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저자정보
구지윤 (서울대학교) 오명찬 (한국에너지기술연구원) 김현구 (한국에너지기술연구원) 강용혁 (한국에너지기술연구원) 박형동 (서울대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제42권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
75 - 91 (17page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

태양광 발전량의 물리적 계산 모델에 대한 영향 인자 추론 방법
구지윤 ,  오명찬 ,  김현구 외 2명 한국태양에너지학회 논문집 2022.12 학술저널
지역별 특성을 고려한 태양광 발전량 예보 모델
구지윤 ,  최예림 ,  박형동 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2022.10 학술대회자료

2020

한반도 서부지역 TMY의 월별 일사량 변화와 태양광 패널의 최적 방향각의 관계성 분석
구지윤 ,  박형동 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2020.10 학술대회자료
한반도 서해권 태양광 발전량 추정을 위한 주택 태양광 발전량 분석
구지윤 ,  박형동 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2020.08 학술대회자료

초록· 키워드

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To cope with the fluctuating and irregular production of solar electricity, a renewable energy generation prediction system, which gives incentives when the forecast error is low, was implemented in Korea in October 2021. Most previous studies have focused on predicting solar irradiance, rather than power output. Physical models are used when the research range is broad, but the accuracy of these models is dependent on the extent of known design parameters. Thus, the purpose of this study was to infer unknown parameters and to examine the effect of applying inferred values on physical model performance. According to sensitivity analysis, azimuth, loss factor, tilt, and albedo had high contributions to the photovoltaic power output, in that order, and together, these parameters accounted for 97% of the output variability. The best prediction accuracy was achieved when azimuth and tilt, which have a high level of interaction, were inferred simultaneously, and an inferred loss factor was also used. As a result, the mean absolute error was 0.079 MWh. The findings of this study may be applied to inferring installation information for solar systems located in abandoned mines and idle sites.
#태양광(Photovoltaic) #태양광 발전량 예측(Solar Power Prediction) #태양광 물리 모델(Photovoltaic Physical Model) #설계 변수(Design Parameters)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 자료
3. 방법
4. 결과
5. 토의
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
Ministry of Trade, Industry and Energy (MOTIE), The 9th Basic Plan of Long-Term Electricity Supply and Demand (2020-2034), 2020. google schola Yang, D. and van der Meer, D., Post-processing in Solar Forecasting: Ten Overarching Thinking Tools, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 140, 110735, 2021, https://doi.org/10.1016/j.rser.2021. 110735. Crossref Lorenz, E. and Heinemann, D., Prediction of Solar Irradiance and Photovoltaic Power, Renewable Energy, Vol. 1, pp. 239-292, 2012, https://doi.orf/10.1016/B978-0-08-087872-0.00114-1. Mellit, A., Massi Pavan, A., Ogliari, E., Leva, S., and Lughi, V., Advanced Methods for Photovoltaic Output Power Forecasting: A Review, Applied Sciences, Vol. 10, No. 2, 487, 2020, https://doi.org/10.3390/app10020487. Crossref PVOutput, Data Services, 2022. https://pvoutput.org/index.jsp. last accessed on the 9th August 2022.

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