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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.8
- 수록면
- 15 - 21 (7page)
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Radiation data are the best source of information for estimating average incident radiation. Lacking this or data from nearby locations of similar climate, it is possible to use empirical relationships to estimate radiation from days of cloudiness.
It is necessary to estimate the regression coefficients in order to predict the daily global radiation on a horizontal surface. Therefore many different equations have proposed to evaluate them for certain areas. In this work a new correlation has been made to predict the solar radiation for 16 different areas over Korea by estimating the regression coefficients taking into account cloud cover.
Particularly, the straight line regression model proposed shows reliable results for estimating the global radiation on a horizontal surface with monthly average deviation of -0.26 to +0.53% and each station annual average deviation of -1.61 to +1.7% from measured values.
It is necessary to estimate the regression coefficients in order to predict the daily global radiation on a horizontal surface. Therefore many different equations have proposed to evaluate them for certain areas. In this work a new correlation has been made to predict the solar radiation for 16 different areas over Korea by estimating the regression coefficients taking into account cloud cover.
Particularly, the straight line regression model proposed shows reliable results for estimating the global radiation on a horizontal surface with monthly average deviation of -0.26 to +0.53% and each station annual average deviation of -1.61 to +1.7% from measured values.
목차
Abstract
1. 서론
2. 일사예측 이론적 배경
3. 일사예측 상관식 산출
4. 시뮬레이션에 의한 측정일사량과의 비교분석
5. 결론
후기
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