KR102535944B1 - 태양광 발전원 출력 예측 장치 및 방법 - Google Patents

태양광 발전원 출력 예측 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

실시예에 따르면, 태양광 발전원 설치 정보, 기상청 일기예보 데이터 및 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 입력받는 통신부; 상기 태양광 발전원 설치 정보를 이용하여 상기 태양광 발전원의 최대 출력 및 예측 출력을 연산하는 연산부; 상기 일기예보 데이터를 이용하여 날씨 계수 정보 및 온도 계수 정보를 보정하는 계수 보정부; 및 보정된 날씨 계수 정보 및 보정된 온도 계수 정보를 반영하여 상기 태양광 발전원의 예측 출력을 보정하는 예측 출력 보정부를 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 장치를 제공한다.

Description

태양광 발전원 출력 예측 장치 및 방법{Solar power source output prediction device and method}
본 발명의 일실시예는 태양광 발전원 출력 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.
신재생 에너지 보급정책에 따라 최근 배전계통에 다수의 신재생 에너지원이 연계되어 운영되고 있으며, 그 중 태양광 발전은 주변의 요건에 따라 출력 변동이 심하고 출력예측이 어려워 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다.
태양광 발전원의 출력량을 사전에 정확히 예측하는 것은 전력 계통의 예비전력 요구량을 감소시켜 에너지의 이용률을 극대화할 수 있으며, 태양광 사업자에게 경제적인 효과를 불러들일 수 있다. 또한, 추후에 태양광 발전량을 극대화하는 발전원의 최적의 설치지점을 탐색하는 방면에도 활용될 수 있다.
재생에너지 수요의 증가에 따라 태양광 발전은 신재생 에너지원 중 가장 큰 증가폭을 보이지만, 지역 및 기상조건에 의해 발전량이 큰 변동성을 가진다. 이러한 변동성으로 인해 전력으로 사용시 전력수급의 불균형을 일으킬 수 있는 위험이 있다.
그러나, 현재 온도 및 일사량 데이터, 태양광 발전의 출력 데이터를 취득하여 태양광 발전 출력량의 예측 정확도를 향상시키는 기술에 대한 연구는 미미한 실정이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 태양광 발전원의 출력량을 정확하게 예측할 수 있는 태양광 발전원 출력 예측 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
실시예에 따르면, 태양광 발전원 설치 정보, 기상청 일기예보 데이터 및 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 입력받는 통신부; 상기 태양광 발전원 설치 정보를 이용하여 상기 태양광 발전원의 최대 출력 및 예측 출력을 연산하는 연산부; 상기 일기예보 데이터를 이용하여 날씨 계수 정보 및 온도 계수 정보를 보정하는 계수 보정부; 및 보정된 날씨 계수 정보 및 보정된 온도 계수 정보를 반영하여 상기 태양광 발전원의 예측 출력을 보정하는 예측 출력 보정부를 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 장치를 제공한다.
상기 예측 출력 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 반영하여 상기 태양광 발전원의 예측 출력을 보정할 수 있다.
상기 계수 보정부는 보정된 상기 태양광 발전원의 최대 출력을 이용하여 상기 날씨 계수 정보 및 상기 온도 계수 정보를 보정할 수 있다.
상기 태양광 발전원 설치 정보는 태양광 발전원의 개수, 태양광 발전원의 용량, 방위각, 위도, 경도, 틸트각 및 지면 반사율을 포함할 수 있다.
상기 일기예보 데이터는 예보 시간, 날씨 및 온도를 포함할 수 있다.
상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터는 실시간 출력량, 일사량 및 온도를 포함할 수 있다.
상기 계수 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 일사량에 따라 날씨를 판단하고, 해당 날씨가 상기 일기예보 데이터에 포함된 날씨와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 상기 날씨 계수 정보를 보정할 수 있다.
상기 계수 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 온도가 상기 일기예보 데이터에 포함된 온도와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 상기 온도 계수 정보를 보정할 수 있다.
실시예에 따르면, 통신부가 태양광 발전원 설치 정보, 기상청 일기예보 데이터 및 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 입력받는 단계; 연산부가 상기 태양광 발전원 설치 정보를 이용하여 상기 태양광 발전원의 최대 출력 및 예측 출력을 연산하는 단계; 계수 보정부가 상기 일기예보 데이터를 이용하여 상기 날씨 계수 정보 및 상기 온도 계수 정보를 보정하는 단계; 및 예측 출력 보정부가 보정된 날씨 계수 정보 및 보정된 온도 계수 정보를 반영하여 상기 태양광 발전원의 예측 출력을 보정하는 단계를 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 방법을 제공한다.
상기 예측 출력 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 반영하여 상기 태양광 발전원의 예측 출력을 보정할 수 있다.
상기 계수 보정부는 보정된 상기 태양광 발전원의 최대 출력을 이용하여 상기 날씨 계수 정보 및 상기 온도 계수 정보를 보정할 수 있다.
상기 태양광 발전원 설치 정보는 태양광 발전원의 개수, 태양광 발전원의 용량, 방위각, 위도, 경도, 틸트각 및 지면 반사율을 포함할 수 있다.
상기 일기예보 데이터는 예보 시간, 날씨 및 온도를 포함할 수 있다.
상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터는 실시간 출력량, 일사량 및 온도를 포함할 수 있다.
상기 계수 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 일사량에 따라 날씨를 판단하고, 해당 날씨가 상기 일기예보 데이터에 포함된 날씨와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 상기 날씨 계수 정보를 보정할 수 있다.
상기 계수 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 온도가 상기 일기예보 데이터에 포함된 온도와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 상기 온도 계수 정보를 보정할 수 있다.
실시예에 따르면, 전술한 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한　기록매체를 제공한다.
본 발명인 태양광 발전원 출력 예측 장치 및 방법은 보다 정확하게 태양광 발전원의 출력량을 예측할 수 있다.
또한, 태양광 발전원의 출력안정성을 확보하기 위한 추가 설비 투자비용을 절감 할 수 있다.
또한, 설비별 실시간 출력량으로 보완한 정확한 출력 예측값을 이용하여 최적화된 전력 수급 계획을 수립하는데 활용할 수 있으며, 이를 통하여 신재생에너지 생산효율을 높일 수 있다.
도1 은 실시에예 따른 태양광 발전 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도2는 실시예에 따른 태양광 발전원 출력 예측 장치의 구성 블록도이다.
도3은 실시예에 따른 태양광 발전원 출력 예측 방법의 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
다만, 본 발명의 기술 사상은 설명되는 일부 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 기술 사상 범위 내에서라면, 실시 예들간 그 구성 요소들 중 하나 이상을 선택적으로 결합, 치환하여 사용할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서 사용되는 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는, 명백하게 특별히 정의되어 기술되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해될 수 있는 의미로 해석될 수 있으며, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미를 고려하여 그 의미를 해석할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 실시예에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함할 수 있고, "A 및(와) B, C 중 적어도 하나(또는 한 개 이상)"로 기재되는 경우 A, B, C로 조합할 수 있는 모든 조합 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다.
이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등으로 한정되지 않는다.
그리고, 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 '연결', '결합' 또는 '접속'된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결, 결합 또는 접속되는 경우뿐만 아니라, 그 구성 요소와 그 다른 구성 요소 사이에 있는 또 다른 구성 요소로 인해 '연결', '결합' 또는 '접속' 되는 경우도 포함할 수 있다.
또한, 각 구성 요소의 "상(위) 또는 하(아래)"에 형성 또는 배치되는 것으로 기재되는 경우, 상(위) 또는 하(아래)는 두 개의 구성 요소들이 서로 직접 접촉되는 경우뿐만 아니라 하나 이상의 또 다른 구성 요소가 두 개의 구성 요소들 사이에 형성 또는 배치되는 경우도 포함한다. 또한, "상(위) 또는 하(아래)"으로 표현되는 경우 하나의 구성 요소를 기준으로 위쪽 방향뿐만 아니라 아래쪽 방향의 의미도 포함할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도1 은 실시에예 따른 태양광 발전 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도1을 참조하면, 태양광 발전원(100)은 복수개의 태양전지 모듈이 어레이로 구성되어 직류전류를 출력하여 접속반(200)에 제공할 수 있다. 태양광 발전원(100)은 태양광 에너지를 전기에너지로 변환하여 출력하는 복수의 태양전지 모듈이 직렬방식으로 연결되어 있으며 하나의 접속반에 복수개의 태양광 발전원이 연결될 수 있다. 접속반(200)은 시간대별 전압 정보 및 전류 정보를 측정하여 태양광 발전원 출력 예측 장치(400)에 전달할 수 있다. 이 때, 전압 정보 및 전류 정보에는 측정 시간 정보를 의미하는 타임 스탬프가 포함될 수 있다.
접속반(200)에는 복수개의 태양광 발전원(100)이 병렬로 연결될 수 있다. 접속반(200)은 태양광 발전원(100)과 인버터(200)를 연결하여 태양광 발전원(100)에서 발생되는 직류 전력을 직/병렬로 연결하여 집합시킬 수 있으며 내부에는 퓨즈 및 역전류 방지를 위한 다이오드가 설치될 수 있다. 하나의 인버터에는 복수개의 접속반이 연결될 수 있다.
인버터(300)는 접속반(200)에서 직류 형태로 제공되는 발전 전력을 교류로 변환시켜 부하단(미도시)에 공급할 수 있다. 인버터(300)는 전기실 내부에 설치되어 있으며 각각의 인버터(300)는 복수개의 접속반(200)과 케이블로 연결되어 직류 전력을 공급받을 수 있다. 또한, 인버터(300)는 연결되어 있는 접속반(200) 및 태양광 발전원(100)로부터 생산되는 태양광 발전량 정보를 측정할 수 있다.
기상 관측 장비(미도시)는 특정 구역에 위치하여 다양한 기상 관측 정보를 수집할 수 있다. 기상 관측 장비는 예를 들면, 기온, 습도, 경사 일사량, 수평 일사량, 일조량, 풍속, 강수 및 습도를 측정하여 태양광 발전원 출력 예측 장치(400)에 전달할 수 있다. 이 때, 기온, 습도, 경사 일사량, 수평 일사량, 일조량, 풍속, 강수 및 습도에는 측정 시간 정보를 의미하는 타임 스탬프가 포함될 수 있다.
도2는 실시예에 따른 태양광 발전원 출력 예측 장치의 구성 블록도이다. 도2를 참조하면, 실시예에 따른 태양광 발전원 출력 예측 장치(400)는 통신부(410), 연산부(420), 계수 보정부(430), 예측 출력 보정부(440) 및 데이터 베이스(450)를 포함할 수 있다.
통신부(410)는 태양광 발전원 설치 정보, 기상청 일기예보 데이터 및 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 입력받을 수 있다.
통신부(410)는 분산형 전원 연계 단말장치로부터 태양광 발전원 설치 정보, 기상청 일기예보 데이터 및 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 입력받을 수 있다.
실시예에서 분산형 전원 연계 단말장치는 분산형 전원의 배전계통 연계 지점에 배치되며, 상시에 전압 일정 범위 제어모드로 동작하며, 주 장치로부터 협조제어 요청 수신시 일정 역률 제어 모드로 전환 동작할 수 있다. 테양광 발전 시스템을 구성하는 분산형 전원 연계 단말 장치는 배전 계통과 분산형 전원이 접속되는 특고압 및 저압의 연계점에 설치될 수 있다. 실시예에서, 분산형 전원 연계 단말 장치는 EMS(Energy Management System) 전력계통의 모든 발/변전소에　설치되어 전력계통의 데이터를 취득하는 RTU(Remote Terminal Unit)를 포함할 수 있다. RTU는 전압크기, 전류크기, 유효전력, 무효전력, 차단기 정보 등을 취득할 수 있다.
실시예에서, 태양광 발전원 설치 정보는 태양광 발전원의 개수, 태양광 발전원의 용량, 방위각, 위도, 경도, 틸트각, 정격 출력, 직사광의 세기, 산란광의 세기, 반사광의 세기, 이상적인 태양광의 출력량 정보 및 지면 반사율을 포함할 수 있다.
또한, 실시예에서 일기예보 데이터는 예보 시간, 날씨 및 온도를 포함할 수 있다. 일기예보 데이터의 날씨는 맑음/구름 조금/구름 많음/흐림/비 또는 눈으로 구분되어 입력 받을 수 있다. 통신부(410)는 기상청에서 제공하는 3일치 1시간 또는 3시간 단위의 일기예보 데이터를 입력 받으며, 일기예보 데이터가 갱신되는 주기에 맞춰 데이터를 갱신할 수 있다. 태양광 발전원 출력 예측 장치는 일기예보 데이터가 수신되지 않으면 태양광 발전원 출력 예측 불가 알람을 띄우고 알고리즘을 재시작할 수 있다.
또한, 실시예에서 태양광 발전원 실시간 출력 데이터는 실시간 출력량, 일사량 및 온도를 포함할 수 있다.
연산부(420)는 태양광 발전원 설치 정보를 이용하여 태양광 발전원의 최대 출력을 연산할 수 있다. 연산부(420)는 하기 수학식 1에 따라 태양광 발전원의 최대 출력을 연산할 수 있다. 실시예에서 태양광 발전원의 최대 출력은 태양광 발전원의 이상적 출력량으로 활용될 수 있다.
Figure 112021063672449-pat00001
수학식 1에서, Pmax는 태양광 발전원의 최대 출력[KW]이고, Prated는 정격 출력[KW]이고, IBC는 직사광의 세기[lx]이고, IDC는 산란광의 세기[lx]이고, IRC는 반사광의 세기[lx]이다.
실시예에서, 직사광, 산란광, 반사광은 하기 수학식 2 내지 4에 따라 분산형 전원 연계 단말장치의 설치환경에 따른 위도, 경도, 틸트각, 지면 반사율에 의해 연산될 수 있다.
Figure 112021063672449-pat00002
수학식 2에서, IB는 지구 표면에 도달하는 방사선의 Beam 성분이고, θ는 입사각이고, β는 고도각이고, φS는 방위각이고, φC는 설비각이고, Σ는 틸트각이다.
Figure 112021063672449-pat00003
수학식 3에서, IB는 지구 표면에 도달하는 방사선의 Beam 성분이고, C는 대기 확산 인자이고, Σ는 틸트각이고, n은 1월 1일부터 해당 일까지의 일수이다.
Figure 112021063672449-pat00004
수학식 4에서, IB는 지구 표면에 도달하는 방사선의 Beam 성분이고, ρ는 지면 반사율이고, C는 대기 확산 인자이고, Σ는 틸트각이다.
또한, 연산부(420)는 태양광 발전원 설치 정보, 기상청 일기예보 데이터 및 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 이용하여 날씨 계수 정보 및 온도 계수 정보를 연산할 수 있다.
실시예에서 날씨 계수 정보는 특정 설비에서 계측된 N개의 이력 데이터와 일기예보 데이터를 활용하여 산정되는 날씨에 대한 실제 출력비를 의미하며, 단위가 없는 상수값이다. 이력 데이터는 해당 시간대의 실제 태양광 출력량, 태양광 발전원의 이상적 출력량 정보를 포함할 수 있다.
날씨 계수 정보는 하기 수학식 5에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112021063672449-pat00005
수학식 5에서, Wf,n는 n 날씨에 대한 날씨 계수이고, n은 날씨 코드이고, Preal은 태양광 발전원의 실제 출력량이고, Pideal은 태양광 발전원의 이상적인 출력량이고, N은 데이터 수 이다. n날씨에서 n이란 취득된 데이터를 통해 판단된 날씨코드를 의미하며, 날씨 코드란 맑음/구름 조금/구름 많음/흐림/비 또는 눈로 5가지로 분류되는 코드를 의미한다. Preal이란 분산형 전원 연계 단말장치에서 계측된 태양광 발전원의 실제 출력량이고, N의 데이터 수는 전술한 이력 데이터의 수를 의미한다.
실시예에서, 온도 계수 정보란 해당 설비의 이력 데이터와 기상 데이터를 활용하여 온도에 대한 실제 출력비를 통해 직선의 방정식으로 산정되는 파라미터이다. 예를 들면, 온도 계수는 5도, 25도를 기준으로 3가지 영역으로 구분되어 각기 다른 기울기와, y-절편, 갱신 주기를 가지는 단위가 없는 상수값으로 생성된다.
하기 표1은 1년 동안 임의의 대학교에서 취득한 5~25도의 온도 데이터를 분산형 전원 연계 단말장치가 동작한 후 취득된 맑음 날씨에서의 11시~15시의 온도 데이터를 반영하여 기울기 및 y-절편을 산정한 값이다.
Figure 112021063672449-pat00006
또한, 연산부(420)는 날씨 계수 정보 및 온도 계수 정보를 반영하여 태양광 발전원 출력 예측값을 산출할 수 있다. 연산부(420)는 하기 수학식 6에 따라 태양광 발전원 출력 예측값을 산출할 수 있다.
Figure 112021063672449-pat00007
수학식 6에서, Ppred,t는 t 시간의 태양광 발전원 출력 예측값이고, Pideal,t,Wf,n,t,Tf,t는 각각 t 시간의 태양광 발전원의 이상적 출력량, 날씨 계수, 온도 계수이다.
계수 보정부(430)는 일기예보 데이터를 이용하여 날씨 계수 정보 및 온도 계수 정보를 보정할 수 있다. 예를 들면, 계수 보정부(430)는 태양광 발전원의 최대 출력을 이용하여 날씨 계수 정보 및 온도 계수 정보를 보정할 수 있다.
계수 보정부(430)는 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 일사량에 따라 날씨를 판단하고, 해당 날씨가 일기예보 데이터에 포함된 날씨와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 날씨 계수 정보를 보정할 수 있다.
또한, 계수 보정부(430)는 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 온도가 일기예보 데이터에 포함된 온도와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 온도 계수 정보를 보정할 수 있다.
하기 [표2는] 일사량 크기에 따른 날씨 판단 기준이다.
Figure 112021063672449-pat00008
계수 보정부(430)는 분산형 전원 연계 단말장치에서 취득된 일사량 데이터에 따라 날씨를 판단하고, 해당 날씨가 기상청의 예보 정보와 2단계 이상 차이가 발생하는 경우, 해당 시간의 다음 시간에 이를 보완함으로써 출력량 예측에 대한 오차를 완화할 수 있다. 계수 보정부(430)는 온도 데이터가 존재하는 경우에 1시간 뒤 온도 정보를 일기예보 데이터와 비교해 이전시간의 온도 차이를 일정비율 반영할 수 있다.
예를 들면, 계수 보정부(430)는 하기 수학식 7에 따라 날씨 계수 정보를 보정할 수 있다.
Figure 112021063672449-pat00009
수학식 7에서, n은 날씨 코드이고, Wf,n new는 보정된 날씨 계수 정보이고, Wf,n old는 초기 날씨 계수이고, Preal는 실제 태양광 발전원의 출력량이고, Pideal은 태양광 발전원의 이상적인 출력량이고, N은 이력 데이터의 개수이다.
계수 보정부(430)는 날씨 계수의 초기값에서 분산형 전원 연계 단말장치 구동 이후 해당 지역의 계측 정보를 활용하여 1시간 단위로 날씨 계수를 보정할 수 있다.
계수 보정부(430)는 초기 데이터 누적시까지 신규 데이터로 날씨 계수를 1%씩 갱신하며, 데이터가 충분히 누적된 경우 신규 데이터로 계수를 0.5%씩 갱신할 수 있다.
또한, 계수 보정부(430)는 하기 수학식 8에 따라 온도 계수 정보를 보정할 수 있다.
Figure 112021063672449-pat00010
수학식 8에서,
Figure 112021063672449-pat00011
는 갱신된 기울기이고,
Figure 112021063672449-pat00012
는 초기 기울기이고,
Figure 112021063672449-pat00013
는 초기 y-절편이고,
Figure 112021063672449-pat00014
는 갱신된 y-절편이고, y는
Figure 112021063672449-pat00015
이고, x는 현재 온도이고, N은 이력 데이터 개수이다.
예측 출력 보정부(440)는 보정된 날씨 계수 정보 및 보정된 온도 계수 정보를 반영하여 태양광 발전원의 예측 출력을 보정할 수 있다.
또한, 예측 출력 보정부(440)는 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 반영하여 태양광 발전원의 예측 출력을 보정할 수 있다.
예측 출력 보정부(440)는 날씨 예보 오차로 인해 잘못된 계수가 적용될 경우 큰 오차가 발생하므로, 분산형 전원 단말장치에서 취득한 실시간 출력 데이터를 반영하여 향후 3시간에 대한 태양광 발전원의 예측 출력을 보정할 수 있다. 예측 출력 보정부(440)는 최종적으로 출력 예측값 및 출력 오차를 반환하고, 각 설비에 최적화된 날씨 및 온도 계수를 갱신할 수 있다.
예측 출력 보정부(440)는 하기 수학식 9에 따라 태양광 발전원의 예측 출력을 보정할 수 있다.
Figure 112021063672449-pat00016
수학식 9에서, Ppred,t는 t 시간의 출력 예측값[kwh]이고, Pideal,t, Wf,n,t, Tf,t는 각각t 시간의 태양광 발전원의 이상적 출력량, 날씨 계수, 온도 계수이고, Preal,0, Pideal,0, Wf,n,0, Tf,0 는 각각 현재 시간의 태양광 발전원의 실시간 출력량, 이상적 출력량, 날씨 계수 및 온도 계수이고, α는 t 시간의 태양광 발전원 출력 예측량 보정 계수이고, β는 현재 시간에 대한 보정 계수(α+β=1)이다.
예를 들면, 예측 출력 보정부(440)는 10시 이후 시간에 대한 실제 출력 데이터를 이용하여 출력 예측값과 비교하여 향후 3시간에 대한 출력 예측을 보정할 수 있다. t=1일 때 즉, 한 시간 후의 데이터는 α=0.7을 대입하고, t=2일 때 α=0.8을 대입하고, t=3일 때 α=0.9를 수학식 9에 대입할 수 있다.
데이터 베이스(450)는, 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 태양광 발전원 출력 예측 장치는 인터넷(internet) 상에서 데이터 베이스(450)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영하거나, 또는 웹 스토리지와 관련되어 동작할 수도 있다.
데이터 베이스(450)는 날씨 계수 정보와 온도 계수 정보를 저장할 수 있다.
또한, 데이터 베이스(450)는, 태양광 발전원 출력 예측 장치가 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장할 수 있다.
또한, 데이터 베이스(450)는, 다양한 사용자 인터페이스(User Interface: UI) 또는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface: GUI)를 저장할 수 있다
도 3은 실시예에 따른 태양광 발전원 출력 예측 방법의 순서도이다.
도 3을 참조하면, 통신부는 태양광 발전원 설치 정보, 날씨 계수 정보, 온도 계수 정보, 기상청 일기예보 데이터 및 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 입력받는다(S301).
다음으로, 연산부는 태양광 발전원 설치 정보를 이용하여 태양광 발전원의 최대 출력을 연산한다(S302).
다음으로, 계수 보정부는 일기예보 데이터를 이용하여 날씨 계수 정보 및 온도 계수 정보를 보정한다(S303).
다음으로, 예측 출력 보정부는 보정된 날씨 계수 정보 및 보정된 온도 계수 정보를 반영하여 태양광 발전원의 예측 출력을 보정한다(S304).
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 `매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는　기록매체　내지 저장매체도 들 수 있다.
본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
400: 태양광 발전원 출력 예측 장치
410: 통신부
420: 연산부
430: 계수 보정부
440: 예측 출력 보정부
450: 데이터 베이스

Claims (17)

  1. 태양광 발전원 설치 정보, 기상청 일기예보 데이터 및 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 입력받는 통신부;
    상기 태양광 발전원 설치 정보를 이용하여 상기 태양광 발전원의 최대 출력 및 예측 출력을 연산하는 연산부;
    상기 일기예보 데이터를 이용하여 날씨 계수 정보 및 온도 계수 정보를 보정하는 계수 보정부; 및
    보정된 날씨 계수 정보 및 보정된 온도 계수 정보를 반영하여 하기 수학식 1에 따라 상기 태양광 발전원의 예측 출력을 보정하는 예측 출력 보정부를 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 장치.
    (수학식 1)
    Figure 112023023973801-pat00020

    (수학식 1에서, Ppred,t는 t 시간의 출력 예측값[kwh]이고, Pideal,t, Wf,n,t, Tf,t는 각각t 시간의 태양광 발전원의 이상적 출력량, 날씨 계수, 온도 계수이고, Preal,0, Pideal,0, Wf,n,0, Tf,0 는 각각 현재 시간의 태양광 발전원의 실시간 출력량, 이상적 출력량, 날씨 계수 및 온도 계수이고, α는 t 시간의 태양광 발전원 출력 예측량 보정 계수이고, β는 현재 시간에 대한 보정 계수(α+β=1)이다)
  2. 제1항에 있어서,
    상기 예측 출력 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 반영하여 상기 태양광 발전원의 예측 출력을 보정하는 태양광 발전원 출력 예측 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 계수 보정부는 보정된 상기 태양광 발전원의 최대 출력을 이용하여 상기 날씨 계수 정보 및 상기 온도 계수 정보를 보정하는 태양광 발전원 출력 예측 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 태양광 발전원 설치 정보는 태양광 발전원의 개수, 태양광 발전원의 용량, 방위각, 위도, 경도, 틸트각 및 지면 반사율을 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 일기예보 데이터는 예보 시간, 날씨 및 온도를 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터는 실시간 출력량, 일사량 및 온도를 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 계수 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 일사량에 따라 날씨를 판단하고, 해당 날씨가 상기 일기예보 데이터에 포함된 날씨와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 상기 날씨 계수 정보를 보정하는 태양광 발전원 출력 예측 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 계수 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 온도가 상기 일기예보 데이터에 포함된 온도와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 상기 온도 계수 정보를 보정하는 태양광 발전원 출력 예측 장치.
  9. 통신부가 태양광 발전원 설치 정보, 기상청 일기예보 데이터 및 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 입력받는 단계;
    연산부가 상기 태양광 발전원 설치 정보를 이용하여 상기 태양광 발전원의 최대 출력 및 예측 출력을 연산하는 단계;
    계수 보정부가 상기 일기예보 데이터를 이용하여 날씨 계수 정보 및 온도 계수 정보를 보정하는 단계; 및
    예측 출력 보정부가 보정된 날씨 계수 정보 및 보정된 온도 계수 정보를 반영하여 하기 수학식 2에 따라 상기 태양광 발전원의 예측 출력을 보정하는 단계를 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 방법.
    (수학식 2)
    Figure 112023023973801-pat00021

    (수학식 2에서, Ppred,t는 t 시간의 출력 예측값[kwh]이고, Pideal,t, Wf,n,t, Tf,t는 각각t 시간의 태양광 발전원의 이상적 출력량, 날씨 계수, 온도 계수이고, Preal,0, Pideal,0, Wf,n,0, Tf,0 는 각각 현재 시간의 태양광 발전원의 실시간 출력량, 이상적 출력량, 날씨 계수 및 온도 계수이고, α는 t 시간의 태양광 발전원 출력 예측량 보정 계수이고, β는 현재 시간에 대한 보정 계수(α+β=1)이다)
  10. 제9항에 있어서,
    상기 예측 출력 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터를 반영하여 상기 태양광 발전원의 예측 출력을 보정하는 태양광 발전원 출력 예측 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 계수 보정부는 보정된 상기 태양광 발전원의 최대 출력을 이용하여 상기 날씨 계수 정보 및 상기 온도 계수 정보를 보정하는 태양광 발전원 출력 예측 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 태양광 발전원 설치 정보는 태양광 발전원의 개수, 태양광 발전원의 용량, 방위각, 위도, 경도, 틸트각 및 지면 반사율을 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 일기예보 데이터는 예보 시간, 날씨 및 온도를 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터는 실시간 출력량, 일사량 및 온도를 포함하는 태양광 발전원 출력 예측 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 계수 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 일사량에 따라 날씨를 판단하고, 해당 날씨가 상기 일기예보 데이터에 포함된 날씨와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 상기 날씨 계수 정보를 보정하는 태양광 발전원 출력 예측 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 계수 보정부는 상기 태양광 발전원 실시간 출력 데이터에 포함된 온도가 상기 일기예보 데이터에 포함된 온도와 기 설정 범위 이상으로 차이나는 경우, 상기 온도 계수 정보를 보정하는 태양광 발전원 출력 예측 방법.
  17. 제9항 내지 제16항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한　기록매체.
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