KR20090074107A - 평가 방법 - Google Patents

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KR20090074107A
KR20090074107A KR20080131832A KR20080131832A KR20090074107A KR 20090074107 A KR20090074107 A KR 20090074107A KR 20080131832 A KR20080131832 A KR 20080131832A KR 20080131832 A KR20080131832 A KR 20080131832A KR 20090074107 A KR20090074107 A KR 20090074107A
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피터 드레우스
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에스엠에이 솔라 테크놀로지 아게
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Abstract

본 발명의 대상은, 방사 세기가 동일한 조건에서, 방사 세기를 측정하기 추가적인 센서를 이용하지 않으면서도, 셀 전류, 셀 전압 및/또는 셀 출력과 같이 시간에 따라 변하는 전기 변수의 측정을 이용하여 적어도 하나의 광전 모듈에서 노화를 통해 야기되는 출력 감소를 측정하기 위한 평가 방법이다. 본원의 평가 방법은, 하기 단계,
- 관찰년의 정의된 시간 영역에 상응하고 연별로 비교 가능한 클래스(k)에 있어서, 이 클래스 기간 내에서는 상기 공전 모듈의 일일 출력 곡선 또는 이 일일 출력 곡선의 부분 영역이 기대되는 일사 세기 및 외기 온도뿐 아니라 일사 기간을 바탕으로 서로 비교될 수 있는 그런 적어도 하나의 상기 클래스(k)를 결정하는 단계,
- 광전 발전기로부터 공급되는 변수들을 통해, n이 각각의 관찰년인 조건에서 비교 가능한 출력 파형(Pk,n(t))으로부터 연별로 비교 가능한 에너지 생산량 값들(Ek,n)을 측정함으로써, 상기 클래스(k)를 기반으로 에너지 편차를 측정하는 단계,
- 일 년 또는 수년의 이전 관찰년과 관련하여, 비교할 관찰년들(i)의 에너지 생산량(Ek,i)에 대한 차이를 구함으로써, 상기 광전 모듈로부터 직접 공급되는 에너지 생산량 값(Ek,n)으로부터 상기 광전 모듈의 출력 감소를 명시하는 단계를 포함한다.
- 그리고 상기 광전 모듈의 대응하는 출력 곡선(P(t))을 포함하는 비교 가능한 관찰일들의 데이터가 수년의 관찰년 동안 관찰된다.

Description

평가 방법 {EVALUATION METHOD}
본 발명은, 방사 세기를 측정하기 위한 추가의 센서 없이도, 방사 세기가 동일하게 유지되는 조건에서, 셀 전류, 셀 전압 및/또는 셀 출력과 같이 소정의 시간 후에 변할 수 있는 전기 변수의 측정을 이용하여, 적어도 하나의 광전 모듈에서 노화를 통해 야기되는 출력 감소를 측정하기 위한 평가 방법에 관한 것이다.
태양 전지 또는 광전 모듈은 그 출력과 관련하여 노화된다. 효율 손실은 20년의 기간에 10 % 내지 20 %의 범위를 나타낸다.
장착을 위해 태양 전지는, 모듈, 이른바 솔라 모듈 또는 광전 모듈에, 또는 솔라 패널에 통합된다. 따라서 솔라 모듈은 예컨대 20년 후가 되면 자체에 지정된 출력의 90 % 내지 80 %를 나타낸다.
Pratt R.G. 등의 연구 "4kW 비정질 실리콘 합금 광전 어레이의 성능(Oakland Community College, Auburn Hills, Michigan)" "XP010750513"으로부터는, 짧은 기간 동안 시스템의 효율 및 에너지 생산량을 문서화하는 점이 공지되었다. 이 연구로부터 확인할 수 있는 점에 따르면, 방사 세기 및 온도와 같이 에너지 생산량을 특징짓는 값들이 매우 다르기 때문에, 예컨대 연속되는 2년 중 동월에 생산되는, 예컨대 에너지 생산량의 비교만으로는 PV 모듈의 노화를 추론하지 못한다.
인공적으로 촉진하는 노화 시험을 기반으로 하는 방법도 공지되었다. 이런 시험은 예컨대 온도 및 일사량과 같은 소정의 조건에 대해서만 실행되며, 그에 따라 대개는 그 시험에 안전 계수를 할당하게 된다. 그러므로 제조업체에서 보증하는 소정의 시간 후 효율 데이터는 일반적으로 실제 효율 감소보다 더욱 낮다. 그 외에도 상기 시험을 위해서는 예컨대 온도 또는 일사 세기를 검출하는 추가적인 센서가 이용된다.
실제로 시간에 따른 솔라 모듈의 출력 저하는 추적하면서 파악하기가 용이하지 못하다. 또한, 출력 저하가 제조 업체 데이터의 한계값 이내에서 진행되는지 여부를 확인하는 것도 쉽지 않은데, 그 이유는 이를 위해서는 소정의 외기 온도, 정확한 센서 또는 검정 가능한 일사량 센서 등과 같은 소정의 한계 조건이 필요하기 때문이다.
본 발명의 과제는, 설치된 태양광 시스템에서 간단하면서도 높은 정밀도로 솔라 모듈의 장기간 출력 감소를 측정하기 위해 이용할 수 있는 서문에 언급된 유형의 방법을 발견하는 것이다.
상기 과제는 하기 처리 단계에 의해 해결된다:
- 정의된 시간 영역에 상응하고 연별로 비교할 수 있는 클래스(k)에 있어서, 이 클래스 기간 내에서는, 기대되는 일사 세기와 외기 온도 및 일사 기간을 바탕으로, 광전 모듈의 일일 출력 곡선 또는 이 일일 출력 곡선의 부분 영역이 서로 비교될 수 있는 그런 적어도 하나의 상기 클래스(k)를 결정하는 단계,
- 광전 발전기로부터 공급되는 변수들을 통해서, n은 각각의 관찰년인 조건에서 비교 가능한 출력 특성 곡선(Pk,n(t))으로부터 연별로 비교 가능한 에너지 생산량 값(Ek,n)을 측정함으로써, 클래스(k)를 기반으로 에너지 편차를 결정하는 단계,
- 일 년 또는 수년의 이전 관찰년과 관련하여, 비교할 관찰년들(i)의 에너지 생산량(Ek,i)에 대한 차이를 구함으로써, 광전 모듈로부터 직접 공급되는 에너지 생산량 값(Ek,n)으로부터 광전 모듈의 출력 감소를 명시하는 단계,
- 여기서 광전 모듈의 비교 가능한 출력 곡선(P(t))을 포함하는 비교 가능한 관찰일들의 데이터는 수년의 관찰년 동안 관찰된다.
본 발명의 추가적인 바람직한 구현예들은 종속항들의 특징부다.
본 발명에 따른 측정 방법을 통해, 추가적인 센서를 소요하지 않고도, 장기간의 출력 감소를 매우 정확하게 측정할 수 있다.
본 발명은, 수년의 관찰년 동안 태양광 시스템의 방사 세기 및 온도와 관련하여 비교 가능한 관찰일들을 검색할 수 있고, 이런 관찰일들은 그 비교성을 바탕으로 출력 감소와 관련하여 신뢰할 수 있는 진술을 허용한다는 지식을 기초로 한다. 일사량과 관련하는 비교성을 보장하기 위해, 수년의 관찰년 동안 예컨대 출력 파형(P(t))이 거의 동일한 그런 관찰일들을 서로 비교할 수 있다. 일사 세기와 일사 기간은 관찰년 중에 변동하기 때문에, 관찰년은 다수의 기간으로, 다시 말하면 다수의 클래스(k)로 분류된다. 예컨대 k = 52일 수 있으며, 그럼으로써 주간 단위 비교를 실행할 수 있다. 그런 후에 본질적인 비교는 수년의 관찰년(n) 동안 클래스(k) 기간 내에서만 이루어진다.
다시 말하면, 본 발명의 사고(思考)는, 수년의 관찰년 동안 태양광 시스템의 에너지 생산량을 관찰하는 것에 있다. 실제 데이터는 이전 관찰년 값들과 비교된다. 그에 따라 에너지 생산량이 수년의 관찰년 동안 어떤 방식으로 감소하는지를 확인할 수 있다.
출력 감소와 관련하여 신뢰할 수 있는 진술을 하기 위해서는, 매 관찰년마다 태양광 시스템의 에너지 생산량을 이전 관찰년 값과 비교할 수 있는 그런 관찰일들을 찾아야 한다.
다시 말하면, 관찰년(n)마다 최대 k개의 에너지값이 존재할 수 있다. 이런 에너지값은, 이전 관찰년의 에너지값과, 예컨대 이전 관찰년 또는 일년차 관찰년의 에너지값과 비교할 수 있다. 에너지값들의 차이는 예컨대 출력 감소에 대한 척도이다. 이런 차이는 표준화할 수 있다. 표준으로서는 이전 관찰년의 에너지량을 이용할 수 있다.
따라서 출력 감소는 본 발명을 통해 관찰년들에 걸쳐 클래스 동안 관찰할 수 있다. 그에 따라 태양광 시스템은 정확한 측정을 통해 유지보수 작업 없이도 더욱 오랜 기간 동안 전력 계통에 연결할 수 있다. 또한, 보다 이른 시기에 상승한 출력 감소를 확인할 수 있으며, 그럼으로써 광전 모듈을 적시에 교체할 수 있다.
에너지 생산량 측정을 위해, 발전기 전류, 발전기 전압 또는 발전기 출력과 같은 발전기 변수를 측정할 수도 있다.
본 발명에 따른 측정 방법의 바람직한 실시예에 따르면, 관찰년에 걸쳐 분포되는 적어도 2개의 클래스(k)가 존재하며, 이 클래스들 기간 내에서는, 기대되는 일사 세기 및 외기 온도뿐 아니라 일사 기간을 바탕으로 일일 출력 곡선들 또는 그 일일 출력 곡선의 부분 영역들을 비교할 수 있다. 그렇게 함으로써, 기대되는 일사 세기 및 외기 온도뿐 아니라 일사 기간이 계절별 조건에 따라 변동하는 점을 고려할 수 있다.
특히 바람직하게는 관찰일의 발전기의 출력(P)의 일일 특성 곡선과 광전 발전기의 에너지 생산량(E)이 검출되거나, 또는 저장된다. 이때 일일 출력 곡선(P(t))은 그 파형과 관련하여 이전 관찰년들의 적어도 하나의 일일 곡선(Pk,n(t))과 비교될 수 있는 것으로 측정된다. 다시 말하면 바람직하게는 태양 광 발전기의 출력(P(t))의 일일 특성 곡선과 일일 에너지 생산량(Etag)에 대한 측정, 다시 말하면 두 변수에 대한 측정이 이루어진다. 이런 값들은 기록되고 예컨대 데이터 로거(data logger)에 의해 데이터 뱅크에 저장될 수 있다. 관찰년(n)에 대해 각각의 클래스(k) 기간 내에서 그 파형과 관련하여 이전 관찰년들(i)의 일일 출력 곡선들(Pk,i(t))과 비교될 수 있는 그런 일일 출력 곡선(Pk,n(t))이 측정될 수 있다. 이는, 관찰년에 대해, 이전 관찰년(i)의 에너지 생산량 값(Ek,i), 예컨대 일년차 관찰년 값(Ek,1)과 비교되는 최대 k개의 에너지 생산량 값(Ek,n)이 산출됨으로써, 에너지 편차들(△Ek,n)에 대한 최대 k개의 값이 측정되는 것을 의미한다. 따라서 이전 관찰년의 에너지 생산량 값(Ek,i), 예컨대 일년차 관찰년의 에너지 생산량 값(Ek,i)과 관련하는 상기 에너지 편차들(△Ek,n) 중 적어도 하나의 에너지 편차는 태양광 발전기의 출력 감소를 명시하는데 이용된다.
그러므로 각각의 클래스 기간 내에서 관찰일 또는 측정기간을 산출하고, 그 해당 기간의 출력 곡선(P(t))과 에너지 생산량(E)은 그보다 이른 관찰일들에 실행한 측정의 결과와 비교할 수 있다.
바람직하게는 ktmax 개의 일일 클래스(kj)가 구해진다. 일일 클래스들은 고정된 시간 간격에 할당되고, 관찰일의 기대되는 일조 기간에 걸쳐 분포되는 시간 영역에 상응한다. 이런 비교는 동일한 k개 및 kj개의 클래스를 포함하는 측정 간격 사이에서 이루어진다. 클래스는 동일한 계수 쌍(k, kj) 또는 동일 쌍을 포함하는 클래스일 수 있다. 그에 따라 일일 클래스로 확장되는 변형예의 경우, 최대 k*kj개의 에너지값(E((k,kj),n)이 존재한다. 이런 에너지값은 이전 관찰년들의 에 너지값들과 비교된다. 여기서 차이와 평균값을 구할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 클래스 기간 내에서 최대 두 가지 단계로 비교 가능한 관찰일들을 결정하는데, 더욱 정확하게 말하면, 함수(Pk(t))의 일차 도함수(Pk'(t))를 구하고 평가함으로써 결정한다.
여기서 데이터군(Pk(t))(clutch of data)의 일차 도함수(Pk'(t))를 구하고, 예컨대 지정된 한계값들의 준수 여부에 대해 검사한다. 한계값의 이하가 되거나, 그 값을 초과할 경우, 맑게 갠 관찰일이 결정될 수 있다.
이에 대체되는 실시예에 따르면, 일차 도함수(Pk'(t))를 구하고, 그에 따라 확인된 한계값과 관련하여 그 일차 도함수에 의해 형성되는 곡선 아래 면적(area under the curve)을 분석하면서 그 일차 도함수를 평가한다. 그런 다음 제 1 단계에서 일차 도함수(Pk'(t))를 평가 방법에 도입하고, 이 평가 방법으로부터 사전 설정된 한계값의 이하 또는 그 이상이 되지 않아야 하는 값이 구해진다.
제 2 단계에서는 개연성 기준을 이용하여 실제로 맑게 갠 관찰일이 존재하는지 여부를 확실하게 결정할 수 있다.
예컨대 개연성 기준은, 소정의 지역에 대한 공차 영역(tolerance band), 또는 여름철 관찰일들에 대한 공차 영역 및 겨울철 관찰일들에 대한 공차 영역과 같은 공차 영역 범위 내에 데이터군(Pk(t))으로 이루어진 측정 데이터가 존재하는지의 여부일 수 있다. 다시 말하면, 상기 개연성 기준은 예컨대 데이터군(P(t))에 적용된다.
대체되는 개연성 기준은 에너지 생산량(Ek,tag)에 적용된다. 이 에너지 생 산량(Ek,tag)은 마찬가지로 사전 설정된 한계값 이하가 되어서는 안 된다.
더욱 바람직하게는 대체되거나 또는 추가되는 방식으로 추가의 구현예에 따르면 일차 도함수(Pk'(t))의 제로 교차(zero crossing)가 평가된다. 맑은 관찰일은, 단 하나의 제로 교차만이 존재할 때 분명하게 존재한다. 이런 평가 방법은 하나의 단계로만 실행할 수 있다.
그 외에도 바람직한 경우는, 일년차 관찰년에서 한계값을 사전 설정하고, 후속하는 관찰년들에서 그 한계값들을 검증할 때이다.
본 발명에 따른 방법의 추가적인 바람직한 개선 실시예에 따르면, 관찰년(n)에 대한 k개의 에너지 편차값들(△Ek,n)로부터 평균값(△Emittel,n)이 출력 감소에 대한 척도로서 산출된다. 평균값을 구함으로써 태양 전지의 노화 상태에 대한 매우 정확한 진술이 가능하다. 이런 절차의 경우, 이때 획득되는 비율 또는 백분율 값이 k개의 클래스뿐 아니라, kj개의 클래스에 대해서도, 다시 말해 일별 값 및 주간별 값에 대해 평균화된다는 장점이 있다. 따라서 값들의 양호한 정밀도를 보장하는 매우 광범위한 통계적 근거가 제공된다.
특히 바람직한 경우는, 본질적으로 하나의 일일 출력 최대값만을 포함하는 일일 출력 곡선이 측정될 때이다. 이런 경우는, 청명한 관찰일이 존재할 때 발생한다. 이와 같은 본 발명의 변형예에 따르면, 흐린 날씨가 발생하지 않은 그런 측정기간의 에너지값들만이 비교된다. 흐린 날씨의 검출은 앞서 설명한 방법으로 실현할 수 있다.
이와 같은 변형예에 따르면, 지나가는 구름에 의해 야기된 휘도 변화를 평가 하면서 흐린 날씨의 시간 영역을 검출한다. 기본적으로, 특히 시간에 따라 태양광 시스템에 의해 생성되는 출력의 도함수를 구함으로써 휘도의 변화를 확인한다. 상기 도함수의 높은 값은, 측정이 이루어지는 시간 영역이 흐른 날씨에 의해 영향을 받았는지 여부를 산출하는 평가 알고리즘으로 평가한다. 이때 바람직하게는 평가 표준은 고정 임계값 또는 적응형 임계값에 의해 구현된다. 또한, 평균 절대값, 제곱 평균 제곱근, 또는 기타 값들을 포함하는 평가 표준을 이용할 수 있다. 바람직한 경우는, 시간 영역에서 생성된 출력 또는 에너지의 량이 비교값과 비교되면서, 흐린 날씨의 시간 영역이 검출될 때이다. 만일 아래로 향하는 두드러진 편차가 나타나면, 흐른 날씨가 존재한 것이다. 이와 같은 비교값은 청명한 관찰일의 일사량 모델로부터 구할 수 있다. 또한, 이전 관찰일들의 일사량 값들로부터 비교값을 산출할 수도 있다. 이는 특히 그 대응하는 시간 간격이 맑은 기간으로서 검출되었을 때 가능하다. 마찬가지로 바람직한 경우는 비교값이 이전 관찰년들의 저장된 값들로부터 산출될 때이다.
실시예들은 도면에 따라서 더욱 상세하게 설명되며, 그에 따라 본 발명의 추가적인 바람직한 개선 실시예와 그 장점이 기술된다.
도 1a는 행렬의 행에 목록화된 수년의 관찰년(1 내지 n)뿐 아니라, 열에 목록화된 다수의 클래스(1 내지 k)에 대한 에너지 생산량 데이터를 그 내용으로 하는 행렬을 도시하고 있다. 행렬 아래 도시한 공식은 각각의 관찰년(n) 동안 클래스(k)에 대해 에너지 편차를 명시하고 있다. 그에 따라 관찰년(n)에 대해 k개의 에너지값(Ek,n)이 제공된다. 그런 후에 상기 에너지값들(Ek,n)은 이전 관찰년(i), 임의의 이전 관찰년 또는 일년차 관찰년의 에너지값들(Ek,i)과 비교할 수 있다. 차이(△Ek,n = Ek,i - Ek,n)는 출력 감소에 대한 척도로서 결정된다. 이런 차이는 표준화할 수 있다. 표준으로서는 예컨대 이전 관찰년(i)의 에너지 생산량을 이용할 수 있으며, 그럼으로써 출력 감소는 △Ek,n/Ek,i = (Ek,i - Ek,n)/Ek,i로 표현할 수 있다. 그에 따라 광전 모듈의 출력 손실은, 수년의 관찰년에 걸쳐 클래스 기간 내에서 관찰할 수 있다.
도 1a에서 △E1,n 내지 △Ek,n은 클래스에 대한 에너지 편차를 의미한다. △E*1,n은 클래스에 대한 표준화된 에너지 편차를 의미한다. 이에 대해서는 이후 더욱 상세하게 설명된다.
본 발명에 따라, 본원의 방법은 태양광 발전기(P(t))의 출력 및 일일 에너지 생산량(Etag)의 일일 파형의 측정 또는 검출을 기반으로 한다. 이런 데이터는 데이터 뱅크에 저장할 수 있다.
관찰년에 걸쳐 다수의 클래스(k)가 존재한다. 그러나 적어도 2개의 클래스(k)가 요구된다. 이는 바람직하게는 계절에 따른 일사 세기 및 계절에 따른 외기 온도를 고려하기 위한 것이다.
해당 관찰년(n)에 대해 각각의 클래스(k) 기간 내에서, 출력 곡선(Pk,n(t))은, 그 파형과 관련하여 이전 관찰년(i)의 일일 출력 곡선(Pk,i)과 비교할 수 있는 것으로 측정된다.
다시 말하면, 관찰년에 대해 최대 k개의 에너지 생산량 값(Ek,n)이 산출되고, 이 에너지 생산량 값들은 이전 관찰년의 에너지 생산량 값들(Ek,i)과, 예컨대 에너지 생산량 값들(Ek,1)과 비교되며, 그럼으로써 에너지 편차들(△Ek,n)을 구하기 위해 최대 k개의 값이 측정된다.
이전 관찰년(i)의 에너지 생산량 값(Ek,i), 예컨대 일년차 관찰년 값(Ek,1)과 관련하는 상기 에너지 편차들(△Ek,n) 중 적어도 하나는 광전 발전기의 출력 감소를 명시하는데 이용된다.
바람직하게는 에너지 생산량은 하루의 관찰일에 관계한다. 다시 말하면, 각각의 클래스 기간 내에, 이전 관찰일들에 실행한 측정 결과와 비교할 수 있는 출력 곡선(P(t))과 에너지 생산량(E)을 갖는 그런 관찰일이 산출된다. 그에 따라 관찰년(n)에 대해, 하루의 관찰일에 관계하는 k개의 에너지값(Ek,n)이 존재한다. 이런 일일 에너지값들(Ek,n)은 이전 관찰년의 일일 에너지값들(Ek,n-1) 또는 일년차 관찰년 또는 임의의 관찰년의 에너지값(Ek,1)과 비교할 수 있다.
도 1b는 수년의 관찰년(1 내지 n) 및 모든 클래스(1 내지 k)에 대한 에너지 편차를 포함하는 추가적인 행렬을 도시하고 있다. 행렬 아래에는 관찰년(1 내지 n)과 관련한 에너지 편차(△E)를 나타내는 측정 그래프가 도시되어 있다.
상기 데이터로부터 관찰년(n)에 대한 모든 k개의 에너지 편차(△(Ek,n))가 산출될 수 있고, 더욱 정확하게 말하면 아래 공식으로 산출될 수 있다:
Figure 112008088133870-PAT00001
표준화된 에너지 편차와 관련하여, 앞서 설명한 공식은 하기의 형태를 허용한다:
Figure 112008088133870-PAT00002
위의 공식에 따라 값들(△Emittel,n 또는 △E*mittel,n)은 각각의 관찰년(n)에 발생하는 광전 발전기의 출력 감소에 대한 연중 평균값을 명시한다.
또한, 제곱 평균 제곱근 또는 평균값의 p승을, 다시 말하자면 △(Ek,n)p 또는 △(E(k,kj),n)p를 고려할 수 있다. 그렇게 함으로써 값은 두드러지게 변동될 수 있으며, 이와 같은 두드러진 변동을 통해 전지의 노화 과정을 표준화할 수 있다. 바람직한 경우는 p가 2와 6 사이의 상수일 때이다. 다음에서는 비교 가능한 관찰일들에 대한 결정 과정이 설명된다.
도 2a, 도 3a 및 도 4a는 여러 날씨 조건에 대한 여러 일일 출력 곡선들(P(t))을 도시하고 있다. 도 2a의 경우 측정한 출력 곡선은 말게 갠 관찰일을 기반으로 한다. 도 3a는 구름이 통과하는 관찰일 동안 시간의 흐름에 따라 태양광 발전기의 출력(P)에 대해 측정한 파형을 도시하고 있으며, 이 경우 수시로 햇빛이 구름 틈새로 광전 발전기에 방사된다. 도 4a에서, 태양광 발전기의 출력(P)에 대해 측정한 파형은 짙은 구름이 낀 관찰일 또는 약한 햇빛 일사량이 일정하게 유지되는 관찰일에 관한 것이다.
도 2a에서 알 수 있듯이, 일출과 더불어 태양의 방사용량은 상승한다. 이 방사용량은 정오 시간에 최대값에 도달한다. 일몰 시각으로 갈수록 일사량은 다시 영으로 떨어진다. 다시 말해 도 2a는 말게 갠 관찰일 동안 시간(t)에 따라 광전 발전기, 또는 하나 또는 그 이상의 광전 모듈의 출력(P)에 대해 측정한 파형을 도시하고 있다. 곡선으로부터 알 수 있듯이, 출력(P)과 관련하여 일일 최대값은 하나만이 존재한다. 지나가는 구름에 의한 출력 저하는 존재하지 않는다.
도 3a로부터는 강한 출력 변동이 존재하는 것을 알 수 있다. 지나가는 구름에 의해 변하는, 광전 모듈에 대한 방사 세기를 잘 확인할 수 있다.
관찰일이 도 4a에 따른 곡선을 야기하면, 예컨대 흐리거나, 또는 비가 오는 날이 존재하며, 이때 햇빛 일사량은 비교적 극미하다. 이는 통상적으로 겨울철 관찰일일 수 있다. 다시 말하면 도 2a, 3a 및 4a는 다양한 날씨를 갖는 관찰일들에 대해 전형적으로 측정되는 출력 곡선(P(t))을 나타내고 있으며, 그 출력 곡선은 이산된 형태로 존재하고, 다시 말하면 실제 측정값들을 나타낸다. 개략화를 위해 도 2b, 3b 및 4b에는 상기 함수들이 연속적인 함수로서, 또는 원리에 따라 도시된다. 이산된 형태로 존재하는 측정 데이터는 적합한 보간법을 통해 연속적인 함수로 전환될 수 있다.
바람직하게는 관찰일에 대한 제1 단계에 출력 곡선(P(t)의 일차 도함수(P'(t))를 구하고 평가한다. 이는 도 2c, 3c 및 4c로부터 확인할 수 있다.
도 2b는 구름이 없는 밝은 관찰일을 도시하고 있다. 관찰일 동안 분포되는 방식으로 다수의 측정 결과가 데이터 뱅크에 저장된다. 이런 결과들은 곡선에서 측정점들로 곡선상에 도시되어 있다. 이 곡선은 전형적으로 정오 시간대에 나타나는 일일 최대값을 포함한다. 곡선 아래 면적은 선적분 또는 에너지에 상응한다.
도 3b는 원리에 따라 구름이 통과할 때 출력 파형을 도시하고 있다. 도 2b의 곡선에 대응하는 기본 곡선에는 일종의 조파(harmonic wave)가 중첩된다. 이런 조파는 구름에 의해 일시적으로 어두워지면서 나타난다.
다시 말해, 매우 높은 정밀도로 솔라 모듈의 출력 감소를 측정할 수 있도록 하기 위해, 바람직하게는 수년의 관찰년 동안 광전 모듈 또는 태양광 시스템의 비교 가능한 출력 곡선들(P(t))을 포함하는 데이터가 관찰된다. 이 데이터의 비교성을 바탕으로, 광전 모듈의 출력 감소에 대해 신뢰할 수 있는 진술이 가능하다. 기본적으로 비교를 위해 적합한 관찰일은, 도 4a 또는 도 4b에서 알 수 있듯이 구름으로 인해 완전하게 흐린 날씨를 갖는 관찰일이거나, 또는 도 3a 또는 도 3b에 도시한 바와 같이 통과하는 구름에 의해 발생하여 일시적으로 흐린 날씨를 갖는 관찰일이다. 그러나 구름이 없는 맑은 관찰일들을 이용하여 비교하는 것이 바람직하고, 다시 말하면 도 2a 또는 도 2b에 따른 파형을 연별로 비교하는 것이 바람직하다.
본원의 측정 방법은 바람직하게는 출력 곡선(P(t))뿐 아니라, 곡선에 의해 형성되는 면적에 상응하는 에너지 생산량(E)을 이용한다. 상기 면적은 도 2b, 3b 및 4b에 음영으로 표시되어 있다. 상기 출력 곡선 및 에너지 생산량 모두 평가된다. 이런 측정 방법에 의해 예컨대 외기 온도나, 또는 일사량 데이터와 같은 추가적인 정보는 요구되지 않는다. 또한, 출력 데이터가 광전 모듈에서 공급되는 변수로부터 측정되기 때문에, 센서도 필요하지 않다. 그 외에도 전압, 또는 전류, 또는 전압 및 전류 모두가 측정될 수 있다. 또한, 직접적인 출력 측정도 가능하다.
도 2c 내지 도 4c는 도 2b 내지 도 4b에 도시된 함수들의 일차 도함수(P'(t))를 도시하고 있다.
도 4b는 하늘에 구름이 낀 관찰일 동안 시간(t)에 따라 발생하는 광전 발전기 출력 파형에 대한 예시를 도시하고 있다. 도 4c는 예컨대 시간에 따른, 대응하는 일차 도함수를 도시하고 있다. 그러나 청명한 관찰일과 비교할 때 차이점은 출력의 최대값(Pmax)이 분명하게 상대적으로 더욱 낮다는 점에 있다.
제 1 단계에서 함수(P'(t))가 구해진다.
일차 도함수(P'(t))는 다양한 방식으로 평가할 수 있다. 평가를 통해서는, 도 3c에 도시한 바와 같이, 청명한 관찰일이 존재하는지 여부를 알 수 있다.
그런 후에 제 2 단계에서는 실제로 청명한 관찰일이 확인되었는지 여부가 분석되고 실증된다. 이를 위해, 출력 곡선(P(t)), 또는 이 출력 곡선의 일차 도함수(P'(t))가 평가된다.
다시 말해 바람직하게는 신뢰할 수 있는 방식으로 비교 가능한 청명한 관찰일을 산출할 수 있도록 두 가지 평가 단계가 이용된다.
단계들 중 한 단계에서 일차 도함수(P'(t))가 평가된다. 이를 위해 일차 도함수(P'(t))의 평가 방법은 두 가지 가능성으로 제공된다. 첫 번째 가능성은, P'(t)에 대한 평가 방법은 최대값의 분석을 기초로 한다는 점을 기반으로 한다. 만일, 도 2c에 도시한 바와 같이, 최대값(P'max)이 예컨대 사전 설정된 한계값(위쪽 파선) 이하이거나, 또는 최소값(P'min)이 사전 설정된 한계값(P'min)(아래쪽 파선) 이상이라면, 구름이 없는 맑은 관찰일이 추정된다.
도 3c에 도시한 바와 같이, 구름이 통과하는 날씨를 갖는 관찰일에 대한 출력 곡선의 일차 도함수는, 청명한 관찰일에 대한 출력 곡선과 관련하여 도 2c에 도시한 일차 도함수보다 매우 높은 최대값(P'max) 및 매우 낮은 최소값(P'min)을 갖는다. 도 2c, 3c 및 4c에서 상한(P'max)과 하한(P'min)은 마찬가지로 파선으로 도시되어 있다. 이런 한계값들은 소정의 지역에 대해서도 정의할 수 있다. 이는 어느 국가의 모든 지역에 대한 평균 일사량 값을 기본적으로 알고 있기 때문에 가능하다. 지역뿐 아니라, 예컨대 소정의 도시에 대한 일사량 값을 알고 있기 때문에, 미세 조정도 가능하다. 상기 한계값들은 바람직하게는 플랜트의 일년차 작동 연도에 예컨대 청명한 관찰일 동안 산출하여 결정한다. 그런 후에 해가 바뀜에 따라 검증을 실행한다. 따라서 어느 지역의 장기간 기후 변화도 기후 변화를 통해 고려할 수 있다.
도 4c에서 알 수 있듯이, 구름이 낀 관찰일에 대한 출력 곡선의 일차 도함수의 값들은 마찬가지로 사전 지정된 한계값 이하, 또는 그 이상이다. 그에 따라, 확실하면서도 자동으로 구름이 없는 관찰일을 결정할 수 있도록 하기 위해, 추가적 인 기준도 즉시 고려할 수 있다. 이는, 하루 동안 완전하게 구름이 끼어 있는 관찰일이 청명한 관찰일과 유사한 일일 출력 곡선(P(t))을 나타내기 때문에 바람직하다.
일차 도함수(P'(t))의 평가를 위한 두 번째 가능성은 다음에서 설명된다. 이런 형태의 평가 방법의 경우에도, P'(t)는 마찬가지로 관찰일에 대해 출력 곡선(P(t))으로부터 구해진다.
그에 따라 모든 관찰일에 대해 예컨대 하기와 같은 적분 함수가 결정된다:
Figure 112008088133870-PAT00003
산출된 값(I)이 최대 허용 한계값(I_max) 이하이고, 그에 따라 I < I_max라면, 출력 감소의 계산에서 고려할 수 있는 청명한 관찰일이 존재한다고 가정할 수 있다. 상기 한계값은 표준 일사량 값으로부터 구해지며, 예컨대 지리학적 위치에 따라 달라진다. 그런 다음 대응하는 관찰일의 결정은 P'(t)의 평가 방법과 관련하여 앞서 설명한 예시에서와 동일한 패턴에 따라 이루어진다.
적분 함수 I는 일차 도함수(P'(t))에 의해 형성되는 면적에 대한 척도이다. 도 2c와 도 4c의 비교로부터, 곡선에 의해 형성되는 면적이 구름이 낀 관찰일에 분명히 상대적으로 더욱 작다는 점을 알 수 있다. 상기 면적은 적분 함수 I에 의해 결정된다. 다시 말해, I < I_max라면, 구름이 낀 관찰일이 존재할 수 있다. 그러므로 바람직하게는 추가적인 평가 단계를 실행한다.
그러나 일차 도함수(P'(t))의 추가적인 평가 방법에서는 P'(t) 곡선의 제로 교차만을 고려한다. 만일 예컨대 청명한 관찰일이 존재한다면, 곡선(P(t))의 제로 교차의 개수는 1이다. 이런 제로 교차는 출력 최대값의 시점에서 개시된다. 이는 도 2c로부터 알 수 있다. 만일, 도 3c에 도시한 바와 같이, 하나 이상의 제로 교차가 결정된다면, 청명한 관찰일은 존재하지 않는다는 사실로부터 출발한다.
다음에서는 출력 곡선(P(t))의 평가에 대한 제2 단계가 더욱 상세하게 설명된다.
제1 단계에서 우선 청명한 관찰일이 존재하는지 여부가 추정되기 때문에, 이는 제2 단계에서 입증해야 한다.
이를 위해 다양한 변형예가 제공된다. 첫 번째 가능한 방법은 제2 단계에서 일일 출력 곡선(P(t))을 평가하는 것에 있다.
일일 출력 곡선(P(t))의 평가를 위한 첫 번째 방법은, 일일 에너지량(Etag)을 측정하고, 사전 설정된 최소값과 비교하는 것에 있다. 만일 일일 에너지량(Etag)이 최소값을 초과하면, 구름이 없는 관찰일이 분명하게 결정된다.
제2 단계에서의 두 번째 평가 방법은, 출력 곡선(P(t))의 극값(extreme value)을 평가하는 것에 있다. 이를 위해 관찰일 동안 측정한 데이터군(P(t))으로부터 출력의 절대값(Pabs)을 산출한다. 이 절대값은 예컨대 관찰일에 대한 출력(P(t))의 최대값이거나, 또는 다수의 출력 최대값의 평균값일 수 있다. 만일 상기 절대값(Pabs)이 Pabs_min 내지 Pabs_max의 공칭 영역 범위 내에 있다면, 대응하는 청명한 관찰일이 존재하는 개연성이 제공된다. 이런 경우, 간접적으로 일사 세 기 및 그 기간이 고려되면서도, 추가적인 센서는 요구되지 않는다.
본원의 방법은 모듈 온도 및/또는 외기 온도의 측정 결과 또는 측정값을 고려함으로써 더욱 정밀하게 달성할 수 있다.
도 1a는 수년의 관찰년(1 내지 n) 및 다수의 클래스(1 내지 k)에 대해 에너지 생산량이 목록화된 행렬을 나타낸 그래프다.
도 1b는 도 1에 대응하지만, 에너지 편차가 목록화된 행렬을 나타낸 그래프다.
도 2a는 청명한 관찰일 동안 광전 발전기의 출력(P)에 대해 측정한 파형을 나타낸 그래프다.
도 2b는 도 2a에 따른 곡선의 기본적인 파형을 나타낸 그래프다.
도 2c는 도 2b에 도시한 함수에 대한 일차 도함수의 파형을 나타낸 그래프다.
도 3a는 구름이 통과하는 관찰일 동안 광전 발전기의 출력(P)에 대해 측정한 파형을 나타낸 그래프다.
도 3b는 구림이 통과하는 관찰일 동안 도 3a에 따른 출력의 기본적인 파형을 나타낸 그래프다.
도 3c는 도 3b에 도시한 함수에 대한 일차 도함수의 파형을 나타낸 그래프다.
도 4a는 흐린 날씨의 관찰일 동안 광전 발전기의 출력(P)에 대해 측정한 파형을 나타낸 그래프다.
도 4b는 하늘에 구름 낀 상태의 관찰일 동안 출력(P)의 기본적인 파형을 나타낸 그래프다.
도 4c는 도 4b에 도시한 함수에 대한 일차 도함수의 파형을 나타낸 그래프다.

Claims (13)

  1. 방사 세기가 동일한 경우에, 방사 세기를 측정하기 위한 추가적인 센서를 이용하지 않으면서도 셀 전류, 셀 전압 및/또는 셀 출력과 같이 시간에 따라 변하는 전기 변수의 측정을 이용하여 적어도 하나의 광전 모듈에서 노화를 통해 야기되는 출력 감소를 측정하기 위한 평가 방법에 있어서,
    - 관찰년의 정의된 시간 영역에 상응하고 연별로 비교 가능한 클래스(k)에 있어서, 이 클래스 기간 내에서는 상기 공전 모듈의 일일 출력 곡선 또는 이 일일 출력 곡선의 부분 영역이 기대되는 일사 세기 및 외기 온도뿐 아니라 일사 기간을 바탕으로 서로 비교될 수 있는 적어도 하나의 클래스(k)를 결정하는 단계,
    - 광전 발전기로부터 공급되는 변수들을 통해, n이 각각의 관찰년인 조건에서 비교 가능한 출력 파형(Pk,n(t))으로부터 연별로 비교 가능한 에너지 생산량 값들(Ek,n)을 측정함으로써, 상기 클래스(k)를 기반으로 에너지 편차를 측정하는 단계,
    - 일 년 또는 수년의 이전 관찰년과 관련하여, 비교할 관찰년들(i)의 에너지 생산량(Ek,i)에 대한 차이를 구함으로써, 상기 광전 모듈로부터 직접 공급되는 에너지 생산량 값(Ek,n)으로부터 상기 광전 모듈의 출력 감소를 명시하는 단계를 포함하며,
    - 상기 광전 모듈의 대응하는 출력 곡선(P(t))을 포함하는 비교 가능한 관찰일들의 데이터가 수년의 관찰년 동안 관찰되는, 평가 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    - 발전기의 출력(P(t))의 출력의 일일 특성 곡선뿐 아니라, 발전기에 대한 관찰일의 에너지 생산량(E)을 검출하고, 그리고/또는 특히 데이터 뱅크에 그 일일 특성 곡선 및/또는 에너지 생산량을 저장하고,
    - 파형과 관련하여 이전 관찰년들(i)의 적어도 하나의 일일 출력 곡선(Pk,i(t))과 비교될 수 있는 일일 출력 곡선(Pk,n(t))을 측정하며, 그리고
    - 구해진 일일 출력 곡선(Pk,n(t))과 에너지 생산량(Ek,n)을 데이터 뱅크에 저장하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    관찰일의 고정된 시간 간격에 할당되는 일일 클래스(kj)를 구하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    함수(P(t))의 일차 도함수를 구하고 평가하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    측정기간 중에 단 하나의 일일 출력 최대값을 포함하는 에너지 생산량 값들 만 비교되는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 광전 모듈의 비교 가능한 출력 곡선(P(t))을 포함하는 데이터가 수년의 관찰년 동안 관찰되는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  7. 제 4 항에 있어서,
    하나의 단계에서, 일차 도함수(P'(t))의 제로 교차의 횟수를 측정 및 평가함으로써, 비교 가능한 관찰일들을 결정하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  8. 제 4 항에 있어서,
    두 가지 단계에서,
    a. 함수(P(t))의 일차 도함수(P'(t))를 제 1 기준으로 평가하고,
    b. 일일 출력 곡선(P(t))을 제 2 기준으로 평가함으로써,
    비교 가능한 관찰일들을 결정하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    일차 도함수(P'(t))의 극값이 상한값(P'max)을 초과하지 않고, 하한값(P'min) 이하로 내려가지 않게 하거나, 또는 상기 일차 도함수(P'(t))의 곡선에 의해 형성되는 면적이 지정된 한계값을 초과하지 않도록 함으로써, 상기 일차 도함 수(P'(t))의 평가를 위한 제 1 기준이 제공되는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    일일 에너지 생산량(Etag)을 구하고, 이 일일 에너지 생산량은 지정된 한계값 이상이고, 일일 출력 곡선(P(t))의 최대값은 공차 영역(Pabs_min 및 Pabs_max) 사이에서 유지되도록 함으로써, 상기 일일 출력 곡선(P(t))의 평가를 위한 제 2 기준이 제공되는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    측정이 개시되는 일년차 관찰년에 한계값을 사전 설정하고, 후속하는 관찰년들에서 상기 한계값을 검정하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    출력 감소에 대한 척도로서 관찰년(n) 동안 k개의 에너지 생산량 편차값(△Ek,n)으로부터 적어도 하나의 평균값(△Emittl,n)을 산출하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
  13. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 따르는 측정 방법을 실행하기 위한 수단을 포함하는, 태양광 시스템.
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