LiDAR 측량 기반의 지형자료와 기상 데이터 관측시스템을 이용한 태양광 발전량 분석
The analysis of Photovoltaic Power using Terrain Data based on LiDAR Surveying and Weather Data Measurement System
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초록
본 연구에서는 LiDAR 측량을 활용하여 취득한 정밀 지형자료와 센서 기반의 기상데이터 관측시스템을 구축하여 태양광 발전량을 예측하는 연구를 수행하였다. 2018년 평균 일조시간은 4.53 시간으로 나타났으며, 태양광 발전량은 2,305 MWh으로 분석되었다. 그리고 태양광 모듈의 설치각도에 따른 태양광 발전량의 영향을 분석하고자 모듈 설치각도를 10° 간격으로 배치한 결과, 모듈 배치 각도 30°에서 발전시간은 4.24 시간으로 나타났으며, 일 발전량과 월 발전량이 각각 3.37 MWh와 102.47 MWh로 가장 높게 평가되었다. 따라서 모듈 배치 각도를 30°로 설계시 모듈 각도 50°에 비해 발전효율이 약 4.8% 상승하는 것을 알 수 있었다. 또한 태양광 모듈의 설치각도에 따른 계절별 태양광 발전량의 영향을 분석한 결과, 날씨가 차가운 11월~2월까지는 모듈 각도가 큰 40°~50°가 태양광 발전량이 높게 나타났으며 날씨가 따뜻한 3월~10월까지는 모듈 각도가 작은 10°~30°가 태양광 발전량이 높게 나타남을 알 수 있었다.
Abstract
In this study, we conducted a study to predict the photovoltaic power by constructing the sensor based meteorological data observation system and the accurate terrain data obtained by using LiDAR surveying. The average sunshine hours in 2018 is 4.53 hours and the photovoltaic power is 2,305 MWh. In order to analyze the effect of photovoltaic power on the installation angle of solar modules, we installed module installation angle at 10° intervals. As a result, the generation time was 4.24 hours at the module arrangement angle of 30°, and the daily power generation and the monthly power generation were the highest, 3.37 MWh and 102.47 MWh, respectively. Therefore, when the module arrangement angle is set to 30°, the generation efficiency is increased by about 4.8% compared with the module angle of 50°. As a result of analyzing the influence of the seasonal photovoltaic power by the installation angle of the solar module, it was found that the photovoltaic power was high in the range of 40°~50°, where the module angle was large from November to February when the weather was cold. From March to October, it was found that the photovoltaic power amount is 10°~30° with small module angle.
참고문헌 (13)
- 김호용, "공간통계기법을 이용한 태양광발전시설 입지 정확성 향상 방안", 한국지리정보학회지, 13(2), pp.146~156 (2010), 한국지리정보학회
- 노상태, "태양광 발전량 예측 도구별 입력 요소 분석 및 실제 발전량 비교에 관한 연구", KIEAE Journal, 14(6), pp.87~92 (2014), 한국생태환경건축학회[DOI]
- 도재형, "GIS를 이용한 태양광 발전시스템의 활용도 높은 농촌 그린빌리지 적정입지 평가- 충청남도 금산군 추부면을 중심으로 -", 농촌계획, 20(1), pp.51~62 (2014), 한국농촌계획학회[DOI]
- 박정일, "GIS를 이용한 신․재생에너지 적지분석 연구", 한국지적정보학회 학술발표논문집, pp.129~141 (2010)
- 심정보, "GIS를 활용한태양광발전소 최적입지선정", 대한토목학회 학술발표논문집, pp.1126~1129 (2010)
- 이강혁, "서포트 벡터 회귀를 이용한 24시간 앞의 태양광 발전량 예측", 한국정보기술학회논문지, 14(3), pp.175~183 (2016), 한국정보기술학회[DOI]
- 이근상, "항공 LiDAR 자료 기반 태양광 발전소 입지 분석", 한국지적정보학회지, 20(1), pp.37~50 (2018), 한국지적정보학회[DOI]
- 이근상, "UAV 공간정보 기반의 태양광발전소 부지의 일사량 분석", 지적과 국토정보, 48(1), pp.5~14 (2018), 한국국토정보공사[DOI]
- 이기림, "GIS와 계층분석법을 이용한 태양광 발전소 입지 분석", 한국지리정보학회지, 18(4), pp.1~13 (2015), 한국지리정보학회[DOI]
- 이대종, "적응적 뉴로-퍼지 모델을 이용한 태양광 발전량 예측 알고리즘 개발", 전기학회 논문지 P권, 64(4), pp.246~250 (2015), 대한전기학회
- 이창성, "ELM을 이용한 일별 태양광발전량 예측모델 개발", 전기학회 논문지 P권, 64(3), pp.164~168 (2015), 대한전기학회
- Escobar RA, "Estimating the potential for solar energy utilization in Chile by satellite derived data and ground station measurements", Solar Energy, 121, pp.139~151 (2015)[DOI]
- Huang Shengli, "Modeling Near-Surface Air Temperature from Solar Radiation and Lapse Rate: Application over Complex Terrain in Yellowstone National Park, USA", Physical Geography, 29(2), pp.158~178 (2008)[DOI]
