KR20220103402A - 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치 및 그 방법 - Google Patents

태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

실시예에 의한 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치 및 그 방법이 개시된다. 상기 태양광 패널의 최적 방향 산출 장치는 수집된 측정 데이터로부터 미리 정해진 기상연도 데이터를 추출하여 기상연도 빅데이터를 구축하는 추출부; 상기 구축된 기상연도 빅데이터를 기초로 천구 영역의 단위 영역마다 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 추정하는 추정부; 및 상기 산출된 경사면 일사량을 기초로 천구 영역에 대한 일사량 분포 모델을 생성하고, 상기 생성된 일사량 분포 모델을 기초로 최적 방향과 상기 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 산출하는 산출부를 포함한다.

Description

태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR CALCULATING OPTIMAL ORIENTATION OF PHOTOVOLTAIC PANELS AND METHOD THEREOF}
실시예는 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
PV(photovoltaic) 산업이 보조금 없이 그리드 패리티(grid parity)에 도달하기 시작하면서 경제 평가가 산업의 핵심 요소로 떠올랐다. 태양광 패널의 방향을 최적화하는 것은 경제성 평가의 중요한 부분이기 때문에 최적의 방향을 결정하기 위해 수많은 연구가 수행되었다.
기존의 연구들에서도 태양광 패널의 최적 방향을 제공하고 있지만, 여기서 제공되는 최적 방향은 일반적으로 제약이 없는 영역에 건설된 PV 발전소에 적합하다. 즉, 태양광 패널 설치 시 대상 영역의 모양, 경사 및 주변 구조와 같은 많은 요소를 고려해야 하는데, 이론적으로 최적의 방향으로 설치하면 공간 효율성, 지반 안정화 비용 및 주변 물체와 관련된 비용을 고려할 때 경제성이 떨어질 수 있기 때문이다.
실시예는 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치 및 그 방법을 제공한다.
실시예에서 해결하고자 하는 과제는 이에 한정되는 것은 아니며, 아래에서 설명하는 과제의 해결수단이나 실시 형태로부터 파악될 수 있는 목적이나 효과도 포함된다고 할 것이다.
실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치는 수집된 측정 데이터로부터 미리 정해진 기상연도 데이터를 추출하여 기상연도 빅데이터를 구축하는 추출부; 상기 구축된 기상연도 빅데이터를 기초로 천구 영역의 단위 영역마다 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 추정하는 추정부; 및 상기 산출된 경사면 일사량을 기초로 천구 영역에 대한 일사량 분포 모델을 생성하고, 상기 생성된 일사량 분포 모델을 기초로 최적 방향과 상기 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 산출하는 산출부를 포함할 수 있다.
상기 추정부는 시뮬레이션을 통해 반구 형상의 천구 영역을 다수의 단위 영역으로 분할하고, 상기 분할된 단위 영역마다 경사면 일사량을 추정할 수 있다.
상기 산출부는 상기 일사량 분포 모델에서 단위 영역별 경사면 일사량을 비교하여 태양광 패널의 중심점으로부터 경사면 일사량이 가장 높은 값을 갖는 단위 영역의 중심점을 연결하여 최적 방향을 산출할 수 있다.
상기 최적 방향은 최적 천정각과 최적 방위각을 포함할 수 있다.
상기 산출부는 상기 최적 방향을 기초로 일사량 손실 영역을 분류하고, 상기 분류된 일사량 손실 영역을 기초로 상기 완충 각도를 산출할 수 있다.
상기 완충 각도는 수학식
Figure pat00001
에 의해 구하고, Tn%는 n% 완충 각도이고, An%는 n% 일사량 손실 영역이고, A100%는 100% 일사량 손실 영역일 수 있다.
상기 완충 각도는 수학식 Tn% = α × n0.556, α = 9.276 × GHI-0.0789에 의해 구하고, Tn%는 n% 완충 각도이고, GHI는 평균 GHI일 수 있다.
실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 방법은 수집된 측정 데이터로부터 미리 정해진 기상연도 데이터를 추출하여 기상연도 빅데이터를 구축하는 단계; 상기 구축된 기상연도 빅데이터를 기초로 천구 영역의 단위 영역마다 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 추정하는 단계; 및 상기 산출된 경사면 일사량을 기초로 천구 영역에 대한 일사량 분포 모델을 생성하고, 상기 생성된 일사량 분포 모델을 기초로 최적 방향과 상기 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추정하는 단계에서는 시뮬레이션을 통해 반구 형상의 천구 영역을 다수의 단위 영역으로 분할하고, 상기 분할된 단위 영역마다 경사면 일사량을 추정할 수 있다.
상기 산출하는 단계에서는 상기 일사량 분포 모델에서 단위 영역별 경사면 일사량을 비교하여 태양광 패널의 중심점으로부터 경사면 일사량이 가장 높은 값을 갖는 단위 영역의 중심점을 연결하여 최적 방향을 산출할 수 있다.
상기 산출하는 단계에서는 상기 최적 방향을 기초로 일사량 손실 영역을 분류하고, 상기 분류된 일사량 손실 영역을 기초로 상기 완충 각도를 산출할 수 있다.
실시예에 따르면, 측정 데이터로부터 기상연도 데이터를 추출하고, 추출된 기상연도 데이터를 기초로 태양광 패널의 방향에 따라 천구 영역의 경사면 일사량을 추정하고, 추정된 천구 영역의 경사면 일사량을 기초로 태양광 패널의 최적 방향과 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 산출하도록 함으로써, 설치 지역의 상황을 고려하여 태양광 패널의 최적 방향을 유연하게 결정할 수 있다.
실시예에 따르면, 설치 지역의 상황을 고려하여 태양광 패널의 최적 방향을 유연하게 결정하는 것이 가능하기 때문에 실제 태양광 패널의 설치 비율을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 다양하면서도 유익한 장점과 효과는 상술한 내용에 한정되지 않으며, 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하는 과정에서 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향 산출 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향과 완충 각도를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향 산출 방법을 나타내는 도면이다.
도 4a 내지 도 4c는 최적 방향과 완충 각도의 산출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 5a 내지 도 5e는 패널 방향 최적화 계수에 대한 데이터를 보여주는 도면이다.
도 6a 내지 도 6d는 패널 방향 최적화 계수 산출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
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.
실시예에서는, 측정 데이터로부터 기상연도 데이터를 추출하고, 추출된 기상연도 데이터를 기초로 태양광 패널의 방향에 따라 천구 영역의 경사면 일사량을 추정하고, 추정된 천구 영역의 경사면 일사량을 기초로 태양광 패널의 최적 방향과 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 산출하도록 한, 새로운 방안을 제안한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향 산출 장치를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치는 수집부(100), 추출부(200), 추정부(300), 산출부(400), 저장부(500)를 포함할 수 있다.
수집부(100)는 다양한 장소에서 장기적으로 실측된 측정 데이터를 수집할 수 있다. 여기서, 측정 데이터는 일사량 측정에 관련된 모든 데이터를 포함할 수 있다.
추출부(200)는 수집된 측정 데이터로부터 미리 정해진 기상연도 데이터를 추출할 수 있다. 실시예에서 적용하는 기상연도 데이터는 경도와 위도의 위치, GHI(Global Horizontal Irradiance), DNI(Direct Normal Irradiance)를 포함할 수 있다. 여기서 기상연도 데이터는 TMY(Typical Meteorological Year) 데이터일 수 있다.
추출부(200)는 추출된 기상연도 데이터를 기초로 기상연도 빅데이터를 구축할 수 있다.
추정부(300)는 구축된 기상연도 빅데이터를 기초로 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량(POA Irradiance)을 추정할 수 있다. 추정부(300)는 천구 영역을 다수의 영역으로 분할하여 각 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 추정할 수 있다.
산출부(400)는 추정된 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 기초로 미리 정해진 패널 방향 최적화 계수(Panel orientation Optimization Factors, POF)를 산출할 수 있다. 실시예에서 적용된 미리 정해진 패널방향 최적화 계수는 태양광 패널의 최적 방향과 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 포함할 수 있다.
저장부(500)는 수집된 측정 데이터, 추출된 기상연도 데이터뿐만 아니라, 산출된 패널방향 최적화 계수 즉, 태양광 패널의 최적 방향과 완충 각도를 저장할 수 있다.
도 2는 실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향과 완충 각도를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향(optimal orientation)과 완충 각도(tolerance angle)를 보여주는데, 여기서 완충 각도는 최적 방향을 기준으로 미리 정해진 %의 일사량 손실 허용 가능한 영역 나타낼 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향 산출 방법을 나타내는 도면이고, 도 4a 내지 도 4c는 최적 방향과 완충 각도의 산출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치(이하, 최적방향 산출장치라고 한다)는 다양한 장소에서 장기적으로 실측된 측정 데이터를 수집하고(S310), 수집된 측정 데이터로부터 미리 정해진 기상연도 데이터를 추출하여(S320) 기상연도 빅데이터를 구축할 수 있다(S330).
기상연도 데이터는 측정 데이터의 일반적인 값에서 추출할 수 있다. 기상연도 데이터는 일반적인 시계열 측정 데이터와 달리 특정 기간 동안 편향없는 장기간에 걸친 데이터이다. 이러한 기상연도 데이터에는 태양광 패널의 일사량을 계산하기 위한 위치, 일사량, 날씨 등의 매개 변수가 포함되나 전력 생성을 계산하기 위해서는 온도, 인버터 효율과 같은 매개 변수도 포함될 수 있다. 하지만, 실시예에서 POF는 매개 변수의 수를 줄이고 일반화된 결과를 생성하기 위해 일사량을 사용하고자 한다.
다음으로, 최적방향 산출장치는 구축된 기상연도 빅데이터를 기초로 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 추정할 수 있다(S340). 실시예에서는 기상연도 빅데이터를 기초로 시뮬레이션을 수행하여 경사면 일사량을 추정하고자 한다.
부연 설명하면, 경사면 일사량의 3가지 요소는 빔 일사량, 확산 일사량, 반사 일사량을 포함하는데, 빔 일사량, 확산 일사량, 반사 일사량은 다음의 수학식1과 같다.
[수학식 1]
E = Eb + Ed + Er
Eb = DNI × cos(AOI), AOI = arccos(cosZs×cosβ + sinZs×sinβ + cos(As-Ap))
Ed = DHI × [(1-F1)×
Figure pat00002
+ F1×
Figure pat00003
+ F2×sinβ]
Er = GHI × ρ ×
Figure pat00004
여기서, E는 경사면의 태양 일사량(solar irradiance)(W/m2), Eb는 빔 일사량(beam irradiance), Ed는 확산 일사량(diffuse irradiance), Er은 반사 일사량(reflected irradiance)이고, DNI는 법선면 직달 일사량(direct normal irradiance), GHI는 수평면 전일사량(Global Horizontal Irradiance)이고, AOI는 입사각(angle of incidence), Zs는 태양의 천정각(zenith angle), As는 태양의 방위각(azimuth angle), Ap는 지면의 방위각이고, F1, F2, a, b는 perez 확산 모델에서 사용되는 중간 매개 변수이고, β는 지면의 경사각(tilt angle)일 수 있다.
이때, 최적방향 산출장치는 시뮬레이션을 통해 반구 형상의 천구 영역을 다수의 단위 영역으로 분할하여 분할된 단위 영역마다 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 추정할 수 있다.
다음으로, 최적방향 산출장치는 천구 영역의 단위 영역마다 산출된 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 기초로 천구 영역에 대한 일사량 분포 모델을 생성할 수 있다(S350). 경사면 일사량이 천구 영역에 표시된 일사량 분포 모델은 도 4a와 같다.
다음으로, 최적방향 산출장치는 일사량 분포 모델을 기초로 패널 방향 최적화 계수 예컨대, 최적 방향 및 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 산출할 수 있다.
이때, 최적방향 산출장치는 일사량 분포 모델을 기초로 태양광 패널의 최적 방향을 산출할 수 있다(S360). 예컨대, 도 4b와 같이 최적방향 산출장치는 일사량 분포 모델에서 단위 영역별 경사면 일사량을 비교하여 그 비교한 결과에 따라 태양광 패널의 중심점(center point)으로부터 경사면 일사량이 가장 높은 값을 갖는 단위 영역의 중심점을 연결하여 태양광 패널의 최적 방향을 산출할 수 있다.
이러한 태양광 패널의 최적 방향은 최적 천정각과 최적 방위각으로 나타낼 수 있다.
또한, 최적방향 산출장치는 일사량 분포 모델을 기초로 태양광 패널의 완충 각도를 산출할 수 있다. 예컨대, 도 4b와 같이 최적방향 산출장치는 태양광 패널의 최적 방향을 기초로 일사량 손실 영역을 분류하고(S370), 분류된 일사량 손실 영역을 기초로 태양광 패널의 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 산출할 수 있다(S380).
실시예에서 완충 각도를 정의할 때, 손실의 각도 분포(angular distribution)는 태양광 패널의 최적 방향을 중심으로 한 동심원으로 간주될 수 있다.
이때, 일사량 손실은 최대 일사량 대비 일사량의 손실 정도(%)를 나타낸다. 따라서 n% 일사량 손실 영역은 일사량이 최대 일사량 대비 n% 이하인 영역을 말한다.
이러한 일사량 손실 영역을 기초로 산출된 n% 완충 각도 Tn%는 다음의 [수학식2]와 같다.
[수학식 2]
Figure pat00005
여기서 An%는 n% 일사량 손실 영역이고, A100%는 100% 일사량 손실 영역을 나타낸다. 도 4b에서는 상기 수학식2에 의해 산출된 5% 완충 각도 T5%를 보여주고 있다.
반면, 손실의 각도 분포가 불완전한 원형일 경우 분포 형상에 대한 추가 분석이 요구된다. 실시예에서는 분포 형상에 대한 수평각과 수직각의 비율인 HV 비율을 적용하고자 한다.
도 4c를 참조하면, 분포 형상 즉, 일사량 손실 영역에 대한 수평각(horizontal angle)과 수직각(vertical angle)을 보여주고 있는데, 이 수평각과 수직각의 비율에 따라 일사량 불완전한 원형의 일사량 손실 영역을 나타낼 수 있다.
실시예에 따른 패널 방향 최적화 계수를 도출하기 위한 수학식을 유도하고자 한다. 여기서는 한국과 미국에서의 데이터를 기초로 시뮬레이션한 결과를 보여주고 있다.
도 5a 내지 도 5e는 패널 방향 최적화 계수에 대한 데이터를 보여주는 도면이다.
도 5a를 참조하면, 10% 완충 각도의 지역적 분포 맵을 보여주는데, 10% 완충 각도는 28.60~29.46, 29.46~30.32, 30.32~31.18, 31.18~32.04, 32.04~32.90의 그룹으로 구분되어 있다.
도 5b를 참조하면, 태양광 패널을 위한 최적 천정각의 지역적 분포 맵을 보여주는데, 최적 천정각은 11.1~27.3, 27.3~29.3, 29.3~31.3, 31.3~33.4, 33.4~46.5의 그룹으로 구분되어 있다.
도 5c를 참조하면, 태양광 패널을 위한 최적 방위각의 지역적 분포 맵을 보여주는데, 최적 방위각은 -50~-7, -7~-5, -5~-3, -3~-1, -1~1, 1~3, 3~5, 5~7, 7~55의 그룹으로 구분되어 있다.
도 5b와 도 5c의 지역적 분포 맵에서 사용된 최적 천정각(OZ)과 최적 방위각(OA)에 대한 심볼의 방향은 효과적인 시각화를 위해 최적 천정각으로 설정되었다.
도 5d를 참조하면, HV 비율의 지역적 분포 맵을 보여주는데, HV 비율은 1.03~1.11, 1.11~1.20, 1.20~1.29, 1.29~1.37, 1.37~1.46의 그룹으로 구분되어 있다.
또한, 일사량 손실에 따른 완충 각도는 다음의 [표 1]과 같이 나타낼 수 있다.
Irradiance loss(%)
1% 5% 10% 15% 20% 25% 30%
Toerance angle(°) Min 8.6 19.9 28.6 35.6 41.6 47.1 52.4
Mean 9.2 20.9 29.9 37.2 43.5 49.3 54.7
Max 10.3 23.0 32.9 40.7 47.6 54.0 59.8
도 5e를 참조하면, 일부 지역에 대한 패널 방향 최적화 계수를 도출할 수 있다. 여기서는 제1 지역은 최적 천정각이 30.3°, 최적 방위각 181.5°, 10% 완충 각도 29.7°, HV 비율 1.18이고, 제2 지역은 최적 천정각이 24.3°, 최적 방위각 169.5°, 10% 완충 각도 29.7°, HV 비율 1.08이고, 제3 지역은 최적 천정각 40.4°, 최적 방위각 184.5°, 10% 완충 각도 30.9°, HV 비율 1.16으로 도출되어 있다.도 6a 내지 도 6d는 패널 방향 최적화 계수 산출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6a를 참조하면, 위도에 따른 최적 천정각을 나타내고 있는데, 선형 특성을 보인다. 위도에 따른 최적 천정각을 근사화하면 다음의 [수학식 3]과 같이 정리된다.
[수학식 3]
ZO = 0.519 × Ψ + 9.898
여기서, Z0는 최적 천정각을 나타내고, Ψ는 위도를 나타낸다.
도 6b를 참조하면, 오전(AM)과 오후(PM)의 DNI 비율에 따른 최적 방위각을 나타내고 있는데, PA DNI 비율에 따른 최적 방위각을 근사화하면 다음의 [수학식 4]와 같이 정리된다.
[수학식 4]
AO = -59.303 × log RPA,DNI - 6.556
여기서, AO는 최적 방위각을 나타내고, RPA,DNI는 PA DNI를 나타낸다.
도 6c를 참조하면, 일사량 손실에 따른 평균 완충 각도를 나타내고 있는데, 일사량 손실에 따른 완충 각도를 근사화하면 다음의 [수학식 5]와 같이 정리된다.
[수학식 5]
Tn% = α × n0.556
여기서, α는 계수이고, 실시예에서 α는 8.290이다.
도 6d를 참조하면, 평균 GHI에 따른 10% 완충 각도를 나타내고 있는데, 평균 GHI에 따른 10% 완충 각도의 계수를 근사화하면 다음의 [수학식 6]과 같이 정리된다.
α = 9.276 × GHI-0.0789
여기서, GHI는 평균 GHI를 나타낸다.
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.
100: 수집부
200: 추출부
300: 추정부
400: 산출부
500: 저장부

Claims (14)

  1. 수집된 측정 데이터로부터 미리 정해진 기상연도 데이터를 추출하여 기상연도 빅데이터를 구축하는 추출부;
    상기 구축된 기상연도 빅데이터를 기초로 천구 영역의 단위 영역마다 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 추정하는 추정부; 및
    상기 추정된 경사면 일사량을 기초로 천구 영역에 대한 일사량 분포 모델을 생성하고, 상기 생성된 일사량 분포 모델을 기초로 최적 방향과 상기 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 산출하는 산출부를 포함하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추정부는,
    시뮬레이션을 통해 반구 형상의 천구 영역을 다수의 단위 영역으로 분할하고, 상기 분할된 단위 영역마다 경사면 일사량을 추정하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 일사량 분포 모델에서 단위 영역별 경사면 일사량을 비교하여 태양광 패널의 중심점으로부터 경사면 일사량이 가장 높은 값을 갖는 단위 영역의 중심점을 연결하여 최적 방향을 산출하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 최적 방향은,
    최적 천정각과 최적 방위각을 포함하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 최적 방향을 기초로 일사량 손실 영역을 분류하고, 상기 분류된 일사량 손실 영역을 기초로 상기 완충 각도를 산출하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 완충 각도는,
    수학식
    Figure pat00006
    에 의해 구하고, Tn%는 n% 완충 각도이고, An%는 n% 일사량 손실 영역이고, A100%는 100% 일사량 손실 영역인, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 완충 각도는,
    수학식 Tn% = α × n0.556, α = 9.276 × GHI-0.0789에 의해 구하고, Tn%는 n% 완충 각도이고, GHI는 평균 GHI인, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 장치.
  8. 수집된 측정 데이터로부터 미리 정해진 기상연도 데이터를 추출하여 기상연도 빅데이터를 구축하는 단계;
    상기 구축된 기상연도 빅데이터를 기초로 천구 영역의 단위 영역마다 태양광 패널의 방향에 따른 경사면 일사량을 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 경사면 일사량을 기초로 천구 영역에 대한 일사량 분포 모델을 생성하고, 상기 생성된 일사량 분포 모델을 기초로 최적 방향과 상기 최적 방향에 따라 허용 가능한 완충 각도를 산출하는 단계를 포함하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 추정하는 단계에서는,
    시뮬레이션을 통해 반구 형상의 천구 영역을 다수의 단위 영역으로 분할하고, 상기 분할된 단위 영역마다 경사면 일사량을 추정하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서는,
    상기 일사량 분포 모델에서 단위 영역별 경사면 일사량을 비교하여 태양광 패널의 중심점으로부터 경사면 일사량이 가장 높은 값을 갖는 단위 영역의 중심점을 연결하여 최적 방향을 산출하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 최적 방향은,
    최적 천정각과 최적 방위각을 포함하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서는,
    상기 최적 방향을 기초로 일사량 손실 영역을 분류하고, 상기 분류된 일사량 손실 영역을 기초로 상기 완충 각도를 산출하는, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 완충 각도는,
    수학식
    Figure pat00007
    에 의해 구하고, Tn%는 n% 완충 각도이고, An%는 n% 일사량 손실 영역이고, A100%는 100% 일사량 손실 영역인, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 완충 각도는,
    수학식 Tn% = α × n0.556, α = 9.276 × GHI-0.0789에 의해 구하고, Tn%는 n% 완충 각도이고, GHI는 평균 GHI인, 태양광 패널의 최적 방향을 산출하기 위한 방법.
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