KR102920272B1 - 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템 - Google Patents

인공지능 영농형 태양광 발전 시스템

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Abstract

본 발명은 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템에 관한 것으로서, 지면에 수직상으로 연장된 복수 개의 지주 프레임 사이에 회동가능하게 결합된 회동중심축과, 회동중심축에 지지되게 결합된 지지패널에 상호 이격되게 장착된 태양광 패널을 포함한 태양광 발전유닛과, 태양전지 패널 사이에 장착되어 입사된 광에 대해 설정된 파장대역의 광을 투과 또는 반사시키는 적어도 하나의 다이크로익 미러를 포함하는 투광부와, 회동중심축의 회동각도를 조정하는 패널각도 조정부와, 비가 내리는 지를 검출하는 강우센서와, 눈이 내리는 지를 검출하는 강설센서와, 풍속을 검출하는 풍속감지 센서 중 적어도 하나를 포함하는 센싱부와, 센싱부에서 검출된 정보에 따라 지지패널의 지지각도를 설정된 조정패턴에 따라 조정되게 제어하는 제어부와, 태양광 발전유닛 하부의 식재영역을 촬상하여 제어부에 제공하는 촬상부와, 제어부와 접속되어 상기 촬상부에 의해 촬상되어 제공되는 영상으로부터 병, 해충, 잡초의 종류를 판별하여 방제 또는 제거방법을 추출하여 제공하는 머신러닝부를 구비한다. 이러한 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템에 의하면, 태양전지 패널 하부의 영역에 재배되는 작물에 대해 최적화된 성장 환경을 제공할 수 있는 장점을 제공한다.

Description

인공지능 영농형 태양광 발전 시스템{artificial intelligence farming type solar power generation system}
본 발명은 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템에 관한 것으로서, 상세하게는 태양광 패널이 설치된 영역 하부에서 재배되는 작물에 대해 최적화된 성장 환경을 제공하고 농지의 상부에 설치된 태양광 발전유닛의 발전량을 증가시키고 유지관리의 효율성을 높이는 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 태양광 발전(solar power generation)은 태양 에너지에 의한 발전 기술의 하나로서, 태양의 빛 에너지를 태양전지라는 광전 변환기를 사용하여 직접 전기 에너지로 변환시키는 발전방식이다. 태양전지는 태양 에너지를 전기 에너지로 변환할 수 있는 장치를 말하는 것이며, 최근에는 태양전지소자의 제조비용 인하 및 효율증가, 국가 정책에 따른 지원으로 인해 급속도로 확산되고 있다.
그런데, 태양전지를 이용한 태양광 발전은 태양전지를 안정적으로 설치하기 위한 공간, 즉, 넓은 면적의 설치부지가 요구되는데 설치부지의 경우, 태양광 발전 이외의 용도로 활용되는 데에는 한계가 있는 단점이 내재되어 있다. 최근에는 이러한 단점을 해결하고자 태양광 발전과 농업을 병행할 수 있는 영농형 태양광 발전 시설이 제안된다. 여기서, 영농형 태양광 발전 시설은 농지에 태양광 발전시설을 설치하여 농업을 하면서 태양광 발전을 동시에 하는 것으로, 태양광을 농업과 발전으로 공유하는 것을 일컫는다. 이러한 영농형 태양광 발전 시설은 농가의 수입을 높이는 효과가 있는 것으로, 그 사용범위가 점차 확대되고 있는 추세이다.
국내 공개특허 제10-2020-0086146호에는 환경정보를 획득하여 태양광 패널의 각도를 조정하는 영농형 태양광 관리 시스템이 개시되어 있다. 그런데, 상기 시스템은 환경정보에 따라 태양광 패널의 각도만 조정하도록 되어 있어 태양광 패널 하부 영역에 가시광선 등 필요한 빛을 제공할 수 없고, 그에 따라 작물을 재배할 수 있도록 지원하지 않아 공간활용 효율을 향상시키기 어려운 단점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위하여 창안된 것으로서, 태양전지 패널 하부의 영역에 재배되는 작물에 대해 인공지능 기반 데이터 활용기술을 적용하여 최적화된 성장 환경을 제공하여 작물의 생산성 및 태양광 발전효율 향상에 기여할 수 있는 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 수단으로,
본 발명은 지면에 수직상으로 연장된 복수 개의 지주 프레임과, 상기 지주 프레임 사이에 회동가능하게 결합된 회동중심축과, 상기 회동중심축에 지지되게 결합된 지지패널에 상호 이격되게 장착된 태양광 패널을 포함한 태양광 발전유닛과; 상기 태양전지 패널 사이에 장착되어 입사된 광에 대해 설정된 파장대역의 광을 투과 또는 반사시키는 적어도 하나의 다이크로익 미러를 포함하는 투광부와; 상기 회동중심축의 회동각도를 조정하는 패널각도 조정부와; 비가 내리는 지를 검출하는 강우센서와, 눈이 내리는 지를 검출하는 강설센서와, 풍속을 검출하는 풍속감지 센서 중 적어도 하나를 포함하는 센싱부와; 상기 센싱부에서 검출된 정보에 따라 상기 지지패널의 지지각도를 설정된 조정패턴에 따라 조정되게 제어하는 제어부와; 상기 태양광 발전유닛 하부의 식재영역을 촬상하여 상기 제어부에 제공하는 촬상부와; 상기 제어부와 접속되어 상기 촬상부에 의해 촬상되어 제공되는 영상으로부터 병, 해충, 잡초의 종류를 판별하여 방제 또는 제거방법을 추출하여 제공하는 머신러닝부와; 상기 태양광 패널에 대한 각종 데이터를 입력받고 딥러닝 알고리즘을 통해 미리 학습된 데이터를 근거로 현재 태양광 패널에 대한 고장 예측 판단을 하는 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부(1000)와; 상기 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부의 제어에 따라 태양광 패널에 이상 징후가 있을 경우 경보신호를 출력하는 태양광 패널 에러 경보 신호 출력부(1100)를 포함하여 구성함이 특징이다.
또한, 상기 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부(1000)는, 미리 수집된 정보를 기초로 태양광 패널이 단결정 실리콘 태양광 패널인지, 다결정 실리콘 태양광 패널인지, 박막형 태양광 패널인지 유형을 분류하는 태양광 패널 유형 분류부(1010)와; 상기 태양광 패널 유형 분류부에 의해 유형별로 분류된 태양광 패널로부터 측정되는 전류파형 및 전압파형을 입력받는 태양광 패널 데이터 취득부(1020)와; 상기 태양광 패널 데이터 취득부에 의해 취득된 전류파형 및 전압파형 데이터를 구형파 이미지로 변환하여 파형의 높낮이를 통해 서지전압과 서지전류와 낙뢰와 유도 노이즈를 쉽게 파악할 수 있도록 하는 태양광 패널 데이터 전처리부(1030)와; 상기 태양광 패널 유형 분류부와 데이터 전처리부를 통해 분류된 태양광 패널 유형별로 태양광 패널을 운용하는 과정에서 발생하는 서지전압, 서지전류, 낙뢰, 유도 노이즈에 대한 기계 학습을 수행하여 이상징후 발생 가능성을 결정하도록 하는 태양광 패널 학습부(1040)와; 상기 태양광 패널 학습부의 데이터를 입력받고, 특정시간동안 현재 설치된 태양광 패널의 서지전압, 서지전류, 낙뢰, 유도 노이즈에 대한 신호를 수집하며, 상기 태양광 학습 패널부와 데이터와 현재 측정된 태양광 데이터를 이용하여 기계 학습에 따른 이상징후 발생 가능성을 예측하는 태양광 패널 상태 예측서버(1050)로 이루어지는 것이 특징이다.
또한, 상기 태양광 패널 상태 예측서버(1050)는, 태양광 패널의 유형에 따라 서지전압, 서지전류, 낙뢰, 유도 노이즈의 검출을 위한 시구간을 결정하고, 태양광 패널의 유형에 따라 기존 학습된 데이터와 비교하는 오버래핑 구간을 [수학식]에 따라 파악하고, 상기 오버래핑 구간의 길이에 따라서 이상징후 가능성을 예측하는 것이 특징이다.
[수학식]
Range_overlap = Interval_Max * (S_after*n/S_before*m)
(여기에서, Range_overlap는 오버래핑의 구간, (S_after*n/S_before*m)는 태양광 패널의 기준 이상상태 신호 대비 현재 태양광 패널 신호의 변화율(또는 변화량)에 대한 값에 해당하고, S_before는 학습된 태양광 패널 이상상태 출력신호 이고, S_after는 현재 태양광 패널 출력신호에 해당하고, n은 태양광 패널 설치후 기간경과에 따른 변수를 적용한 전압 및 전류 감소 비율이며, m은 태양광 패널 출력신호 학습당시 태양광 패널의 연식에 따른 변수를 적용한 전압 및 전류 감소비율이고, Interval_Max는 태양광 패널의 출력신호 수집 시구간이 최대로 오버래핑될 수 있는 최대 오버래핑 구간에 해당한다.)
또한, 상기 태양광 패널 상태 예측서버에는 서버 과열 방지수단(2000)을 더 설치하여 이루어지되, 상기 서버 과열 방지수단(2000)은, 태양광 패널 상태 예측서버의 일단에 입구측이 설치되고 출구측은 건물 바깥쪽으로 향하도록 주름호스 형태로 이루어지며, 원하는 방향으로 쉽게 방향전환하면서 최단거리의 건물 바깥쪽으로 연결되도록 구성하는 외부 연결용 호스(2010)와; 상기 외부 연결용 호스(2010)의 출구측에 연결 설치되며 서버의 작동시에 외부로 강제로 배기시켜 서버 내부 발생하는 열을 강제로 배기시킴으로써 서버 내부가 과열되지 않토록 하는 역할을 하는 배기용 환풍팬(2020)과; 상기 서버와 외부 연결용 호스(2010) 사이에 설치되며 외부 연결용 호스(2010)가 서버(1050)에 재대로 조립되어 있는지를 판단하여 미조립시에는 서버(1050)의 작동을 중지시키고, 경보장치(2040)를 통해 경보음을 출력시켜 반드시 외부 연결용 호스(2010)를 설치하도록 유도하는 호스 연결 감지수단(2030)과; 조작용 터치패널(2001)을 작동시켜 서버를 구동하게 되면 호스 연결 감지수단(2030)으로 부터 정보를 제공받아 외부 연결용 호스(2010)가 장착되어 있지 않으면 서버의 작동이 이루어지지 않토록하고 동시에 외부 연결용 호스(2010)의 장착을 유도하는 경보신호를 출력하고, 또한 외부 연결용 호스(2010)가 장착되어 있으면 서버를 작동시키고 배기용 환풍팬(2020)을 기준시간동안 작동시켜 서버에서 발생한 열을 외부로 배출시키도록 하는 환풍팬 구동 제어부(2050)를 포함하여 구성함이 특징이다.
또한, 상기 배기용 환풍팬(2020)에 다수개의 초음파 센서(2060)를 더 장착하여 이루어지며, 제어부는 초음파 센서(2060)로 외부 물체를 감지하여 배기용 환풍팬(2020)이 건물 내부에 있는지 외부에 있는지를 파악한후, 배기용 환풍팬(2020)이 건물 내부에 존재하는 것으로 파악되면 경보장치(2040)를 통해 경보신호를 출력하고 서버(1050)의 작동을 중지시켜 안전사고를 예방토록 유도하는 프로그램 코드를 갖는 것이 특징이다.
또한, 상기 태양광 패널(11, 3000A)은 프레임으로 감싸고, 상기 프레임에는 미세먼지 함유 오수 배출장치(3000)를 결합하여 이루어지고; 상기 미세먼지 함유 오수 배출장치(3000)는, 상부 방향에 수평하게 설치되는 상부 가로방향 직사각 패널(3100)과, 상기 상부 가로방향 직사각 패널의 하부에 상부 가로방향 직사각 패널과 동일한 방향으로 수평하게 설치되는 하부 가로방향 직사각 패널(3200)과, 상기 상부 가로방향 직사각 패널의 끝단부와 하부 가로방향 직사각 패널 끝단부를 연결하여 지지하는 중앙 세로방향 직사각 패널(3300)로 이루어지되; 상기 상부 가로방향 직사각 패널(3100)은, 프레임(3000B)의 상부에 끼움 결합되며, 전면 꺽임부(3110)와 상부 가로방향 지지부(3120)로 이루어지며, 전면 꺽임부(3110)는 45도 경사로 꺽인 상태이며, 양측에 유동체 유도용 제 1 꺽임홈(3110a) 및 유동체 유도용 제 2 꺽임홈(3110b)이 각각 형성되며, 중앙에 유동체 통과홀(3110c)이 형성되어 이루어지고; 상기 하부 가로방향 직사각 패널(3200)은, 프레임(3000B)의 하부에 끼움 결합되며, 하부 가로방향 끼움 결합부(3210)와 하부 가로방향 지지부(3220)로 이루어지며; 상기 중앙 세로방향 직사각 패널(3300)은, 상부에 제 1 가로방향 통과홀(3310)이 형성되고, 하부에 제 2 가로방향 통과홀(3320)이 형성되며, 제 2 가로방향 통과홀(3320)은 중앙 사각 통과홀(3220c)에 연결되어 이루어지는 것이 특징이다.
또한, 상기 중앙 세로방향 직사각 패널(3300)의 제 1 가로방향 통과홀(3310) 양 사이드에는 제 1 지지용 돌출부(3330)와 제 2 지짖용 돌출부(3340)가 형성되어 이루어지고, 제 2 가로방향 통과홀(3320)의 양 사이드에는 제 3 지지용 돌출부(3350)와 제 4 지지용 돌출부(3360)가 형성되어 이루어지는 것이 특징이다.
또한, 상기 가로방향 지지부(3120)는 제 1 꺽임홈(3110a)에 연결되는 유동체 유도용 제 1 가로방향 홈(3120a)과 제 2 꺽임홈(3110b)에 연결되는 유동체 유도용 제 2 가로방향 홈(3120b)을 포함하고; 상기 제 1 가로방향 홈(3120a)의 일측에는 제 1 유동체 세로방향 통과홀(3120c)이 형성되고 제 2 가로방향 홈(3120b)의 일측에는 제 2 유동체 세로방향 통과홀(3120d)이 형성되며; 제 1 가로방향 홈(3120a)과 제 2 가로방향 홈(3120b) 사이에는 제 3 유동체 세로방향 통과홀(3120e)이 형성되고, 제 1 가로방향 홈(3120a)과 제 3 세로방향 통과홀(3120e) 사이에는 제 1 장공형 세로방향 통과홀(3120f)이 형성되고; 제 2 가로방향 홈(3120b)과 제 3 세로방향 통과홀(3120e) 사이에는 제 2 장공형 세로방향 통과홀(3120g)이 형성되어 이루어지는 것이 특징이다.
또한, 상기 하부 가로방향 끼움 결합부(3210)는 라운드진 반구형 형태로서 캡(∩) 형태로 이루어지며, 하부 가로방향 지지부(3220)는 하부 가로방향 끼움 결합부에 연속하여 이루어지되 일측에 제 4 세로방향 통과홀(3220a)이 형성되고, 다른 일측에 제 5 세로방향 통과홀(3220b)이 형성되며, 상기 제 4 세로방향 통과홀(3220a)과 제 5 세로방향 통과홀(3220b) 사이에 중앙 사각 통과홀(3220c)이 형성되어 이루어지는 것이 특징이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템에 의하면, 태양전지 패널 하부의 영역에 재배되는 작물에 대해 최적화된 성장 환경을 제공하며, 병, 해충, 잡초의 발현을 파악하여 신속하게 조치할 수 있도록 지원함으로써 농업을 더욱 편리하게 수행할 수 있고, 재배작물에 필요한 광을 선별적으로 제공하여 농업생산량을 높이는 효과를 제공한다.
이상에서 설명된 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템에 의하면, 태양전지 패널 하부의 영역에 재배되는 작물에 대해 최적화된 성장 환경을 제공할 수 있는 장점을 제공한다.
도 1은 본 발명에 따른 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템을 나타내 보인 측면도.
도 2는 도 1의 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템의 제어계통을 나타내보인 블록도.
도 3은 도 1의 태양광 발전유닛의 사시도.
도 3은 본 발명의 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부 구성도.
도 4는 본 발명의 태양광 패널 상태 예측서버 과열 방지수단 구성 블록도.
도 5는 본 발명의 태양광 패널 상태 예측서버 과열 방지수단 설치 예시도.
도 6은 본 발명의 태양광 패널에 장착되는 미세먼지 함유 오수 배출수단 구성도.
도 7은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단을 설명하기 위한 요부 확대도.
도 8은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 다른 각도 예시도.
도 9는 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 사시도.
도 10은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 확대 배면 사시도.
도 11은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 정면도.
도 12는 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 측면도.
도 13은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 다른 각도 사시도.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템을 더욱 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템을 나타내 보인 측면도.
도 2는 도 1의 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템의 제어계통을 나타내보인 블록도.
도 3은 도 1의 태양광 발전유닛의 사시도.
도 3은 본 발명의 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부 구성도.
도 4는 본 발명의 태양광 패널 상태 예측서버 과열 방지수단 구성 블록도.
도 5는 본 발명의 태양광 패널 상태 예측서버 과열 방지수단 설치 예시도.
도 6은 본 발명의 태양광 패널에 장착되는 미세먼지 함유 오수 배출수단 구성도.
도 7은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단을 설명하기 위한 요부 확대도.
도 8은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 다른 각도 예시도.
도 9는 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 사시도.
도 10은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 확대 배면 사시도.
도 11은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 정면도.
도 12는 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 측면도.
도 13은 본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출수단 다른 각도 사시도로서,
본 발명에 따른 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템(100)은 태양광 발전유닛(110), 투광부(120), 패널각도 조정부(130), 센싱부(140), 촬상부(148), 머신러닝부(150), 야간조명부(160) 제어부(180), 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부(1000), 태양광 패널 에러 경보 신호 출력부(1100)를 포함하여 구성한다.
태양광 발전유닛(110)은 빛 에너지를 전기 에너지로 변환시키는 태양전지가 어레이된 태양광 패널(118)을 지상에 대해 이격되게 지지하여 전력을 생성할 수 있도록 되어 있다.
태양광 발전유닛(110)은 지면에 수직상으로 연장된 복수 개의 지주 프레임(112)과, 지주 프레임(112) 사이에 회동가능하게 결합된 회동중심축(114)과, 회동중심축(114)에 지지되게 결합된 지지패널(116)에 상호 이격되게 장착된 사각형태의 태양광 패널(118)로 구축되어 있다. 여기서, 회동중심축(114)의 연장방향을 따라 상호 이격되게 배치된 태양광 패널(118)들 사이의 이격공간은 후술되는 투광부(120)가 설치될 수 있는 공간으로 이용된다. 회동중심축(114)의 연장방향을 따라 설치되는 태양광 패널(118)들 사이의 이격거리는 적절하게 적용하면 되고, 일 예로서, 1 내지 5cm 정도로 적용한다.
투광부(120)는 태양전지 패널(118) 사이의 이격공간에 지지패널(116)에 지지되게 장착되어 입사된 광에 대해 설정된 파장대역의 광을 투과 또는 반사시키는 적어도 하나의 다이크로익 미러를 포함한다.
투광부(120)는 태양광 패널(118) 하부 영역에 식재되는 작물(10)에 태양광이 원활하게 조사될 수 있으면서, 작물 성장에 요구되는 파장대의 광을 제공하도록 구축되면 된다.
센싱부(140)는 강우센서(141), 강설센서(142), 풍속감지센서(143) 및 태양고도센서(144)를 구비한다.
강우센서(141)는 비가 내리는 지를 검출하여 제어부(180)에 제공한다.
강설센서(142)는 눈이 내리는 지를 검출하여 제어부(180)에 제공한다.
풍속감지센서(143)는 풍속을 검출하는 제어부(180)에 제공한다.
태양고도센서(144)는 하루 중의 태양고도를 측정하여 제어부(180)에 제공한다.
센싱부(140)는 예시된 센서 이외에도 적설량을 검출하는 센서, 태양광 발전유니트(110)의 작동상태를 시각적으로 모니터링할 수 있게 영상을 촬상하는 카메라, 온도센서, 습도센서, 일조량을 파악하기 위한 조도센서 등 작물 성장 및 안정적인 태양광 발전 상황을 모니터링 할 수 있는 다양한 센서가 더 적용될 수 있음은 물론이다.
촬상부(148)는 태양광 발전유닛(110) 하부의 식재영역을 촬상하여 후술되는 머신러닝부(150)가 이용할 수 있도록 제어부(148)에 제공한다.
촬상부(148)는 주기적으로 식재된 작물을 촬영해 상태를 분석함과 아울로 온도 측정를 측정할 수 있는 열화상 카메라 또는 식물과의 거리정보 감지 및 적(R), 녹(G), 청(B) 색을 구분할 수 있는 카메라 등 작물 성장 데이터를 취합할 수 있게 지원하는 고정식 또는 이동식 카메라 및 보조 센서가 적용된 방식 등 다양한 방식으로 구축될 수 있다.
머신러닝부(150)는 제어부(180)와 접속되어 촬상부(148)에 의해 촬상되어 제공되는 영상으로부터 병, 해충, 잡초의 종류를 판별하여 방제 또는 제거방법을 추출하여 제어부(180)에 제공한다. 이 경우 제어부는 머신러닝부(150)에서 추출하여 제공된 방제 또는 제거방법을 표시부(173)를 통해 표시하고나, 통신부(175)를 통해 관리자 단말기로 전송되게 처리한다.
또한, 머신러닝부(150)는 태양광 발전유닛(110)이 설치된 영역 하부에서 재배되는 작물(10)에 대한 성장환경 정보를 제공한다. 머신러닝부(150)는 작물재배 성장 환경을 학습 및 입력된 데이터에 근거하여 작물 성장에 필요한 일조량, 광포화점, 풍속 예측정보 등 작물 재배와 관련된 정보를 시기별로 제공할 수 있도록 구축된 것을 적용한다.
야간 조명부(160)는 지지패널(116)의 저면에 장착되어 하부에서 재배되는 작물(10)에 대해 일조량이 부족할 경우 부족한 광량을 보충할 수 있게 야간조명을 지원하도록 마련되어 있다. 야간 조명부(160)는 작물(10) 성장에 필요한 파장대역의 광을 출사하는 다수의 발광다이오드가 어레이되어 장착된 구조로 구축될 수 있다.
조작부(171)는 지원되는 기능을 설정 및 필요정보의 입력을 지원한다.
표시부(173)는 제어부(180)에 제어되어 표시정보를 표시한다.
통신부(175)는 등록된 관리자 단말기(미도시) 및 관리서버(미도시)와 통신을 수행한다.
제어부(180)는 센싱부(140)에서 검출된 정보에 따라 지지패널(116)의 지지각도를 설정된 조정패턴에 따라 조정되게 제어한다.
제어부(180)는 태양고도센서(144)에서 제공되는 태양고도 정보를 이용하여 태양광이 태양광 패널(118)에 수직하게 입사되도록 시간경과에 따라 동쪽에서 서쪽으로 이동되게 제어한다.
또한, 제어부(180)는 강설센서(142)로부터 오전에 눈이 감지되거나 강우센서(141)로부터 오전에 비가 감지되면, 패널각도 조정부(130)를 제어하여 태양광 패널(118)의 각도를 동쪽으로 30도 회전시키고, 12시부터 설정된 털기 시간 동안 예를 들면 20분 동안 태양광 패널(118)을 수직과 수평으로 반복 이동시키는 털기작업을 수행한다. 이러한 털기작업은 태양전지 패널(118)에 부착된 이물질을 제거하여 발전효율을 향상시키 위한 것이다.
또한, 제어부(180)는 오후에 눈이 감지되거나 비가 감지되면 태양전지 패널(118)의 각도를 서쪽으로 30도 회전시키고, 일몰 이후에는 앞서 설명된 바와 같이 설정된 털기 시간 예를들면 20분 동안 태양광 패널(118)을 수직과 수평으로 반복 이동시키는 털기작업을 수행한다.
또한, 제어부(180)는 풍속감지센서(143)로부터 풍속이 15m/s 이상일 때와 관리서버로부터 제공된 일기예보를 통해 24시간 이내에 15m/s 이상의 강풍이 예보될 경우 태양광 패널(118)이 수평상태를 유지하도록 제어한다. 또한, 제어부(180)는 머신러닝부(150)로부터 24시간 이내에 15m/s 이상의 강풍이 예보될 경우 태양광 패널(118)이 수평상태를 유지하도록 제어한다.
또한, 제어부(180)는 머신러닝부(150)에서 제공된 성장환경 정보에 대응되게 작물에 대한 일조량을 파악하고, 일조량이 부족한 경우 야간조명부(160)의 구동을 제어한다.
또한, 본 발명은 태양광 패널에 대한 각종 데이터를 입력받고 딥러닝 알고리즘을 통해 미리 학습된 데이터를 근거로 현재 태양광 패널에 대한 고장 예측 판단을 하는 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부(1000)와; 상기 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부의 제어에 따라 태양광 패널에 이상 징후가 있을 경우 경보신호를 출력하는 태양광 패널 에러 경보 신호 출력부(1100)를 포함하여 구성한다.
도 4를 참조하면, 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부(1000)는 태양광 패널 유형 분류부(1010), 태양광 패널 데이터 취득부(1020)와, 태양광 패널 데이터 전처리부(1030)와, 태양광 패널 학습부(1040), 태양광 패널 상태 예측서버(1050)를 포함한다.
태양광 패널 유형 분류부(1010)는 미리 수집된 정보를 기초로 태양광 패널이 단결정 실리콘 태양광 패널인지, 다결정 실리콘 태양광 패널인지, 박막형 태양광 패널인지 유형을 분류하고, 분류된 유형에 따라 각기 다른 진단 예측을 할 수 있도록 한다.
태양광 패널 데이터 취득부(1020)는 유형별로 분류된 태양광 패널로부터 측정되는 전류파형 및 전압파형을 입력받는다.
태양광 패널 데이터 전처리부(1030)는 상기 전류파형 및 전압파형을 구형파 이미지로 변환하여 파형의 높낮이를 통해 서지전압과 서지전류와 낙뢰와 유도 노이즈를 쉽게 파악할 수 있도록 한다.
태양광 패널 학습부(1040)는 태양광 패널 유형 분류부와 데이터 전처리부를 통해 분류된 태양광 패널 유형별로 태양광 패널을 운용하는 과정에서 발생하는 서지전압, 서지전류, 낙뢰, 유도 노이즈에 대한 기계 학습을 수행하여 이상징후 발생 가능성을 결정하도록 한다.
일 실시예에서, 태양광 패널 학습부(1040)는 태양광 패널의 유형 분류부(1010)를 통해 분류된 태양광 패널의 유형에 따라 태양광 패널의 출력신호를 수집할 수 있고, 데이터 전처리부를 통해 처리된 태양광 패널 출력신호의 변화율 또는 변화량을 분석할 수 있다.
태양광 패널 학습부(1040)는 빅데이터(big data) 분석 기술을 활용하여 다양한 종류의 대규모 데이터를 생성, 수집,분석을 수행할 수 있다. 여기에서 빅데이터 분석 기술은 통상적으로 사용되는 데이터 마이닝, 기계학습, 패턴인식 등을 포함하는 기술로, 정형 또는 비정형 데이터들을 수집하고, 분류하여 분석 결과를 도출하는 분석 기법중의 하나이다.
일 실시예에서, 태양광 패널 학습부(1040)는 일정 분석구간 동안 태양광 패널의 출력신호를 수집하여 분석 데이터를 생성할 수 있다. 여기에서, 태양광 패널의 출력신호 분석구간은 태양광 패널 출력신호를 수집하는 특정 시간 단위에 해당하고, 태양광 패널의 유형에 따라 초단위 또는 분단위로 분석구간을 다르게 설정할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 단결정 실리콘 태양광 패널은 10초 단위로 분석하고, 다결정 실리콘 태양광 패널은 20초 단위로 분석하며, 박막형 태양광 패널은 30초 단위로 분석한다. 상기에서 단결정 실리콘 태양광 패널은 좁은 공간에 설치되면서 고효율을 원하는 경우에 설치하며 아울러 가격이 비교적 고가이가 때문에 분석시간을 짧게하여 변화량을 파악하여 이상징후를 판단할 수 있도록 데이터를 정렬하고, 박막형 태양광 패널은 넓은 상업용 지붕에 설치하고 효율이 비교적 떨어지며 아울러 가격이 비교적 저렴하기 때문에 분석시간을 약간 길게하여 변화량을 파악하여 이상징후를 판단할 수 있도록 한다.
일 실시예에서, 태양광 패널 학습부(1040)는 태양광 패널의 이상상태의 발생하기 이전의 특정 시구간에서 태양광 패널의 출력신호의 변화율 또는 변화량에 관해 기계학습을 수행할 수 있다. 구체적으로, 태양광 패널 학습부(1040)는 태양광 패널이 이상상태인 것으로 판단되는 경우, 해당 태양광 패널로부터 수집된 출력신호를 분석하여 이상상태가 발생된 시점 이전에 특정 시구간에서 출력신호의 변화가 있었는지를 확인할 수 있고, 해당 특이점에 관한 기계학습을 수행할 수 있다. 여기에서, 특정 시구간은 특정 태양광 패널의 출력신호가 급격한 증가하거나 감소하는 시점에 해당한다.
그리고, 태양광 패널 상태 예측서버(1050)는 태양광 패널의 유형을 파악하고 특정 시간동안 특정 태양광 패널의 출력신호를 수집하여 출력신호의 변화율을 계산함으로서 기계학습에 따른 이상징후 발생 가능성을 예측할 수 있다.
일 실시예에서, 태양광 패널 상태 예측서버(1050)는 기존에 기계학습을 통해 학습된 이상징후가 발생될 가능성이 있는 태양광 패널 신호의 유형을 기초로 임의의 태양광 패널의 출력신호를 수집하여 해당 태양광 패널의 이상징후가 발생될 가능성이 어느 정도인지를 예측할 수 있는 것이다.
즉, 태양광 패널 상태 예측서버(1050)는 특정 태양광 패널로부터 출력신호를 수집할 수 있고, 수집된 태양광 패널의 신호를 기존의 이상상태 출력신호 변화율의 기계학습에 따라 분석하여 이상징후 발생가능성을 도출할 수 있다.
일 실시예에서, 태양광 패널 상태 예측서버(1050)는 분석된 태양광 패널의 유형에 따라 출력신호 수집 시구간을 결정하고, 이상 상태일때의 출력신호와 현재 출력신호 수집 시구간들 간의 오버래핑 구간을 결정하여 해당 태양광 패널의 이상징후 발생 가능성을 분석할 수 있다.
즉, 미리 학습된 이상상태일때의 태양광 패널의 신호파형과 현재 측정된 태양광 패널의 신호파형을 겹쳐서 비교하고, 여기서 신호파형이 겹쳐지는 오버래핑 구간이 기준 이상 길게 발생하면 미리 학습된 이상상태에 진입한 것으로 판단하여 관리자에게 경보신호를 출력하여 조치를 취할 수 있도록 한다.
상기 제어부는 태양광 패널 상태 예측 및 판단부의 예측 결과 위험신호를 출력해야 하는 것으로 판단되면 경보장치를 통해 경보신호를 출력한다.
이하에서 인공지능 기반의 태양광 패널 상태 예측 및 판단부에 의하여 수행되는 태양광 패널 상태 예측 방법을 설명하면 다음과 같다.
일 실시예에서, 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부는 태양광 패널 상태 학습부(1040)를 통해 태양광 패널의 이상발생시에 나타나는 출력신호를 기계학습을 하며, 이를 이용하여 이상징후가 발생할 가능성을 결정할 수 있다.
즉, 태양광 패널 학습부(1040)는 태양광 패널의 상태가 이상상태로 되는 특정 시구간에서의 출력신호 변화율 또는 변화량에 관한 기계학습을 수행할 수 있다. 태양광 패널상태 학습부(1040)는 다음의 수학식을 통해 특정시구간을 결정할 수 있다.
[수학식1]
T_specific = (T_event / T_criteria) * Ω[Type_solar panel]
여기에서, T_specific은 특정 시구간에 해당하고, T_event은 해당 태양광 패널에 이상 상태가 나타난 시구간에 해당하고, T_criteria은 출력신호 분석구간에 해당하고, Ω[Type_solar panel]은 해당 태양광 패널의 유형에 따른 변수에 해당한다.
태양광 패널의 상태 학습부(1040)는 특정 태양광 패널이 이상상태에 처해진 것으로 검출된 경우, 해당 태양광 패널에 이상상태가 발생한 시구간 대비 해당 태양광 패널의 출력신호 분석구간의 비율과 해당 태양광 패널이 속한 유형에 따른 변수를 곱하여 도출되는 시구간을 특정 시구간으로 결정할 수 있다.
태양광 패널 상태 예측 서버(1050)는 특정 시간동안 태양광 패널의 출력신호를 수집하여 기계학습에 따른 이상징후 발생 가능성을 예측할 수 있다.
일 실시예에서, 태양광 패널 상태 예측서버(1050)는 특정 태양광 패널의 출력신호를 수집하여 기계학습을 기초로 해당 태양광 패널의 이상징후가 발생할 가능성을 예측할 수 있다. 태양광 패널 상태 예측서버(1050)는 특정 태양광 패널의 유형에 따라 출력신호 수집 시구간을 설정할 수 있고, 다음의 수학식을 통해 생체신호 수집 시구간을 결정할 수 있다.
이때, 태양광 패널의 설치후 기간 경과에 따라 전압 및 전류의 출력신호가 일정하게 낮아지게 되므로 이를 보정하여 최초 학습 데이터와 비교토록 한다.
즉, 태양광 패널을 설치후 기간이 경과함에 따라 태양광 패널로부터 출력되는 전압값 및 전류값은 서서히 낮아지게 되며, 이에 따라 최초 학습 데이터와 비교시에는 이를 보정하여 최초 학습 데이터와 비교함으로서 최초 학습 데이터로부터 불일치하는 구간을 보다 정확하게 예측할 수 있게 된다.
아울러, 태양광 패널을 학습할때 학습에 관련된 태양광 패널의 연식을 적용하여 태양광 설치후 경과한 기간을 적용하여 보정함으로서 정확한 예측 데이터가 형성되도록 한다.
[수학식2]
Range_overlap = Interval_Max * (S_after*n/S_before*m)
여기에서, Range_overlap는 오버래핑의 구간, (S_after*n/S_before*m)는 태양광 패널의 기준 이상상태 신호 대비 현재 태양광 패널 신호의 변화율(또는 변화량)에 대한 값에 해당하고, S_before는 학습된 태양광 패널 이상상태 출력신호 이고, S_after는 현재 태양광 패널 출력신호에 해당하고, n은 태양광 패널 설치후 기간경과에 따른 변수를 적용한 전압 및 전류 감소 비율이며, m은 태양광 패널 출력신호 학습당시 태양광 패널의 연식에 따른 변수를 적용한 전압 및 전류 감소비율이고, Interval_Max는 태양광 패널의 출력신호 수집 시구간이 최대로 오버래핑될 수 있는 최대 오버래핑 구간에 해당한다.
태양광 패널 상태 예측서버(1050)는 학습된 태양광 패널의 이상신호 발생 출력신호의 평균적인 변화율 수치 대비 현재 태양광 패널의 출력신호의 평균적인 변화율 수치를 기초로 태양광 패널의 이상상태를 정밀하게 파악할 수 있다.
즉, 기준 태양광 패널 이상상태 발생 출력신호의 변화율이 x라고 가정할때, 현재 측정되는 태양광 패널의 출력신호의 변화율이 x이하인 경우에는 오버래핑 구간의 길이가 짧게 나타나고, 현재 측정되는 태양광 패널의 출력신호의 변화율이 x 이상인 경우 오버래핑 구간의 길이가 길게 나타난다.
따라서 오버래핑 구간의 길이에 따라서 태양광 패널의 출력신호 이상상태를 파악할 수 있게 되는 것이다.
다시말해서 기준 이상상태 출력신호 변화율 대비 현재 태양광 패널 출력신호의 변화율이 높게 되면 태양광 패널의 이상상태 확률이 높은 것이고, 현재 태양광 패널 출력신호의 변화율이 낮게 되면 태양광 패널의 이상상태 확률이 낮은 것이다.
아울러, 본 발명은 태양광 패널의 유형에 따라 변화율을 채크하는 시간대를 달리하고 있는바, 단결정 실리콘 태양광 패널은 10초 단위로 분석하고, 다결정 실리콘 태양광 패널은 20초 단위로 분석하며, 박막형 태양광 패널은 30초 단위로 분석한다.
즉, 단결정 실리콘 태양광 패널의 출력신호는 비교적 짧은 시간에 변화율을 채크하여 보다 빠른 이상상태 출력을 유도하고, 박막형 태양광 패널은 비교적 긴 시간에 변화율을 채크하여 수집하는 시간 구간을 길게 잡도록 하는 것이다.
따라서, 오버래핑되는 출력신호 변화율 구간이 기준범위를 벗어날 경우 이상징후가 있는 것으로 포착하여 위험 가능성을 관리자에게 제공할 수 있다.
즉, 학습된 이상신호 그래프와 현재 측정된 출력신호의 오버래핑되는 구간이 기준 이상이 되면 이상징후가 발생된 것으로 파악할 수 있으며, 경보신호를 출력하여 안전조치를 취할 수 있도록 한 것이다.
한편, 본 발명은 태양광 패널 상태 예측서버(1050)에 과열이 발생할 경우 건물(2000A)의 외부로 열을 배출하기 위한 서버 과열 방지수단(2000)을 더 포함할 수 있다.
이를 위해 본 발명은 외부 연결용 호스(2010)와, 배개용 환풍팬(2020)을 구비하고, 여기에 더불어 호스 연결감지 수단(2030)과, 환풍팬 구동 제어부(2050)를 더 구비하여 구성한다.
상기 외부 연결용 호스(2010)는 서버(1050)의 일단에 입구측이 설치되고 출구측은 건물 바깥쪽으로 향하도록 주름호스 형태로 이루어지며, 원하는 방향으로 쉽게 방향전환하면서 최단거리의 건물 바깥쪽으로 연결되도록 구성한다.
상기 배기용 환풍팬(2020)은 외부 연결용 호스(2010)의 출구측에 연결 설치되며 서버의 작동시에 외부로 강제로 배기시켜 서버 내부 발생하는 열을 강제로 배기시킴으로써 서버 내부가 과열되지 않토록 하는 역할을 한다.
상기 호스 연결 감지수단(2030)은 서버와 외부 연결용 호스(2010) 사이에 설치되며 외부 연결용 호스(2010)가 서버(1050)에 재대로 조립되어 있는지를 판단하여 미조립시에는 서버(1050)의 작동을 중지시키고, 경보장치(2040)를 통해 경보음을 출력시켜 반드시 외부 연결용 호스(2010)를 설치하도록 유도한다.
상기 환풍팬 구동 제어부(2050)는 조작용 터치패널(2001)을 작동시켜 서버(1050)를 구동하게 되면 호스 연결 감지수단(2030)으로 부터 정보를 제공받아 외부 연결용 호스(2010)가 장착되어 있지 않으면 서버의 작동이 이루어지지 않토록하고 동시에 외부 연결용 호스(2010)의 장착을 유도하는 경보신호를 출력하고, 또한 외부 연결용 호스(2010)가 장착되어 있으면 서버를 작동시키고 배기용 환풍팬(2020)을 기준시간동안 작동시켜 서버에서 발생한 열을 외부로 배출시키도록 한다.
이하에서 조립방법을 살펴보면 다음과 같다.
상기 외부 연결용 호스(2010)의 출력단에는 배기용 환풍팬(2020)이 조립되며, 외부 연결용 호스(2010)의 일단에는 호스 연결 감지수단(2030)이 조립되어 외부 연결용 호스(2010)의 연결상태를 미리 파악하여 서버의 작동유무를 결정한다.
즉, 환풍팬 구동 제어부(2040)는 외부 연결용 호스(2010)가 접속구(2002)에 조립되지 않으면 서버(1050)의 작동을 중단시키고 경보장치(2040)를 통해 경보음을 출력하여 반드시 외부 연결용 호스(2010)를 접속구에 연결한 상태에서만 서버의 작동이 이루어지도록 한다.
이하에서 본 발명의 동작을 살펴보면 다음과 같다.
환풍팬 구동 제어부(2050)는 조작용 터치패널(2001)에 의해서 서버를 가동시키면 외부 연결용 호스(2010)가 제대로 장착되어 있는지를 파악후 외부 연결용 호스(2010)가 제대로 장착되어 있지 않으면 경보장치(2040)를 통해 경보신호를 출력한다.
이후, 외부 연결용 호스(2010)가 제대로 장착되어 있으면 열을 외부로 배출시키기 위해서 배기용 환풍팬(2020)을 작동시킨다.
또한, 본 발명은 배기용 환풍팬(2020)에 다수개의 초음파 센서(2060)를 더 장착할 수 있으며, 상기 초음파 센서(2060)로 외부 물체를 감지하여 환풍팬 구동 제어부(2050)에 의해서 배기용 환풍팬(2020)이 건물 내부에 있는지 외부에 있는지를 파악한후, 배기용 환풍팬(2020)이 건물 내부에 존재하는 것으로 파악되면 경보장치(2040)를 통해 경보신호를 출력하고 서버의 작동을 중지시켜 과열을 막도록 한다.
즉, 배기용 환풍팬(2020)이 실내 공간에 있으면 열을 제대로 배출시키기 여렵기 때문에 서버의 작동을 중단시키도록 한다.
이를 위해 본 발명에서는 배기용 환풍팬(2020)의 표면에 초음파 센서(2060)를 다수개 장착하며, 상기 초음파 센서(2060)로 주변 거리를 측정하여 배기용 환풍팬(2020)으부터 측정된 거리가 모두 기준이하이면 폐쇄된 공간으로 판단하고, 어느 하나라도 측정된 거리가 기준이상이면 오픈된 공간으로 판단한다.
즉, 본 발명은 초음파 센서(2060)의 센싱결과 배개용 환풍팬(2020)의 위치가 폐쇄된 실내 공간일 경우 경보신호를 출력하여 사용자로 하여금 배기용 환풍팬(2020)이 실외에 배치되도록 유도하는 것이다.
이에 따라 본 발명을 이용하게 되면 배기용 환풍팬이 실외에 위치할 때에만 장치를 작동시키게 되므로 열발산이 극대화되어 과열을 방지할 수 있게 된다.
한편, 본 발명은 태양광 패널에서 발생되는 오수를 외부로 배출하는 미세먼지 함유 오수 배출수단(3000)을 더 포함하여 구성하는바, 태양광 패널(110, 3000A)과, 프레임(3000B)을 구비하고, 여기에 미세먼지 함유 오수 배출장치(3000)를 결합하여 구성한다.
상기 태양광 패널(3000A)은 직사각형 형태로 다수개의 태양광 소자가 결합되어 이루어지며 태양광을 전기 에너지로 변환시키는 역할을 한다.
상기 프레임(3000B)은 태양광 패널을 감싸는 수단으로서 내부에 공간부를 갖는 직사각 형태로 이루어지며 태양광 패널을 보호하는 역할을 한다.
상기 미세먼지 함유 오수 배출장치(3000)는 프레임의 하단에 다수개 설치하여 이루어지며 태양광 패널을 통해 빗면으로 유동되는 빗물이나 청소용액이 외부로 이동하여 제거되도록 하는 역할을 한다.
상기 미세먼지 함유 오수 배출장치(3000)는 상부 가로방향 직사각 패널(3100)과, 하부 가로방향 직사각 패널(3200)과, 중앙 세로방향 직사각패널(3300)로 이루어진다.
상기 상부 가로방향 직사각 패널(3100)은 프레임(3000B)의 상부에 끼움 결합되며, 전면 꺽임부(3110)와 상부 가로방향 지지부(3120)로 이루어지며, 전면 꺽임부(3110)는 45도 경사로 꺽인 상태이며, 양측에 유동체 유도용 제 1 꺽임홈(3110a) 및 유동체 유도용 제 2 꺽임홈(3110b)이 각각 형성되며, 중앙에 유동체 통과홀(311c)이 형성되어 이루어진다.
그리고, 상기 상부 가로방향 지지부(3120)는 유동체 유도용 제 1 꺽임홈(3110a)에 연결되는 유동체 유도용 제 1 가로방향 홈(3120a)과 유동체 유도용 제 2 꺽임홈(3110b)에 연결되는 유동체 유도용 제 2 가로방향 홈(3120b)을 포함하고, 상기 유동체 유도용 제 1 가로방향 홈(3120a)의 일측에는 제 1 유동체 세로방향 통과홀(3120c)이 형성되고 유동체 유도용 제 2 가로방향 홈(3120b)의 일측에는 제 2 유동체 세로방향 통과홀(3120d)이 형성되며, 유동체 유도용 제 1 가로방향 홈(3120a)과 유동체 유도용 제 2 가로방향 홈(3120b) 사이에는 제 3 유동체 세로방향 통과홀(3120e)이 형성되고, 유동체 유도용 제 1 가로방향 홈(3120a)과 제 3 유동체 세로방향 통과홀(3120e) 사이에는 제 1 장공형 세로방향 통과홀(3120f)이 형성되며, 유동체 유도용 제 2 가로방향 홈(3120b)과 제 3 유동체 세로방향 통과홀(3120e) 사이에는 제 2 장공형 세로방향 통과홀(3120g)이 형성되어 이루어진다.
상기 하부 세로방향 직사각 패널(3200)은 프레임(3000B)의 하부에 끼움 결합되며, 하부 가로방향 끼움 결합부(3210)와 하부 가로방향 지지부(3220)로 이루어진다.
상기 하부 가로방향 끼움 결합부(3210)는 라운드진 반구형 형태로서 캡(∩) 형태로 이루어지며 하부 가로방향 지지부(3220)는 하부 가로방향 끼움 결합부에 연속하여 이루어지되 일측에 제 4 세로방향 통과홀(3220a)이 형성되고, 다른 일측에 제 5 세로방향 통과홀(3220b)이 형성되며, 상기 제 4 세로방향 통과홀(3220a)과 제 5 세로방향 통과홀(3220b) 사이에 중앙 사각 통과홀(3220c)이 형성되어 이루어진다.
상기 중앙 세로방향 직사각 패널(3300)은 상부에 제 1 가로방향 통과홀(3310)이 형성되고, 하부에 제 2 세로방향 통과홀(3320)이 형성되며, 제 2 가로방향 통과홀(3320)은 중앙 사각 통과홀(3220c)에 연결되어 이루어진다.
그리고, 제 1 가로방향 통과홀(3310)의 양 사이드에는 제 1 지지용 돌출부(3330)와 제 2 지지용 돌출부가 형성되고, 제 2 가로방향 통과홀(3320)의 양 사이드에는 제 3 지지용 돌출부(3350)와 제 4 지지용 돌출부(3360)가 형성되어 이루어진다.
이하에서 본 발명의 동작을 살펴보면 다음과 같다.
빗물이나 청소를 위해서 태양광 패널의 표면에 액상의 물이 뿌려지게 되면, 상기 액상의 용액은 중력 방향을 따라 아래로 이동하게 된다.
즉, 통상의 태양광 패널은 태양의 남중고도에 어느정도 맞춰지도록 설치하기 때문에 지면으로부터 일정한 각도를 형성하도록 설치되며, 이에 따라 전체적으로 빗면으로 형성되며, 상기 태양광 패널에 액상의 물이 뿌려지게 되면 경사면을 따라서 아래로 이동하게 되는 것이다.
이때, 통상 태양광 패널을 감싸는 프레임에 턱이 형성되어 있기 때문에 상기 턱에 잔류 물기가 모일수 밖에 없으며, 상기 잔류 물기에는 미세먼지나 각종 오염물질이 포함되어 있기 때문에 빨리 제거하지 않으면 그대로 먼지가 굳어지게 되는 것이다.
본 발명은 잔류 물기를 빠르게 제거하기 위한 것으로, 태양광 패널의 테두리에 장착되는 프레임의 하단부에 미세먼지 함유 오수 배출장치를 장착하여 잔류 물기를 빠른 속도로 제거하고 이에 따라 잔류 물기에 포함되는 미세먼지를 빠르게 토출하여 태양광 패널에 먼지가 쌓이는 것을 미연에 방지하는 역할을 한다.
상기 미세먼지 함유 오수 배출장치는 상부 가로방향 직사각 패널(3100)과 하부 가로방향 직사각 패널(3200) 및 중앙 세로방향 직사각 패널(3300)로 이루어져 있어서 상부 가로방향 직사각 패널과 하부 가로방향 직사각 패널을 프레임에 끼움 결합시키고 이때 디긋자 형태로 이루어져 중앙 세로방향 직사각 패널이 지지하는 역할을 한다.
상기 미세먼지 함유 오수 배출장치를 프레임에 결합한 상태에서 잔류 물기가 발생되면 상기 전류 물기는 미세먼지 함유 오수 배출장치의 전면 꺽임부(3110)와 상부 가로방향 지지부(3120)를 통해 빠져 나가게 되는바, 전면 꺽임부(3110)는 45도 경사로 꺽인 상태이기 때문에 자연스럽게 잔류 물이 쉽게 통과할 수 있도록 하였다.
즉, 전면 꺽임부의 액상 유도용 제 1 꺽임홈(3110a) 및 유동체 유도용 제 2 꺽임홈(3110b)을 통해 잔류 물기가 빠져 나가며 이어 상부 가로방향 지지부에 형성된 제 1 가로방향 홈(3120a)과 제 2 가로방향 홈(3120b)을 통해 외부로 빠져 나가게 된다.
그리고, 상기 꺽임홈 가로방향 홈을 통해 빠져 나가지 못한 물은 전면 꺽임부의 중앙에 형성된 유동체 통과홀(3110c)을 통해 빠져 나간다.
아울러, 유동체 통과홀을 통해 빠져 나가는 물은 제 1 가로방향 홈(3120a)의 일측에 형성되는 제 1 유동체 세로방향 통과홀(3120c)과 제 2 가로방향 홈(3120b)의 일측에 형성된 제 2 유동체 세로방향 관통홀(3120d)과 제 1 가로방향 홈(3120a)과 제 2 가로방향 홈(3120b) 사이에 형성된 제 3 유동체 세로방향 통과홀(3120e)과 제 1 가로방향 홈(3120a)과 제 3 유동체 세로방향 통과홀(3120e) 사이에 형성된 제 1 장공형 세로방향 통과홀(3120f) 및 제 2 가로방향 홈(3120b)과 제 3 세로방향 통과홀(3120e) 사이에 형성된 제 2 장공형 세로방향 통과홀(3120g)을 통해 외부로 빠져 나가게 된다.
또한, 상기 제 1 유동체 세로방향 통과홀(3120c)과 제 2 유동체 세로방향 통과홀(3120d)과 제 3 유동체 세로방향 통과홀(3120e)과 제 1 장공형 세로방향 통과홀(3120f) 및 제 2 장공형 세로방향 통과홀(3120g)을 통해 빠져 나가지 못한 물은 중앙 세로방향 직사각 패널에 형성된 제 1 가로방향 통과홀(3310)을 통해 외부로 빠져 나가게 된다.
아울러, 상기 제 1 가로방향 통과홀을 통해 미쳐 빠져 나가지 못한 물은 하부 가로방향 지지부(3220)의 제 4 세로방향 통과홀(3220a)과 제 5 세로방향 통과(3220b)과 중앙 사각 통과홀(3220c) 및 제 2 가로방향 통과홀을 통해 외부로 빠져 나간다.
결국, 본 발명을 이용하게 되면 잔류 물기가 원할하게 외부로 빠져 나가게 되어 잔류 물기속에 함유된 미세먼지를 용이하게 외부로 토출시키게 된다.
본 발명의 미세먼지 함유 오수 배출장치는 강성 보강을 위해서 각종 돌출부를 더 부가하는바, 제 1 가로방향 통과홀(3310) 양 사이드에는 제 1 보강용 돌기부(3330)와 제 2 보강용 돌기부(3340)가 형성되어 이루어지고, 제 2 수평 관통홀(3320)의 양 사이드에는 제 3 보강용 돌기부(3350)와 제 4 보강용 돌기부(3360)가 형성되어 이루어지며, 이에 따라 적절한 강도를 유지하여 제품을 수명을 늘리도록 한다.
110: 태양광 발전유닛
120: 투광부
130: 패널각도 조정부
140: 센싱부
150: 머신 러닝부
160: 야간조명부
170: 제어부
1000: 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부
2000: 서버 과열 방지수단
2010: 외부 연결용 호스
2020: 배개용 환풍팬
2030: 호스 연결감지 수단
2040: 경보수단
2050: 환풍팬 구동 제어부
3000: 미세먼지 함유 오수 배출장치
3100: 상부 가로방향 직사각 패널
3200: 하부 가로방향 직사각 패널
3300: 중앙 세로방향 직사각 패널

Claims (9)

  1. 지면에 수직상으로 연장된 복수 개의 지주 프레임과, 상기 지주 프레임 사이에 회동가능하게 결합된 회동중심축과, 상기 회동중심축에 지지되게 결합된 지지패널에 상호 이격되게 장착된 태양광 패널을 포함한 태양광 발전유닛과;
    상기 태양광 패널 사이에 장착되어 입사된 광에 대해 설정된 파장대역의 광을 투과 또는 반사시키는 적어도 하나의 다이크로익 미러를 포함하는 투광부와;
    상기 회동중심축의 회동각도를 조정하는 패널각도 조정부와;
    비가 내리는 지를 검출하는 강우센서와, 눈이 내리는 지를 검출하는 강설센서와, 풍속을 검출하는 풍속감지 센서 중 적어도 하나를 포함하는 센싱부와;
    상기 센싱부에서 검출된 정보에 따라 상기 지지패널의 지지각도를 설정된 조정패턴에 따라 조정되게 제어하는 제어부와;
    상기 태양광 발전유닛 하부의 식재영역을 촬상하여 상기 제어부에 제공하는 촬상부와;
    상기 제어부와 접속되어 상기 촬상부에 의해 촬상되어 제공되는 영상으로부터 병, 해충, 잡초의 종류를 판별하여 방제 또는 제거방법을 추출하여 제공하는 머신러닝부와;
    상기 태양광 패널에 대한 각종 데이터를 입력받고 딥러닝 알고리즘을 통해 미리 학습된 데이터를 근거로 현재 태양광 패널에 대한 고장 예측 판단을 하는 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부(1000)와;
    상기 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부의 제어에 따라 태양광 패널에 이상 징후가 있을 경우 경보신호를 출력하는 태양광 패널 에러 경보 신호 출력부(1100)를 포함하여 구성하고;

    상기 태양광 패널 에러상태 예측 및 판단부(1000)는,
    미리 수집된 정보를 기초로 태양광 패널이 단결정 실리콘 태양광 패널인지, 다결정 실리콘 태양광 패널인지, 박막형 태양광 패널인지 유형을 분류하는 태양광 패널 유형 분류부(1010)와;
    상기 태양광 패널 유형 분류부에 의해 유형별로 분류된 태양광 패널로부터 측정되는 전류파형 및 전압파형을 입력받는 태양광 패널 데이터 취득부(1020)와;
    상기 태양광 패널 데이터 취득부에 의해 취득된 전류파형 및 전압파형 데이터를 구형파 이미지로 변환하여 파형의 높낮이를 통해 서지전압과 서지전류와 낙뢰와 유도 노이즈를 쉽게 파악할 수 있도록 하는 태양광 패널 데이터 전처리부(1030)와;
    상기 태양광 패널 유형 분류부와 데이터 전처리부를 통해 분류된 태양광 패널 유형별로 태양광 패널을 운용하는 과정에서 발생하는 서지전압, 서지전류, 낙뢰, 유도 노이즈에 대한 기계 학습을 수행하여 이상징후 발생 가능성을 결정하도록 하는 태양광 패널 학습부(1040)와;
    상기 태양광 패널 학습부의 데이터를 입력받고, 특정시간동안 현재 설치된 태양광 패널의 서지전압, 서지전류, 낙뢰, 유도 노이즈에 대한 신호를 수집하며, 상기 태양광 패널 학습부와 데이터와 현재 측정된 태양광 데이터를 이용하여 기계 학습에 따른 이상징후 발생 가능성을 예측하는 태양광 패널 상태 예측서버(1050)로 이루어지며;

    상기 태양광 패널 상태 예측서버(1050)는,
    태양광 패널의 유형에 따라 서지전압, 서지전류, 낙뢰, 유도 노이즈의 검출을 위한 시구간을 결정하고, 태양광 패널의 유형에 따라 기존 학습된 데이터와 비교하는 오버래핑 구간을 [수학식]에 따라 파악하고, 상기 오버래핑 구간의 길이에 따라서 이상징후 가능성을 예측하는 것을 특징으로 하는 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템.
    [수학식]
    Range_overlap = Interval_Max * (S_after*n/S_before*m)
    (여기에서, Range_overlap는 오버래핑의 구간, (S_after*n/S_before*m)는 태양광 패널의 기준 이상상태 신호 대비 현재 태양광 패널 신호의 변화율(또는 변화량)에 대한 값에 해당하고, S_before는 학습된 태양광 패널 이상상태 출력신호 이고, S_after는 현재 태양광 패널 출력신호에 해당하고, n은 태양광 패널 설치후 기간경과에 따른 변수를 적용한 전압 및 전류 감소 비율이며, m은 태양광 패널 출력신호 학습당시 태양광 패널의 연식에 따른 변수를 적용한 전압 및 전류 감소비율이고, Interval_Max는 태양광 패널의 출력신호 수집 시구간이 최대로 오버래핑될 수 있는 최대 오버래핑 구간에 해당한다.)
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 태양광 패널 상태 예측서버에는 서버 과열 방지수단(2000)을 더 설치하여 이루어지되,
    상기 서버 과열 방지수단(2000)은,
    태양광 패널 상태 예측서버의 일단에 입구측이 설치되고 출구측은 건물 바깥쪽으로 향하도록 주름호스 형태로 이루어지며, 원하는 방향으로 쉽게 방향전환하면서 최단거리의 건물 바깥쪽으로 연결되도록 구성하는 외부 연결용 호스(2010)와;
    상기 외부 연결용 호스(2010)의 출구측에 연결 설치되며 서버의 작동시에 외부로 강제로 배기시켜 서버 내부 발생하는 열을 강제로 배기시킴으로써 서버 내부가 과열되지 않토록 하는 역할을 하는 배기용 환풍팬(2020)과;
    상기 서버와 외부 연결용 호스(2010) 사이에 설치되며 외부 연결용 호스(2010)가 서버(1050)에 재대로 조립되어 있는지를 판단하여 미조립시에는 서버(1050)의 작동을 중지시키고, 경보장치(2040)를 통해 경보음을 출력시켜 반드시 외부 연결용 호스(2010)를 설치하도록 유도하는 호스 연결 감지수단(2030)과;
    조작용 터치패널(2001)을 작동시켜 서버를 구동하게 되면 호스 연결 감지수단(2030)으로 부터 정보를 제공받아 외부 연결용 호스(2010)가 장착되어 있지 않으면 서버의 작동이 이루어지지 않토록하고 동시에 외부 연결용 호스(2010)의 장착을 유도하는 경보신호를 출력하고, 또한 외부 연결용 호스(2010)가 장착되어 있으면 서버를 작동시키고 배기용 환풍팬(2020)을 기준시간동안 작동시켜 서버에서 발생한 열을 외부로 배출시키도록 하는 환풍팬 구동 제어부(2050)를 포함하여 구성함을 특징으로 하는 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 배기용 환풍팬(2020)에 다수개의 초음파 센서(2060)를 더 장착하여 이루어지며, 제어부는 초음파 센서(2060)로 외부 물체를 감지하여 배기용 환풍팬(2020)이 건물 내부에 있는지 외부에 있는지를 파악한후, 배기용 환풍팬(2020)이 건물 내부에 존재하는 것으로 파악되면 경보장치(2040)를 통해 경보신호를 출력하고 서버(1050)의 작동을 중지시켜 안전사고를 예방토록 유도하는 프로그램 코드를 갖는 것을 특징으로 하는 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템.
  6. 삭제
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180079129A (ko) * 2016-12-31 2018-07-10 오지윤 태양광전지모듈 설치프레임
JP2020025452A (ja) * 2018-07-31 2020-02-13 東北電力株式会社 太陽電池の検査装置、検査システム、検査方法及びプログラム
KR20220099041A (ko) * 2021-01-05 2022-07-12 주식회사 비케이에너지 인공지능 단축식 태양광발전장치
KR20220099049A (ko) * 2021-01-05 2022-07-12 주식회사 비케이에너지 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템
KR20230126548A (ko) * 2022-02-23 2023-08-30 이행우 작물의 일조량 조절이 가능한 영농형 단축식 수직양면 태양광 발전장치.

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102314192B1 (ko) * 2019-10-16 2021-10-19 (주)위니온 태양광 발전 패널 청소장치
KR102139461B1 (ko) * 2020-03-30 2020-07-30 김굉선 태양광 모듈 자동 클리닝 장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180079129A (ko) * 2016-12-31 2018-07-10 오지윤 태양광전지모듈 설치프레임
JP2020025452A (ja) * 2018-07-31 2020-02-13 東北電力株式会社 太陽電池の検査装置、検査システム、検査方法及びプログラム
KR20220099041A (ko) * 2021-01-05 2022-07-12 주식회사 비케이에너지 인공지능 단축식 태양광발전장치
KR20220099049A (ko) * 2021-01-05 2022-07-12 주식회사 비케이에너지 인공지능 영농형 태양광 발전 시스템
KR20230126548A (ko) * 2022-02-23 2023-08-30 이행우 작물의 일조량 조절이 가능한 영농형 단축식 수직양면 태양광 발전장치.

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