[논문]태양광시스템 모델식과 기계학습을 이용한 발전성능 추정

오현규; 신우균; 주영철; 배수현; 황혜미; 강기환; 고석환; 장효식

doi:10.21218/cpr.2023.11.1.027

태양광시스템 모델식과 기계학습을 이용한 발전성능 추정
Estimation of Power Using PV System Model Formula and Machine Learning 원문보기

Current photovoltaic research = 한국태양광발전학회논문지, v.11 no.1, 2023년, pp.27 - 33

오현규 (에너지과학기술대학원, 충남대학교) , 신우균 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 주영철 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 배수현 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 황혜미 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 강기환 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 고석환 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 장효식 (에너지과학기술대학원, 충남대학교)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a machine learning model by using a regression algorithm is proposed to estimate the power generation performance of the BIPV system. The physical model formula for estimating the generation performance and the proposed model were compared and analyzed. For the physical model formula, simple efficiency model, temperature correction model, and regressive physics model for changing an irradiance were used. As a result, when comparing the regressive physics model for changing an irradiance and the proposed model with the actual generation measured data, the respective RMSE values are 0.1497 kW, 0.0451 kW and the accuracy values are 86.44%, and 96.56%. Therefore, the proposed model implemented in this experiment can be useful in estimating power generation.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. BIPV system applicated building
표 Table 1. Spec. of pyranometer
표 Table 2. Spec. of the K type thermocouple
표 Table 3. Spec. of Color module
표 Table 4. Spec. of system
표 Table 5. Spec. of inverter
그림 Fig. 2. Procedure of ML model algorithm
그림 Fig. 3. Comparison between physical models result and measured data for January 2022 (a) Simple efficiency model, (b) Temperature correction model, (c) Regressive physics model for changing an irradiance
그림 Fig. 4. Linear regression analysis between physical models result and measured data
표 Table 6. Summary of the physical models
그림 Fig. 5. Comparison between models result and measured data for January 2022 (a) Regressive physics model for changing an irradiance, (b) proposed model
그림 Fig. 6. Linear regression analysis between proposed model and measured data
표 Table 7. Summary of the proposed model

참고문헌 (9)

Ministry of Trade, Industry and Energy, Renewable Energy？3020 Implementation Plan, Ministry of Trade, Industry and？Energy (2017).
Di Lorenzo, Gianfranco, G., Araneo, R., Mitolo, M., Niccolai,？A., & Grimaccia, F., Review of O&M practices in PV plants:？Failures, solutions, remote control, and monitoring tools, IEEE？Journal of Photovoltaics, 10(4), 914-926 (2020).

상세보기
Klise, G., & Balfour, J. A Best Practice for Developing Availability？Guarantee Language in Photovoltaic (PV) O&M Agreements,？Office of Scientific and Technical Information (OSTI) (2015).
Ko, S.-W., So, J.-H., Hwang, H.-M., Ju, Y.-C., Song, H.-J.,？Shin, W.-G., … Kang, I.-C. The Monitoring System with PV？Module-level Fault Diagnosis Algorithm. Journal of the Korean？Solar Energy Society. The Korean Solar Energy Society (2018,？June
Shin, W. G., Oh, H. G., Bae, S. H., Ju, Y. C., Hwang, H. M.,？& Ko, S. W. Fault Diagnosis of PV String Using Deep-Learning？and I-V Curves. Current Photovoltaic Research, 10(3), 77-83？(2022).
Shin, J.-Y., Ko, S.-W., Shin, W.-G., Hwang, H.-M., Ju, Y., Kang,？G.-H., & Chang, H.-S. Proposal of Power Estimation Model of？Color BIPV System. Journal of the Korean Solar Energy Society. The Korean Solar Energy Society (2021, October
Makrides, G., Zinsser, B., Schubert, M., & Georghiou, G. E.？Energy yield prediction errors and uncertainties of different？photovoltaic models. Progress in Photovoltaics: Research and？Applications. Wiley (2011, November 15).
Roberts, J. J., Mendiburu Zevallos, A. A., & Cassula, A. M.？Assessment of photovoltaic performance models for system？simulation. Renewable and Sustainable Energy Reviews. Elsevier？BV (2017, May).
Lee, Y. K., Shin, W.-G., Ju, Y.-C., Hwang, H.-M., Kang,？G.-H., Ko, S.-W., & Chang, H.-S. Estimation of PV Power？Generation by Linear Regression Model Using Voltage and？Current Data. Journal of the Korean Solar Energy Society. The？Korean Solar Energy Society (2021, October 1).？

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증