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[국내논문] 데이터를 활용한 태양광 발전 시스템 모듈온도 및 발전량 예측
Prediction of module temperature and photovoltaic electricity generation by the data of Korea Meteorological Administration 원문보기

플랜트 저널 = Plant journal, v.17 no.4, 2021년, pp.41 - 52  

김용민 (한국동서발전(주)) ,  문승재 (한양대학교 기계공학부)

초록
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본 연구에서는 태양광발전 출력 및 모듈온도 값을 기상청 데이터를 이용하여 예측해보고 실측 데이터와 날씨, 일사량, 주변온도, 풍속별로 비교 분석해보았다. 날씨별 예측정확도는 눈이 오거나, 새벽에 해무가 끼는 날의 데이터를 가장 많이 보유한 맑은날의 데이터의 예측정확도가 가장 낮았다. 일사량에 따른 모듈온도와 발전량의 예측정확도는 일사량이 커질수록 정확도가 떨어졌으며, 주변 온도에 따른 예측정확도는 모듈온도는 주변 온도가 커질수록, 발전량은 주변온도가 낮을수록 예측정확도가 떨어졌다. 풍속은 모듈온도와 발전량 모두 풍속이 높아질수록 예측정확도가 감소하였지만, 풍속이 영향 다른 기상조건에 의한 영향보다 미미하여 그 상관관계를 정의하기가 어려웠다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, the PV output and module temperature values were predicted using the Meteorological Agency data and compared with actual data, weather, solar radiation, ambient temperature, and wind speed. The forecast accuracy by weather was the lowest in the data on a clear day, which had the most ...

Keyword

#태양광발전시스템   #태양광발전량 예측   #모듈온도   #예측모델   #기상조건  

참고문헌 (5)

  1. Rouschenbach, H. S., 1980, "Solar Cell Array Design Handbook", Van Nostrand Reinhold, pp. 390-391. 

  2. King, D.L., 1996, "Photovoltaic Module and Array Performance Characterization Methods for All System Operating Conditions." Proceeding of NREL/SNL Photovoltaic Program Review Meeting, Sandia National Laboratories. 

  3. King, D.L., Kratochwil, J. A., Boyson, W. E., and Bower, W. I., 1998, "Field Experience with a New Performance Characterization Procedure for Photovoltaic Arrays", Sandia National Laboratories, SAND-98-3147C. 

  4. King, D.L., Boyson, W.E. and Kratochwil, J. A., 2004, "Photovoltaic Array Performance Model.", Sandia National Laboratories, SAND2004-3535. 

  5. Duffie, J. A. and Beckman W. A., 2006, "Solar Engineering of Thermal Processes." 3rd Edition. John Wiley and Sons Inc. 

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