UAV 공간정보 기반의 태양광발전소 부지의 일사량 분석
The analysis of solar radiation to solar plant area based on UAV geospatial information system
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초록
최근 신재생에너지 정책의 영향으로 태양광발전소 건설이 꾸준히 증가하고 있다. 고효율 태양광발전소 사업을 위해서는 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석자료를 이용하여 태양광 패널에대한 최적의 위치와 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 UAV 공간정보를 기반으로 취득한 DEM 자료를 이용하여 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석을 실시하였다. 분석 결과2017년 평균 일사량은 1,474,466 W/㎡ 로 계산되었으며 대상면적을 고려한 전체 일사량은 33,639 MW/㎡를 보였다. 월별 일사량을 분석하는 것은 태양광발전소 유지보수 업무 측면에서 중요하다. 월별 태양광발전소 부지의 평균일사량 분석에서는 5~7월의 평균 일사량이 160,000 W/㎡ 이상으로 계산되었으며 1～2월 및 11～12월의 평균 일사량은 80,000 W/㎡ 이하로 나타났다. 또한 본 연구에서는 UAV 공간정보로부터 계산된 일사량과 국립기상과학원에서 제시한 결과와 비교하였으며, 대상지역의 93.7%가 남향으로 구성되어 있기 때문에 대상지의 평균 일사량이 국립기상과학원의 전국 자료에 비해 약간 높게 나타났다. 따라서 본 연구는 UAV를 이용하여 새로 개발된 태양광발전소 부지에 대한 일사량을 신속하게 계산하는데 이용될 수 있으리라 판단된다.
Abstract
Recently the construction of solar plant showed a steady growth in influence of renewable energy policy. It is very important to determine the optimal location and aspect of solar panel using analyzed data of solar radiation to solar plant area beforehand. This study analyzed solar radiation in solar plant area using DEM acquired from UAV geospatial information. Mean solar radiation of 2017 was calculated as 1,474,466 W/㎡ and total solar radiation of 2017 considering solar plant area showed 33,639 MW/㎡ on analyzed result. It is important to analyze monthly solar radiation in aspect of maintenance works of solar plant. Monthly solar radiation of May to July was calculated over 160,000 W/㎡ and that of January to February and November to December showed under 80,000 W/㎡ in monthly solar radiation analysis of solar plant area. Also this study compared with solar radiation being calculated from UAV geospatial information and that of National Institute of Meteorological Sciences. And mean solar radiation of study area showed a little high in comparison with whole country data of National Institute of Meteorological Sciences, because the 93.7% of study area was composed of south aspect. Therefore this study can be applied to calculate solar radiation in new developed solar plant area very quickly using UAV.
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