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지준범 (한국외국어대학교) 조일성 (가람빛솔루션) 이규태 (강릉원주대학교) 이원학 (강원연구원) 최성진 (한국기상산업기술원)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제42권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
23 - 34 (12page)

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In this study, photovoltaic (PV) electricity power and PV panel temperature for operation and monitoring of PV power plant were calculated and analyzed. A PV panel temperature sensor was installed at the Chuncheon Meteorological Observatory solar power plant for intensive observation from May 1 to August 19, 2018. When the calculated PV panel temperature was analyzed using the measured PV panel temperature, the calculated PV panel temperature was overestimated at a higher temperature compared to the measured PV panel temperature, which was overestimated at a lower temperature; however, the determination coefficient (R²) was 0.88 or more. The bias was -0.33°C and RMSE was 3.43°C when the ground observation data were used. However, when the Local Data Assimilation and Prediction (LDAPS) model were used, the bias was 0.22°C and RMSE was 4.27°C. The PV electricity power generation by ground meteorological observation data (Korea Meteorological Administration, KMA), LDAPS model prediction data (LDAPS), and Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS) data using the PV module temperature were compared with those of the Chuncheon PV power plant. The determination coefficient (R²) of PV power generation was the highest for KMA (0.91) followed by COMS (0.88) and LDAPS (0.84). The slope of the linear regression, (1.05) for KMA, and the smallest bias (2.24 kWh) and RMSE (3.38 kWh) were similar to the measured values. However, compared to the LDAPS, the slope (1.23) of the linear regression was the largest in COMS, and the bias (4.77 kWh) and RMSE (6.23 kWh) were slightly higher.
#태양광(Photovoltaic) #태양광 패널 온도(PV panel temperature) #태양광 발전(PV electric power) #일사량(Solar radiation) #집중관측(Intensive observation period)

목차

Abstract
1. 서론
2. 자료 및 방법
3. 결과
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Korea Electric Power Corporation, The Monthly Report on Major Electric Power Statistics No. 518, 2021. google schola Ministry of Trade, Industry and Energy, Renewable Energy 3020 Implementation Plan, 2017. google schola Almaktar, M., Rahman, H. A., Hassan, M. Y., and Rahman, S., Climate-based Empirical Model for PV Module Temperature Estimation in Tropical Environment, Applied Solar Energy, Vol. 49, No. 4, pp. 192-201, 2013. google schola Skoplaki, E. and Palyvos, J. A., Operating Temperature of Photovoltaic Modules: A Survey of Pertinent Correlations, Renewable Energy, Vol. 34, No. 1, pp. 23-29, 2009. google schola Coskun, C., Toygar, U. Sarpdag, O., and Oktay Z., Sensitivity Analysis of Implicit Correlations for Photovoltaic Module Temperature: A Review, Journal of Cleaner Production, Vol. 164, pp. 1474-1485, 2017. google schola

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