스템 성능평가 시뮬레이션에서 사용된 기상데이터를 정리한 것이다. 2008년 이후 총 15건의 연구에서 한국태양에너지학회 및 IWEC 2.0이 각 1건, Meteonorm 3건, 기상청의 특정연도 측정데이터 2건이 사용하였으며 나머지 8건은 출처가 표기되지 않았다. 2017년부터 발표된 “국가참조표준기상 데이터”의 경우 적용된 사례가 없는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 각 지역별 태양광발전특성을 분석하기 위한 표준기상자료로 국내 16개 지역에 대한 ”국가참조표준기상데이터”를 적용하였다.

데이터처리

따라서 본 연구에서는 장기 기후특성을 반영한 전국 16개 지역의 표준기상자료를 기반으로, 국내 태양광발전시스템의 발전특성을 고찰하였다. 이를 위해 시뮬레이션 분석도구로 PVsyst를 사용하였으며, 후면 통기형으로 설계된 분석모델을 대상으로 지역별 발전량 및 발전시간, PR 등을 비교 분석하였다.

이론/모형

본 연구에서는 태양광발전시스템 분석도구로 스위스 제네바 대학에서 개발한 PVsyst를 사용하였다. PVsyst 는 스위스 제네바 대학교에서 개발된 태양광발전시스템 설계 및 분석 프로그램으로 광범위한 기상자료와 태양광모듈, 인버터 등 구성요소에 대한 데이터베이스를 제공하고 있다.

성능/효과

(1) 전국 연평균 발전량은 1,312 kWh/kWp (표준편차, σ=71)가 되었으며, 이 가운데 가장 많은 발전량을 기록한 목포는 1,434 kWh/kWp로, 가장 적은 서울 및 제주의 1,165 kWh/kWp와 1,197 kWh/kWp보다 평균 21% 이상 높게 나타났다. 표준시험조건으로 환산된 전국 연평균 일일 발전시간은 3.
(3) 연평균 PR이 가장 높고 낮은 지역은 각각 인천과 제주로 85.8%과 83.2%가 되었으며, 발전량이 가장 많은 목포는 84.3%로 전국 평균, 84.9% (σ=0.57)에 비해 다소 낮게 나타났다.
4시간)이 가장 길었으며, 최저 발전시간은 11월부터 1월까지 지역에 따라 다소 상이하였다. 발전량이 가장 많은 목포의 연평균 일일 발전시간은 3.9시간으로 나타났으며, 서울이 3.2시간으로 가장 짧게 나타났다. 전국 연평균 일일 발전시간은 3.
5는 지역별 연평균 PR 을 비교한 것이다. 연평균 PR이 가장 높은 지역은 인천으로 85.8%가 되었으며, 발전량이 가장 많은 목포는 84.3%로 전국 평균, 84.9% (σ=0.57)에 비해 다소 낮게 나타났다. 한편 연간 발전량이 가장 적은 서울 및 제주는 대조적인 분포를 보이고 있다.
3은 분석모델의 단위 용량당(kWp) 연간 발전량을 비교한 것이다. 전국의 연평균 발전량은 1,312 kWh/kWp (표준편차, σ=71)가 되었으며, 이 가운데 가장 많은 발전량을 기록한 목포는 1,434 kWh/kWp로, 가장 적은 서울 및 제주의 1,165 kWh/kWp와 1,197 kWh/kWp보다 평균 21% 이상 높게 나타났다. 한편, 시뮬레이션 조건의 태양광 모듈 30도 경사면이 받는 연간 일사량은 목포와 서울이 각각 1,682 kWh/m² 와 1,349 kWh/m² 로 발전량과 거의 유사한 24.
(1) 전국 연평균 발전량은 1,312 kWh/kWp (표준편차, σ=71)가 되었으며, 이 가운데 가장 많은 발전량을 기록한 목포는 1,434 kWh/kWp로, 가장 적은 서울 및 제주의 1,165 kWh/kWp와 1,197 kWh/kWp보다 평균 21% 이상 높게 나타났다. 표준시험조건으로 환산된 전국 연평균 일일 발전시간은 3.6시간 (σ = 0.43)이 되었으며, 목포 및 서울지역은 각각 3.9시간과 3.2시간으로 나타났다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	성능비는 무엇인가?	성능비(Performance Rotio, 이하 PR)는 표준시험조건(Standard Test Condition, STC)의 이론적 발전량에 대한 실제 발전량의 비로 정의되며, 태양광발전시스템 성능저하의 평가지표가 된다. Fig.
	표준기상자료의 장점은 무엇인가?	기상자료는 태양광발전시스템의 성능분석에 가장 중요한 설계인자로서, 기상조건의 연간 변동성으로 인한 불확실성을 최소화하고 장기간 기상특성을 반영할 수 있는 표준기상자료(Typical climatic data)가 요구된다8). 현재 국내에서 활용할 수 있는 대표적인 표준기상자료 데이터베이스는 한국태양에너지학회(KSES)의 “대한민국표준기상데이터”와 미국냉난방공조학회(ASHREA)의 IWEC 2.
	Meteonorm은 어떠한 모델이며 어떠한 장점이 있는가?	Meteonorm은 스위스 Meteotest사의 기상 소프트웨어로 다양한 형태(TMY2, TMY3, TRY 등)의 기상데이터를 제공하고 있다. 전 세계 8,000개 이상의 기상 관측소와 5 개의 정지 위성의 측정자료를 기반으로 한 보간 모델로 관측점 이외의 지점에 대한 기상데이터를 확보할 수 있는 장점이 있다11) . “국가참조표준기상데이터”는 측정 및 정보의 신뢰도와 정확도를 과학적으로 분석 평가하여 국가가 공인한 데이터를 의미하며 한국에너지기술연구원 신재생에너지자원센터에서 TMY 데이터 생산 절차서에 따라 작성한 기상데이터이다.

참고문헌 (10)

김동수, 신우철, 윤종호. 건물적용 태양광발전시스템의 국내 지역에 따른 설치각도별 연간 전력생산량 예측에 관한 연구. KIEAE journal = 한국생태환경건축학회논문집, vol.14, no.1, 67-74.

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김진철, 김경남. 태양광시스템의 지역별 최적 방향 및 각도 연구: SAM을 활용한 시뮬레이션 사례분석. 신재생에너지 = New & Renewable Energy, vol.14, no.2, 9-20.

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이개명, 황충구. 제주지역에 설치된 1MW 태양광발전소의 발전특성 분석. 전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol.64, no.5, 726-731.

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Lee, Hyun-Jin, Kim, Shin-Young, Yun, Chang-Yeol. Generation of Typical Meteorological Year Data Suitable for Solar Energy Systems and Analysis of Solar Irradiance Data. 신재생에너지 = New & Renewable Energy, vol.13, no.3, 24-33.

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김덕성, 김법전, 신우철. 주거용 건물 태양광발전시스템의 설치유형에 따른 발전성능 평가. 한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, vol.37, no.2, 35-45.

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황계호, 김원곤, 윤종보, 문인호, 이봉섭, 정도영. 독립형 태양광시스템에 적용한 태양광 모듈 시뮬레이션에 관한 연구. 照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, vol.23, no.2, 131-137.

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노상태. 태양광 발전량 예측 도구별 입력 요소 분석 및 실제 발전량 비교에 관한 연구. KIEAE journal = 한국생태환경건축학회논문집, vol.14, no.6, 87-92.

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박성현, 서장후. 방위각 및 경사각을 고려한 지역별 태양광 모듈 배치안 검토. 설비공학논문집 = Korean journal of air-conditioning and refrigeration engineering, vol.24, no.6, 461-466.

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김석현, 이용호, 황정하, 조영흠. 태양광발전 시스템이 설치된 학교건물의 신재생에너지 공급비율 증가방안에 관한 연구. 한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, vol.33, no.2, 42-49.

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김법전, 박재완, 윤종호, 신우철. 건물일체형 태양광발전 시스템 성능평가 프로그램 개발. KIEAE journal = 한국생태환경건축학회논문집, vol.15, no.4, 85-90.

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