WO2016182105A1 - 일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법 - Google Patents

일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2016182105A1
WO2016182105A1 PCT/KR2015/004878 KR2015004878W WO2016182105A1 WO 2016182105 A1 WO2016182105 A1 WO 2016182105A1 KR 2015004878 W KR2015004878 W KR 2015004878W WO 2016182105 A1 WO2016182105 A1 WO 2016182105A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
solar radiation
insolation
generating
horizontal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/KR2015/004878
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
강용혁
김현구
윤창열
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Korea Institute of Energy Research KIER
Original Assignee
Korea Institute of Energy Research KIER
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Korea Institute of Energy Research KIER filed Critical Korea Institute of Energy Research KIER
Publication of WO2016182105A1 publication Critical patent/WO2016182105A1/ko
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/12—Sunshine duration recorders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for generating solar radiation missing data. More particularly, the present invention relates to a solar radiation missing data generating apparatus and method for generating missing solar radiation data among horizontal solar radiation, horizontal scattering solar radiation and normal direct solar radiation.
  • solar energy can produce power energy in a variety of forms and scales in urban areas or buildings, can also utilize solar power, and is modular It can be produced, and the efficiency is greatly improved by large-scale investment and technology development, which is advantageous in many ways.
  • PV Photovoltaic power generation system
  • DSR daily solar radiation
  • An object of the present invention is to solve the above problems, it is possible to accurately predict the generation of unsolared insolation data using different methods based on the number of missing data in the insolation data.
  • an object of the present invention is to map the solar radiation data on a map to select the optimal place for installing the photovoltaic power generation facilities.
  • the solar radiation missing data generating apparatus for achieving the above object, in the apparatus for generating data for the missing solar radiation, the horizontal horizontal total radiation (GHI), horizontal plane from the user's input or the server
  • An insolation data storage unit provided with at least one of a diffuse horizontal radiation (DHI) and a direct normal irradiance (DNI);
  • An unconfirmed insolation data analysis unit for analyzing unconfirmed insolation data, which is uninsured insolation data among the horizontal plane total solar radiation, the horizontal plane scattering solar radiation, and the normal plane direct solar radiation;
  • an unsecured insolation data generation unit configured to generate the inaccurate insolation data according to a method selected based on the number of the insecure insolation data.
  • the unconfirmed insolation data analysis unit may be characterized by analyzing the type and number of uninsured insolation data that is not insolated insolation data of the horizontal surface total solar radiation amount, horizontal surface scattering solar radiation amount and normal surface direct solar radiation amount.
  • the non-guaranteed solar radiation data generation unit the first solar radiation data generation unit for generating the remaining solar radiation data when the two solar radiation data of the horizontal surface total solar radiation amount, horizontal surface scattering solar radiation amount, normal surface direct solar radiation amount is secured;
  • a second insolation data generation unit for generating the remaining insolation data when one of the insolation data of the horizontal plane total radiation amount, the horizontal plane scattering radiation amount, and the normal plane direct solar radiation amount is secured;
  • a third solar radiation data generator for generating respective solar radiation data when data on all of the horizontal plane total solar radiation, the horizontal plane scattered solar radiation, and the normal plane direct solar radiation amount is not secured.
  • the amount of insolation, 'DNI' may be characterized in that the direct solar radiation in the normal plane, ' ⁇ z' is the zenith anfle.
  • the second solar radiation data generating unit after extracting the DHI value from the GHI value by using the kartveit Model, it may be characterized in that to generate a DNI value based on the equation.
  • the third solar radiation data generation unit may further include a data non-guaranteed period analysis unit that analyzes a period in which data for all of the horizontal plane total solar radiation, the horizontal plane scattered solar radiation amount, and the normal plane direct solar radiation amount is not secured. .
  • GHI and DNI values are obtained by extracting a clearness index using linear interpolation. It may be characterized by generating a DHI value based on the equation.
  • the solar radiation data is generated based on neighboring days of the non-acquisition period. It may be characterized by.
  • the second insolation data generator after obtaining the DNI value from the satellite data that is data provided from the satellite, and generates the remaining insolation data based on the equation, the third insolation data generation unit,
  • the solar radiation data may be generated from the satellite data based on a site adapted coefficient.
  • the solar energy resource analysis unit for performing a time series analysis of the horizontal total solar radiation, horizontal surface scattering solar radiation and normal surface direct solar radiation by annual average, monthly, daily, seasonal, and spatial analysis according to the target area;
  • An optimal site selecting unit which selects an optimal site which is an advantageous area for solar energy development based on the analysis result performed by the solar energy resource analyzing unit;
  • a display unit for matching and displaying the analysis result performed by the solar energy resource analyzer and the selected optimal place on a map.
  • the solar radiation missing data generating method for achieving the above object, in the method for generating data for the missing solar radiation, the horizontal horizontal total radiation (GHI) from the user's input or the server Receiving at least one of a DHI (Diffuse Horizontal Irradiance) and a DN (Direct Normal Irradiance); Analyzing unconfirmed solar radiation data, which is not secured solar radiation data among the horizontal surface total solar radiation amount, horizontal surface scattered solar radiation amount, and normal surface direct solar radiation amount; And generating unsecured solar radiation data according to a method selected based on the number of unsecured solar radiation data.
  • GHI Horizontal Irradiance
  • DN Direct Normal Irradiance
  • the step of analyzing the uninsured solar radiation data may be characterized by analyzing the type and number of uninsured solar radiation data that is not obtained from the horizontal surface total solar radiation, horizontal surface scattering solar radiation and normal surface direct solar radiation.
  • the generating of the insolation data may include: generating first insolation data for generating remaining insolation data when two insolation data of the horizontal plane total insolation amount, horizontal plane scattering insolation amount, and normal plane direct insolation amount are obtained; A second insolation data generation step of generating remaining insolation data when one of the insolation data of the horizontal plane total radiation amount, the horizontal plane scattering radiation amount, and the normal plane direct solar radiation amount is secured; And generating third solar radiation data for generating respective solar radiation data when data on all of the horizontal plane total solar radiation amount, the horizontal plane scattered solar radiation amount, and the normal plane direct solar radiation amount is not obtained.
  • Scattering solar radiation, 'DNI' is the direct solar radiation of the normal plane, ' ⁇ z' may be characterized in that the zenith anfle.
  • the generating of the second solar radiation data may be characterized by generating a DNI value based on the equation after extracting the DHI value from the GHI value by using the Skartveit Model.
  • the third solar radiation data generating step may further include a data non-exploration period analyzing step of analyzing a period in which data for all of the horizontal plane total solar radiation, the horizontal plane scattering solar radiation, and the normal plane direct solar radiation is not obtained. Can be.
  • the analysis result of the data non-acquisition period analysis step indicates that the non-acquisition period, which is a period for which data is not obtained, is less than 3 hours
  • GHI and DNI values are extracted by extracting a clearness index using linear interpolation. After securing, the DHI value may be generated based on the equation.
  • insolation data is determined based on neighboring days of the non-acquisition period. It may be characterized by generating.
  • the step of generating the second solar radiation data after obtaining the DNI value from the satellite data which is the data provided from the satellite, generates the remaining solar radiation data based on the equation, the third solar radiation data generating step,
  • the solar radiation data may be generated from the satellite data based on a site adapted coefficient.
  • time series analysis is performed on the horizontal total solar radiation, horizontal scattering solar radiation, and normal surface solar radiation by annual average, monthly, daily, and seasonal, and spatial analysis is performed according to a target region.
  • An optimal site selection step of selecting an optimal site that is an advantageous region for solar energy development based on the analysis result performed in the solar energy resource analysis step;
  • the present invention has the following effects.
  • FIG. 1 is a block diagram of a solar radiation missing data generating apparatus according to the present invention.
  • FIG. 2 is a view for explaining an embodiment of the unconfirmed solar radiation data generating unit of the solar radiation missing data generating apparatus according to the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart of a method of generating solar radiation missing data according to the present invention.
  • FIG. 4 is a view for explaining an embodiment of the method for generating solar radiation missing data according to the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of a solar radiation missing data generating apparatus according to the present invention.
  • 2 is a view for explaining an embodiment of the unconfirmed solar radiation data generating unit of the solar radiation missing data generating apparatus according to the present invention.
  • the solar radiation missing data generating apparatus 100 is an essential component of the solar radiation data storage unit 110, unconfirmed insolation data analysis unit 120 and unconfirmed insolation data generation unit 130 I adopt it.
  • the solar energy resource analyzing unit 140, the optimum site selecting unit 150, and the display unit 160 may be further included.
  • the data storage unit 110 may include a global horizontal irradiance (GHI), a horizontal horizontal scatter radiation (DHI), and a normal direct solar radiation (DNI) from a server of a user input or a server; Direct Normal Irradiance).
  • GHI global horizontal irradiance
  • DHI horizontal horizontal scatter radiation
  • DNI normal direct solar radiation
  • the amount of insolation means the amount of solar radiation coming from the sun (insolation) on the surface.
  • the amount of insolation can be known by measuring the amount of energy radiated for one minute over a square centimeter wide at right angles to sunlight.
  • the total solar radiation amount in the horizontal plane means a value obtained by adding a horizontal solar radiation amount to a horizontal plane direct solar radiation amount.
  • the scattered solar radiation means a portion of the total solar radiation excluding direct solar radiation. That is, it means the amount of insolation that reaches from all directions except insolation which is incident directly on the sun, because sunlight is diffused while passing through the atmospheric layer and reflected on the ground.
  • the direct solar radiation amount means the solar radiation amount which is not absorbed and scattered by water vapor or small dust in the air, and reaches the horizontal plane directly from the sun, and the direct solar radiation amount that reaches the normal plane is normal sunlight.
  • the direct solar radiation amount that reaches the normal plane is normal sunlight.
  • the direct component of the scattering component is used, so data on the direct solar radiation of the normal surface is essential.
  • the data storage unit 110 receives at least one of the horizontal plane total solar radiation, the horizontal plane scattering solar radiation and the normal surface direct solar radiation from the user's input or the server, among which the solar radiation data that is not provided is called unconfirmed solar radiation data. It is called. At this time, the generation of the unconfirmed solar radiation data will be described in detail.
  • the data analysis unit 120 performs a function of analyzing unconfirmed insolation data, which is insolation data that is not secured among the horizontal plane total solar radiation, the horizontal plane scattering solar radiation, and the normal plane direct solar radiation.
  • the data analyzer 120 analyzes the type and number of uninsured solar radiation data.
  • the non-guaranteed solar radiation data analysis part 120 determines that the number of unconfirmed solar radiation data is It is confirmed that the two types of unconfirmed insolation data are total solar radiation in the horizontal plane and direct solar radiation in the normal plane.
  • the non-guaranteed insolation data generation unit 130 performs a function of generating non-guaranteed insolation data according to a method selected based on the number of non-guaranteed insolation data analyzed by the non-insured insolation data analysis unit 120.
  • the unconfirmed insolation data analysis unit 120 may analyze the case in which the number of uninsured insolation data is one, two, or three of the horizontal surface total solar radiation, horizontal surface scattering solar radiation, and normal surface direct solar radiation. As described above, a function of generating unconfirmed solar radiation data according to different methods according to the number of unconfirmed solar radiation data is performed. In this case, the meaning of generating unconfirmed insolation data should be understood to mean predicting, predicting, and estimating incomparable insolation data.
  • the uninsured solar radiation data generator 130 includes a first solar radiation data generator 131, a second solar radiation data generator 132, and a third solar radiation data generator 133. It may be configured to include).
  • the first insolation data generation unit 131 performs a function of generating the remaining insolation data when two insolation data of the horizontal plane total insolation amount, horizontal plane scattering insolation amount, and normal plane direct insolation amount are obtained, and the second insolation data is secured.
  • the solar radiation data generation unit 132 performs a function of generating the remaining solar radiation data when one of the solar radiation data of the horizontal plane total solar radiation, the horizontal plane scattered solar radiation amount and the normal plane direct solar radiation amount is secured, and generates the third solar radiation data.
  • the unit 133 performs a function of generating respective solar radiation data when data on all of the horizontal plane total solar radiation amount, the horizontal plane scattered solar radiation amount, and the normal plane direct solar radiation amount is not secured.
  • the first insolation data generation unit 131, the second insolation data generation unit 132, and the third insolation data generation unit 133 are different from each other by the indefinite insolation amount. To generate (calculate) data.
  • the first solar radiation data generator 131 generates the remaining solar radiation data by using Equation 1 below.
  • GHI DHI + (DNI X Cos ⁇ z)
  • Equation 1 'GHI' is the total solar radiation in the horizontal plane, 'DHI' is the scattering solar radiation in the horizontal plane, 'DNI' is the direct solar radiation in the normal plane, and ' ⁇ z' means zenith anfle.
  • the zenith angle ' ⁇ z' can be calculated by using Equation 2 below using the exact latitude of the observation site and the work uniformity of the measurement date.
  • Cos ⁇ z Cos ⁇ Cos ⁇ Cos ⁇ + Sin ⁇ Sin ⁇
  • Equation 2 'F' means latitude of the measurement area, 'b' means a single position, and ' ⁇ ' means an angle of time.
  • the first position ⁇ is 23.45 Sin [360 (284 + n / 365)], where n is the total date.
  • the second solar radiation data generating unit 132 extracts a DHI value from the GHI value by using a Skartveit Model, and generates a DNI value based on Equation 1.
  • the third solar radiation data generating unit 133 may further include a data non-guaranteed period analysis unit that analyzes a period in which data for all of the horizontal plane total solar radiation, the horizontal plane scattering solar radiation, and the normal plane direct solar radiation is not secured.
  • a data non-guaranteed period analysis unit that analyzes a period in which data for all of the horizontal plane total solar radiation, the horizontal plane scattering solar radiation, and the normal plane direct solar radiation is not secured.
  • the adjacent period of the non-acquisition period Generates solar radiation data based on neighboring days).
  • the second solar radiation data generating unit 132 obtains a DNI value from satellite data, which is data provided from satellites, and generates remaining solar radiation data based on Equation 1 above.
  • the third solar radiation data generator 133 may generate respective solar radiation data from the satellite data based on a site adapted coefficient.
  • the solar radiation missing data generating apparatus 100 according to the present invention, according to the embodiment, the solar energy resource analysis unit 140, the optimum site selection unit 150 and the display unit 160 It may be configured to include more.
  • the solar energy resource analysis unit 140 performs time series analysis on the horizontal total solar radiation, horizontal surface scattering solar radiation, and normal surface direct solar radiation by annual average, monthly, daily, and seasonal, and performs spatial analysis according to a target region.
  • the total solar radiation on the horizontal plane may be analyzed based on the clear day (the day when the amount of clouds is 10% or less). In other words, including the insolation data missing by the unconfirmed insolation data generation unit 130 to analyze the comprehensive data related to the insolation amount.
  • the optimal location selection unit 150 performs a function of selecting an optimal location that is an advantageous region for solar energy development based on the analysis result performed by the solar energy resource analysis unit 140. That is, the optimal location is selected by utilizing the analysis result of the solar energy resource analysis unit 140 reflecting the criteria for selecting the optimal location previously stored in the memory.
  • the display unit 160 performs a function of displaying a result of the analysis performed by the solar energy resource analyzer and the selected optimal place on a map.
  • the display unit 160 may include various displays such as a liquid crystal display, a thin film transistor-liquid crystal display, an organic light-emitting diode, a flexible display, and the like. The device can be used.
  • FIG. 3 is a flowchart of a method of generating solar radiation missing data according to the present invention.
  • 4 is a view for explaining an embodiment of the method for generating solar radiation missing data according to the present invention.
  • the method of generating solar radiation missing data includes a global horizontal total solar radiation amount (GHI) from a user's input or a server in a method for generating data on a missing solar radiation amount.
  • GHI global horizontal total solar radiation amount
  • DHI Directuse Horizontal Irradiance
  • DNI Direct Normal Irradiance
  • S100 Receiving at least one of Irradiance, DHI (Diffuse Horizontal Irradiance), and DNI (Direct Normal Irradiance) (S100); Analyzing unconfirmed insolation data which is not insured insolation data among the horizontal surface total solar radiation amount, horizontal surface scattering solar radiation amount and normal surface direct solar radiation amount (S110); And generating unsecured insolation data according to a method selected based on the number of unconfirmed insolation data (S120).
  • Solar energy resource analysis step (S130) for performing a spatial analysis according to the target area;
  • the data output through the display unit of the solar radiation missing data generating apparatus will be described.
  • the Mokpo and Pearl area on the average shows a relatively high value
  • the horizontal surface scattering solar radiation distribution map of the Republic of Korea It can be seen that there is no big deviation in the region.
  • the direct solar radiation of the normal plane has a different distribution characteristics from the total solar radiation in the horizontal plane. This is caused by the difference in climatic conditions in each region, and is largely dependent on atmospheric conditions caused by clouds. In the case of the light collection room, only the direct component of the scattering component is used, so data on the direct solar radiation of the normal surface is essential.
  • the solar radiation missing data generating apparatus 100 and the method according to the present invention can accurately predict and generate unsolared solar radiation data using different methods based on the number of missing data in the solar radiation data. There is an advantage. In addition, since it is possible to accurately secure the basic data for the efficient utilization of solar resources and the dissemination of photovoltaic power generation system, there is an advantage to perform the discovery of the optimal site for photovoltaic power generation and resource analysis.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Photovoltaic Devices (AREA)
  • Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)

Abstract

일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치는, 누락된 일사량에 대한 데이터를 생성하기 위한 장치에 있어서, 사용자의 입력 또는 서버로부터 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 적어도 어느 하나를 제공받는 일사량 데이터 저장부; 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터를 분석하는 미확보 일사량 데이터 분석부; 및 상기 미확보 일사량 데이터의 개수를 기반으로 선택되는 방법에 따라 미확보 일사량 데이터를 생성하는 미확보 일사량 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법
본 발명은 일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 일사량 데이터인 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 누락된 일사량 데이터를 생성하는 일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 온난화의 주범인 온실가스의 배출을 줄이기 위한 노력의 일환으로 많은 국가들이 신재생 에너지이 보급 정책을 펴왔다. 아울러, 선진국들은 발전차액지원제도를 시행하고 있으며, 각각의 목표년도까지 20% 내지 50%에 이르는 태양광 공급 의무량도 설정하고 있다.
기술적 측면에서 고려할 때, 풍력이나 파력, 조력과 같은 다른 신재생 에너지와 달리, 태양광 에너지는 도심이나 빌딩에서 다양한 형태와 규모로 전력 에너지를 생산할 수 있고, 태양열도 함께 활용할 수도 있으며, 모듈화로 대량생산될 수 있고, 대규모 투자와 기술 개발로 효율이 크게 개선되고 있으므로 여러 모로 유리하다.
통상적으로 태양광 발전 시스템을 PV(Photovoltaic) 시스템이라고 한다. 이러한 PV 시스템의 경제성은 짧게는 하루 동안의 태양광의 세기 변화에 대처하는 방식에도 영향을 받지만, 그보다는 연간 태양광 일사량(DSR; Daily Solar Radiation)에 의해 더 좌우된다고 할 수 있다.
종래에 태양광 발전 시스템의 효율성을 제고하기 위한 노력은 대체로 PV 소재 개선, 전력 변환 효율 개선, 전력 비축 장치 개선, 태양 추적 장치 등의 개선에 집중되어 왔지만, 현실적으로는 태양광 발전 시스템의 설치 장소에 대한 선택의 문제가 상기와 같은 기술들의 개선으로 얻는 효율의 증가보다 더욱 중요하다.
이와 같이, 태양광 발전 시스템의 최적지를 선정하기 위한 전제로는 일사량이 정확하게 분석되어야 한다. 하지만, 기상청 관측소가 없는 지역의 일사량 실측 데이터는 직접 장기간 조사하지 않는 이상 사실상 획득하기 어려운 실정이다.
따라서, 일사량 실측 데이터가 없는 지역의 일사량을 예측할 필요성이 대두되고 있으며, 일사량 데이터인 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 누락된 일사량 데이터를 생성하는 일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법이 필요한 실정이다. 한편, 관련기술로는 한국공개특허 10-2014-0021179호가 존재한다.
본 발명의 목적은, 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 일사량 데이터 중 누락되는 데이터의 개수를 기반으로 서로 다른 방법을 사용하여 미확보된 일사량 데이터를 정확하게 예측하여 생성하는 것을 가능케 하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 일사량 데이터를 지도 상에 매핑하여 태양광 발전 설비를 설치하기 위한 최적의 장소를 선정하는 것을 가능케 하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제(목적)들은 이상에서 언급한 기술적 과제(목적)들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제(목적)들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치는, 누락된 일사량에 대한 데이터를 생성하기 위한 장치에 있어서, 사용자의 입력 또는 서버로부터 수평면 전일사량(GHI; Global Horizontal Irradiance), 수평면 산란일사량(DHI; Diffuse Horizontal Irradiance) 및 법선면 직달일사량(DNI; Direct Normal Irradiance) 중 적어도 어느 하나를 제공받는 일사량 데이터 저장부; 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터를 분석하는 미확보 일사량 데이터 분석부; 및 상기 미확보 일사량 데이터의 개수를 기반으로 선택되는 방법에 따라 미확보 일사량 데이터를 생성하는 미확보 일사량 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이 때, 미확보 상기 일사량 데이터 분석부는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터의 종류 및 개수를 분석하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 미확보 일사량 데이터 생성부는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 2가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 1 일사량 데이터 생성부; 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 1가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 2 일사량 데이터 생성부; 및 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 경우, 각각의 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 3 일사량 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 제 1 일사량 데이터 생성부는, 수학식GHI = DHI + (DNI X Cosθz)을 이용하여 나머지 일사량 데이터를 생성하고, 상기 수학식에서 'GHI'는 수평면 전일사량이고, 'DHI'는 수평면 산란 일사량이며, 'DNI'는 법선면 직달일사량이며, 'θz'는 천정각(zenith anfle)인 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 제 2 일사량 데이터 생성부는, kartveit Model을 활용하여 상기 GHI값에서 DHI 값을 추출한 후, 상기 수학식을 기반으로 DNI 값을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 제 3 일사량 데이터 생성부는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 기간을 분석하는 데이터 미확보 기간 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 데이터 미확보 기간 분석부의 분석 결과, 데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 미만인 경우, 선형 보간(Linear interpolation)을 이용하여 Clearness index를 추출함으로써 GHI 값 및 DNI 값을 확보한 후, 상기 수학식을 기반으로 DHI 값을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 데이터 미확보 기간 분석부의 분석 결과, 데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 이상 내지 10일 이내인 경우, 미확보 기간의 이웃하는 기간(neighboring days)을 기반으로 일사량 데이터를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 제 2 일사량 데이터 생성부는, 인공위성으로부터 제공받은 데이터인 인공위성 데이터로부터 DNI 값을 획득한 후, 상기 수학식을 기반으로 나머지 일사량 데이터를 생성하며, 상기 제 3 일사량 데이터 생성부는, 해당되는 지역에 특화된 계수(Site adapted)를 기반으로 상기 인공위성 데이터로부터 각각의 일사량 데이터를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량을 연평균, 월별, 일별, 계절별로 시계열적 분석을 수행하고, 대상 지역에 따라 공간적 분석을 수행하는 태양광 에너지 자원 분석부; 상기 태양광 에너지 자원 분석부에서 수행된 분석 결과를 기반으로 태양광 에너지 개발에 유리한 지역인 최적지를 선정하는 최적지 선정부; 및 상기 태양광 에너지 자원 분석부에서 수행된 분석 결과 및 상기 선정된 최적지를 지도 상에 매칭하여 디스플레이하는 디스플레이부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 방법은, 누락된 일사량에 대한 데이터를 생성하기 위한 방법에 있어서, 사용자의 입력 또는 서버로부터 수평면 전일사량(GHI; Global Horizontal Irradiance), 수평면 산란일사량(DHI; Diffuse Horizontal Irradiance) 및 법선면 직달일사량(DNI; Direct Normal Irradiance) 중 적어도 어느 하나를 제공받는 단계; 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터를 분석하는 단계; 및 상기 미확보 일사량 데이터의 개수를 기반으로 선택되는 방법에 따라 미확보 일사량 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이 때, 미확보 일사량 데이터를 분석하는 단계는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터의 종류 및 개수를 분석하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 일사량 데이터를 생성하는 단계는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 2가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 1 일사량 데이터 생성 단계; 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 1가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 2 일사량 데이터 생성 단계; 및 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 경우, 각각의 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 3 일사량 데이터 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 제 1 일사량 데이터 생성 단계는, 수학식GHI = DHI + (DNI X Cosθz)을 이용하여 나머지 일사량 데이터를 생성하고, 상기 수학식에서 'GHI'는 수평면 전일사량이고, 'DHI'는 수평면 산란 일사량이며, 'DNI'는 법선면 직달일사량이며, 'θz'는 천정각(zenith anfle)인 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 제 2 일사량 데이터 생성 단계는, Skartveit Model을 활용하여 상기 GHI값에서 DHI 값을 추출한 후, 상기 수학식을 기반으로 DNI 값을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 제 3 일사량 데이터 생성 단계는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 기간을 분석하는 데이터 미확보 기간 분석 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 데이터 미확보 기간 분석 단계에서의 의 분석 결과, 데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 미만인 경우, 선형 보간(Linear interpolation)을 이용하여 Clearness index를 추출함으로써 GHI 값 및 DNI 값을 확보한 후, 상기 수학식을 기반으로 DHI 값을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 데이터 미확보 기간 분석 단계에서의 분석 결과, 데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 이상 내지 10일 이내인 경우, 미확보 기간의 이웃하는 기간(neighboring days)을 기반으로 일사량 데이터를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 제 2 일사량 데이터 생성 단계는, 인공위성으로부터 제공받은 데이터인 인공위성 데이터로부터 DNI 값을 획득한 후, 상기 수학식을 기반으로 나머지 일사량 데이터를 생성하며, 상기 제 3 일사량 데이터 생성 단계는, 해당되는 지역에 특화된 계수(Site adapted)를 기반으로 상기 인공위성 데이터로부터 각각의 일사량 데이터를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 미확보 일사량 데이터를 생성하는 단계 이후에, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량을 연평균, 월별, 일별, 계절별로 시계열적 분석을 수행하고, 대상 지역에 따라 공간적 분석을 수행하는 태양광 에너지 자원 분석 단계; 상기 태양광 에너지 자원 분석 단계에서 수행된 분석 결과를 기반으로 태양광 에너지 개발에 유리한 지역인 최적지를 선정하는 최적지 선정 단계; 및 상기 태양광 에너지 자원 분석 단계에서 수행된 분석 결과 및 상기 선정된 최적지를 지도 상에 매칭하여 디스플레이하는 디스플레이 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 이하와 같은 효과가 있다.
본 발명에 의하면, 일사량 데이터 중 누락되는 데이터의 개수를 기반으로 서로 다른 방법을 사용하여 미확보된 일사량 데이터를 정확하게 예측하여 생성할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 태양자원의 효율적 활용과 태양광발전시스템의 보급을 유도하기 위한 기초자료를 정확하게 확보할 수 있으므로, 태양광발전 최적지 발굴과 자원량 분석을 수행할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치의 미확보 일사량 데이터 생성부의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 방법의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치의 블록도이다. 도 2는 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치의 미확보 일사량 데이터 생성부의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치(100)는 일사량 데이터 저장부(110), 미확보 일사량 데이터 분석부(120) 및 미확보 일사량 데이터 생성부(130)를 필수적 구성요소로 채택하고 있다. 다만, 실시예에 따라서는 태양광 에너지 자원 분석부(140), 최적지 선정부(150) 및 디스플레이부(160)를 추가로 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 데이터 저장부(110)는, 사용자의 입력 또는 서버로부터 서버로부터 수평면 전일사량(GHI; Global Horizontal Irradiance), 수평면 산란일사량(DHI; Diffuse Horizontal Irradiance) 및 법선면 직달일사량(DNI; Direct Normal Irradiance) 중 적어도 어느 하나를 제공받는 기능을 수행한다.
여기서, 일사량이라 함은 태양으로부터 오는 태양 복사 에너지(일사;日射)가 지표에 닿는 양을 의미한다. 구체적으로 일사량은 태양광선에 직각으로 놓은 1제곱센티미터 넓이에 1분 동안 복사되는 에너지의 양을 측정함으로써 알 수 있다. 또한, 수평면 전일사량은 수평면 직달일사량에 수평면 산란일사량을 더한 값을 의미한다.
여기서 산란일사량이라 함은 전체일사량 중에서 직달일사량을 제외한 부분을 의미한다. 즉, 태양면에서 직접 입사되는 일사량을 제외한 모든 방향으로부터 도달되는 일사량을 의미하여 이는 태양광이 대기층을 지나는 동안 확산되고 지상의 물체에도 반사되어 방향이 변화되기 때문이다.
또한, 직달일사량이라 함은 대기 중의 수증기나 작은 먼지에 흡수 산란되지 않고, 태양으로부터 직접 수평면에 도달하는 일사량을 의미하며, 법선면 직달일사량이란 입사면에 수직으로 도달하는 직달일사량을 의미한다. 집광실 설비의 경우 산란성분을 배제한 직달성분만을 이용하기 때문에 법선면 직달일사량에 대한 데이터가 필수적으로 이용된다.
본 발명에서는 상기 데이터 저장부(110)가 사용자의 입력 또는 서버로부터 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 적어도 어느 하나를 제공받게 되고, 이 중 제공받지 못한 일사량 데이터를 미확보 일사량 데이터라 칭한다. 이 때, 상기 미확보 일사량 데이터를 생성하는 것에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.
상기 데이터 분석부(120)는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터를 분석하는 기능을 수행한다. 여기서 상기 데이터 분석부(120)가 분석하는 구체적인 기술내용과 관련하여, 상기 데이터 분석부(120)는 미확보 일사량 데이터의 종류 및 개수를 분석하게 된다. 예컨대, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란 일사량 및 법선면 직달일사량 중, 상기 데이터 저장부(110)가 상기 수평면 산란일사량 만을 제공받은 경우, 상기 미확보 일사량 데이터 분석부(120)는 미확보 일사량 데이터의 개수가 2개이며, 미확보 일사량 데이터의 종류는 수평면 전일사량과 법선면 직달일사량인 것임을 확인하게 되는 것이다.
상기 미확보 일사량 데이터 생성부(130)는, 상기 미확보 일사량 데이터 분석부(120)에 의하여 분석된 미확보 일사량 데이터의 개수를 기반으로 선택되는 방법에 따라 미확보 일사량 데이터를 생성하는 기능을 수행한다.
즉, 미확보 일사량 데이터 분석부(120)는, 분석 결과, 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 미확보 일사량 데이터의 개수가 1개인 경우, 2개인 경우, 3개인 경우로 분석할 수 있음을 상기 설명하였는바, 미확보 일사량 데이터의 개수에 따라 서로 다른 방법에 따라 미확보 일사량 데이터를 생성하는 기능을 수행하는 것이다. 여기서 미확보 일사량 데이터를 생성한다는 의미는, 미확보 일사량 데이터를 예측, 예상, 추정한다는 의미로 이해되어야 할 것이다.
보다 구체적으로, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 미확보 일사량 데이터 생성부(130)는 제 1 일사량 데이터 생성부(131), 제 2 일사량 데이터 생성부(132) 및 제 3 일사량 데이터 생성부(133)을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 제 1 일사량 데이터 생성부(131)는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 2가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하는 기능을 수행하며, 상기 제 2 일사량 데이터 생성부(132)는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 1가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하는 기능을 수행하며, 상기 제 3 일사량 데이터 생성부(133)는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 경우, 각각의 일사량 데이터를 생성하는 기능을 수행한다. 즉, 상술한 바와 같이 미확보 일사량 데이터의 개수에 따라서 제 1 일사량 데이터 생성부(131), 제 2 일사량 데이터 생성부(132) 및 제 3 일사량 데이터 생성부(133)가 서로 다른 방법을 통하여 미확보 일사량 데이터를 생성(산출)하는 것이다.
상기 제 1 일사량 데이터 생성부(131)는 아래의 수학식 1을 이용하여 나머지 일사량 데이터를 생성하게 된다.
[수학식 1]
GHI = DHI + (DNI X Cosθz)
상기 수학식 1에서 상기 'GHI'는 수평면 전일사량이고, 상기 'DHI'는 수평면 산란 일사량이며, 상기 'DNI'는 법선면 직달일사량이며, 상기 'θz'는 천정각(zenith anfle)을 의미한다.
이 때, 상기 천정각 'θz'는 관측장소의 정확한 위도와 측정일의 일적위 등을 사용하여 아래의 수학식 2에 의하여 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Cosθz = CosФCosбCosω + SinρSinФ
상기 수학식 2에서 상기 Ф는 측정지역의 위도를 의미하며, 상기 б는 일적위를 의미하며, 상기 ω는 시간각을 의미한다.
구체적으로, 상기 일적위 б는 23.45 Sin[360(284+n/365)]로써, n은 통산일을 의미한다. 그리고, 시간각 ω는 남중시를 0˚로 하고, 1시간을 15˚로 하여 시각을 각도로 나타낸 것이다(ω/hr=15˚, AM-, PM+).
상기 제 2 일사량 데이터 생성부(132)는 Skartveit Model을 활용하여 상기 GHI값에서 DHI 값을 추출한 후, 상기 수학식 1을 기반으로 DNI 값을 생성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제 3 일사량 데이터 생성부(133)는, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 기간을 분석하는 데이터 미확보 기간 분석부를 더 포함하여 구성된다. 이 때, 상기 데이터 미확보 기간 분석부의 분석 결과, 데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 미만인 경우, 선형 보간(Linear interpolation)을 이용하여 Clearness index를 추출함으로써 GHI 값 및 DNI 값을 확보한 후, 상기 수학식 1을 기반으로 DHI 값을 생성하며, 상기 데이터 미확보 기간 분석부의 분석 결과, 데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 이상 내지 10일 이내인 경우, 미확보 기간의 이웃하는 기간(neighboring days)을 기반으로 일사량 데이터를 생성한다.
또한, 실시예에 따라, 상기 제 2 일사량 데이터 생성부(132)는, 인공위성으로부터 제공받은 데이터인 인공위성 데이터로부터 DNI 값을 획득한 후, 상기 수학식 1을 기반으로 나머지 일사량 데이터를 생성하며, 상기 제 3 일사량 데이터 생성부(133)는, 해당되는 지역에 특화된 계수(Site adapted)를 기반으로 상기 인공위성 데이터로부터 각각의 일사량 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치(100)는, 실시예에 따라 태양광 에너지 자원 분석부(140), 최적지 선정부(150) 및 디스플레이부(160)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
상기 태양광 에너지 자원 분석부(140)는 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량을 연평균, 월별, 일별, 계절별로 시계열적 분석을 수행하고, 대상 지역에 따라 공간적 분석을 수행하는 기능을 갖는다. 또한, 실시예에 따라서는 청명일(구름의 양이 10% 이하인 날)을 기준으로 수평면 전일사량을 분석할 수도 있다. 즉, 상기 미확보 일사량 데이터 생성부(130)에 의하여 누락된 일사량 데이터를 포함하여 일사량과 관련된 종합적인 데이터를 분석하는 것이다.
또한, 상기 최적지 선정부(150)는 상기 태양광 에너지 자원 분석부(140)에서 수행된 분석 결과를 기반으로 태양광 에너지 개발에 유리한 지역인 최적지를 선정하는 기능을 수행한다. 즉, 메모리에 기저장된 최적지 선정의 판단기준을 반영하여 태양광 에너지 자원 분석부(140)의 분석결과를 활용함으로써 최적지를 선정하는 것이다.
또한, 상기 디스플레이부(160)는, 상기 태양광 에너지 자원 분석부에서 수행된 분석 결과 및 상기 선정된 최적지를 지도 상에 매칭하여 디스플레이하는 기능을 수행한다. 상기 디스플레이부(160)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display)등과 같은 다양한 디스플레이 장치가 사용될 수 있다.
이하, 도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 방법에 대하여 설명하도록 한다. 상기 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치(100)와 중복되는 기술내용에 대한 설명은 생략하도록 한다.
도 3은 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 방법의 흐름도이다. 도 4는 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 방법의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3 및 도 4를 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 방법은, 누락된 일사량에 대한 데이터를 생성하기 위한 방법에 있어서, 사용자의 입력 또는 서버로부터 수평면 전일사량(GHI; Global Horizontal Irradiance), 수평면 산란일사량(DHI; Diffuse Horizontal Irradiance) 및 법선면 직달일사량(DNI; Direct Normal Irradiance) 중 적어도 어느 하나를 제공받는 단계(S100); 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터를 분석하는 단계(S110); 및 상기 미확보 일사량 데이터의 개수를 기반으로 선택되는 방법에 따라 미확보 일사량 데이터를 생성하는 단계(S120)를 포함하여 진행된다.
또한, 실시예에 따라서, 상기 미확보 일사량 데이터를 생성하는 단계(S120) 이후에, 상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량을 연평균, 월별, 일별, 계절별로 시계열적 분석을 수행하고, 대상 지역에 따라 공간적 분석을 수행하는 태양광 에너지 자원 분석 단계(S130); 상기 태양광 에너지 자원 분석 단계에서 수행된 분석 결과를 기반으로 태양광 에너지 개발에 유리한 지역인 최적지를 선정하는 최적지 선정 단계(S140); 및 상기 태양광 에너지 자원 분석 단계에서 수행된 분석 결과 및 상기 선정된 최적지를 지도 상에 매칭하여 디스플레이하는 디스플레이 단계(S150)를 더 포함하여 진행될 수도 있다.
이하, 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치의 디스플레이부를 통하여 출력된 데이터를 설명하도록 한다. 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치를 통하여 출력된 데이터에 따르면, 대한민국의 수평면 전일사량 분포도와 관련하여, 평균적으로 목포와 진주 일대가 비교적 높은 수치를 나타내는 것을 확인할 수 있었으며, 대한민국의 수평면 산란일사량 분포도와 관련하여 지역적으로 큰 편차가 나타나지 않음을 확인할 수 있었다. 또한, 대한민국의 법선면 직달일사량 분포도와 관련하여, 법선면 직달일사량은 수평면 전일사량과 다른 분포 특성을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 각 지역의 기후조건의 차이에 의해 발생되며, 구름 등에 의한 대기조건에 크게 좌우되기 때문이다. 집광실 설비의 경우 산란성분을 배제한 직달성분만을 이용하기 때문에 법선면 직달일사량에 대한 데이터가 필수적으로 이용된다.
상기 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 일사량 누락 데이터 생성 장치(100) 및 방법은, 일사량 데이터 중 누락되는 데이터의 개수를 기반으로 서로 다른 방법을 사용하여 미확보된 일사량 데이터를 정확하게 예측하여 생성할 수 있는 장점이 있다. 또한, 태양자원의 효율적 활용과 태양광발전시스템의 보급을 유도하기 위한 기초자료를 정확하게 확보할 수 있으므로, 태양광발전 최적지 발굴과 자원량 분석을 수행할 수 있는 장점이 있다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다.
따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 요컨대 본 발명이 의도하는 효과를 달성하기 위해 도면에 도시된 모든 기능을 별도로 포함하거나 도면에 도시된 모든 순서를 도시된 순서 그대로 따라야만 하는 것은 아니며, 그렇지 않더라도 얼마든지 청구항에 기재된 본 발명의 기술적 범위에 속할 수 있음에 주의한다.

Claims (20)

  1. 누락된 일사량에 대한 데이터를 생성하기 위한 장치에 있어서,
    사용자의 입력 또는 서버로부터 수평면 전일사량(GHI; Global Horizontal Irradiance), 수평면 산란일사량(DHI; Diffuse Horizontal Irradiance) 및 법선면 직달일사량(DNI; Direct Normal Irradiance) 중 적어도 어느 하나를 제공받는 일사량 데이터 저장부;
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터를 분석하는 미확보 일사량 데이터 분석부; 및
    상기 미확보 일사량 데이터의 개수를 기반으로 선택되는 방법에 따라 미확보 일사량 데이터를 생성하는 미확보 일사량 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    미확보 상기 일사량 데이터 분석부는,
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터의 종류 및 개수를 분석하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 미확보 일사량 데이터 생성부는,
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 2가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 1 일사량 데이터 생성부;
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 1가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 2 일사량 데이터 생성부; 및
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 경우, 각각의 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 3 일사량 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 제 1 일사량 데이터 생성부는,
    수학식
    GHI = DHI + (DNI X Cosθz)을 이용하여 나머지 일사량 데이터를 생성하고,
    상기 수학식에서 'GHI'는 수평면 전일사량이고, 'DHI'는 수평면 산란 일사량이며, 'DNI'는 법선면 직달일사량이며, 'θz'는 천정각(zenith anfle)인 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 제 2 일사량 데이터 생성부는,
    Skartveit Model을 활용하여 상기 GHI값에서 DHI 값을 추출한 후, 상기 수학식을 기반으로 DNI 값을 생성하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 제 3 일사량 데이터 생성부는,
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 기간을 분석하는 데이터 미확보 기간 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 데이터 미확보 기간 분석부의 분석 결과,
    데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 미만인 경우,
    선형 보간(Linear interpolation)을 이용하여 Clearness index를 추출함으로써 GHI 값 및 DNI 값을 확보한 후, 상기 수학식을 기반으로 DHI 값을 생성하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 데이터 미확보 기간 분석부의 분석 결과,
    데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 이상 내지 10일 이내인 경우,
    미확보 기간의 이웃하는 기간(neighboring days)을 기반으로 일사량 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  9. 청구항 4에 있어서,
    상기 제 2 일사량 데이터 생성부는,
    인공위성으로부터 제공받은 데이터인 인공위성 데이터로부터 DNI 값을 획득한 후, 상기 수학식을 기반으로 나머지 일사량 데이터를 생성하며,
    상기 제 3 일사량 데이터 생성부는,
    해당되는 지역에 특화된 계수(Site adapted)를 기반으로 상기 인공위성 데이터로부터 각각의 일사량 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량을 연평균, 월별, 일별, 계절별로 시계열적 분석을 수행하고, 대상 지역에 따라 공간적 분석을 수행하는 태양광 에너지 자원 분석부;
    상기 태양광 에너지 자원 분석부에서 수행된 분석 결과를 기반으로 태양광 에너지 개발에 유리한 지역인 최적지를 선정하는 최적지 선정부; 및
    상기 태양광 에너지 자원 분석부에서 수행된 분석 결과 및 상기 선정된 최적지를 지도 상에 매칭하여 디스플레이하는 디스플레이부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 장치.
  11. 누락된 일사량에 대한 데이터를 생성하기 위한 방법에 있어서,
    사용자의 입력 또는 서버로부터 수평면 전일사량(GHI; Global Horizontal Irradiance), 수평면 산란일사량(DHI; Diffuse Horizontal Irradiance) 및 법선면 직달일사량(DNI; Direct Normal Irradiance) 중 적어도 어느 하나를 제공받는 단계;
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터를 분석하는 단계; 및
    상기 미확보 일사량 데이터의 개수를 기반으로 선택되는 방법에 따라 미확보 일사량 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    미확보 일사량 데이터를 분석하는 단계는,
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량 중 확보되지 않은 일사량 데이터인 미확보 일사량 데이터의 종류 및 개수를 분석하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 일사량 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 2가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 1 일사량 데이터 생성 단계;
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 중 1가지의 일사량 데이터가 확보된 경우, 나머지 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 2 일사량 데이터 생성 단계; 및
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 경우, 각각의 일사량 데이터를 생성하기 위한 제 3 일사량 데이터 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 제 1 일사량 데이터 생성 단계는,
    수학식
    GHI = DHI + (DNI X Cosθz)을 이용하여 나머지 일사량 데이터를 생성하고,
    상기 수학식에서 'GHI'는 수평면 전일사량이고, 'DHI'는 수평면 산란 일사량이며, 'DNI'는 법선면 직달일사량이며, 'θz'는 천정각(zenith anfle)인 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 제 2 일사량 데이터 생성 단계는,
    Skartveit Model을 활용하여 상기 GHI값에서 DHI 값을 추출한 후, 상기 수학식을 기반으로 DNI 값을 생성하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    상기 제 3 일사량 데이터 생성 단계는,
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 법선면 직달일사량 모두에 대한 데이터가 확보되지 않은 기간을 분석하는 데이터 미확보 기간 분석 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 데이터 미확보 기간 분석 단계에서의 의 분석 결과,
    데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 미만인 경우,
    선형 보간(Linear interpolation)을 이용하여 Clearness index를 추출함으로써 GHI 값 및 DNI 값을 확보한 후, 상기 수학식을 기반으로 DHI 값을 생성하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
  18. 청구항16에 있어서,
    상기 데이터 미확보 기간 분석 단계에서의 분석 결과,
    데이터가 확보되지 않은 기간인 미확보 기간이 3시간 이상 내지 10일 이내인 경우,
    미확보 기간의 이웃하는 기간(neighboring days)을 기반으로 일사량 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
  19. 청구항 14에 있어서,
    상기 제 2 일사량 데이터 생성 단계는,
    인공위성으로부터 제공받은 데이터인 인공위성 데이터로부터 DNI 값을 획득한 후, 상기 수학식을 기반으로 나머지 일사량 데이터를 생성하며,
    상기 제 3 일사량 데이터 생성 단계는,
    해당되는 지역에 특화된 계수(Site adapted)를 기반으로 상기 인공위성 데이터로부터 각각의 일사량 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
  20. 청구항 11에 있어서,
    상기 미확보 일사량 데이터를 생성하는 단계 이후에,
    상기 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량 및 법선면 직달일사량을 연평균, 월별, 일별, 계절별로 시계열적 분석을 수행하고, 대상 지역에 따라 공간적 분석을 수행하는 태양광 에너지 자원 분석 단계;
    상기 태양광 에너지 자원 분석 단계에서 수행된 분석 결과를 기반으로 태양광 에너지 개발에 유리한 지역인 최적지를 선정하는 최적지 선정 단계; 및
    상기 태양광 에너지 자원 분석 단계에서 수행된 분석 결과 및 상기 선정된 최적지를 지도 상에 매칭하여 디스플레이하는 디스플레이 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일사량 누락 데이터 생성 방법.
PCT/KR2015/004878 2015-05-14 2015-05-15 일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법 Ceased WO2016182105A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150067066A KR102326375B1 (ko) 2015-05-14 2015-05-14 일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법
KR10-2015-0067066 2015-05-14

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2016182105A1 true WO2016182105A1 (ko) 2016-11-17

Family

ID=57249314

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2015/004878 Ceased WO2016182105A1 (ko) 2015-05-14 2015-05-15 일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102326375B1 (ko)
WO (1) WO2016182105A1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101960902B1 (ko) * 2016-12-30 2019-03-21 한국에너지기술연구원 기상위성의 청천일사량 보정방법
WO2019107622A1 (ko) * 2017-11-30 2019-06-06 한국에너지기술연구원 인공신경망 기법을 이용한 일사량 산출을 위한 위성영상분석모델 생성 방법 및 시스템
KR102463520B1 (ko) 2020-09-21 2022-11-08 한국에너지기술연구원 음영을 고려하여 일사량을 산출하기 위한 장치 및 그 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006234591A (ja) * 2005-02-25 2006-09-07 National Agriculture & Food Research Organization 日射量演算方法及び装置
KR20100108769A (ko) * 2009-03-30 2010-10-08 경희대학교 산학협력단 임의 경사면 상 일적산일사량 추정방법
KR101266110B1 (ko) * 2011-03-30 2013-05-27 주식회사 케이디파워 태양광 발전 용량 예측 시스템 및 방법
KR101288016B1 (ko) * 2011-08-04 2013-07-22 대한민국 지형효과를 적용한 태양복사모델의 구성 방법 및 장치
KR101307908B1 (ko) * 2011-08-30 2013-09-26 강릉원주대학교산학협력단 지표면 도달 일사량 계산을 위한 단층 태양복사모델의 구성 방법 및 장치

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130019876A (ko) * 2011-08-18 2013-02-27 대한민국(국립기상연구소장) 기상자료기반 고해상도 태양 기상자원지도 개발 방법 및 장치
KR101383617B1 (ko) * 2012-08-09 2014-04-17 연세대학교 산학협력단 일사량 예측 방법 및 장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006234591A (ja) * 2005-02-25 2006-09-07 National Agriculture & Food Research Organization 日射量演算方法及び装置
KR20100108769A (ko) * 2009-03-30 2010-10-08 경희대학교 산학협력단 임의 경사면 상 일적산일사량 추정방법
KR101266110B1 (ko) * 2011-03-30 2013-05-27 주식회사 케이디파워 태양광 발전 용량 예측 시스템 및 방법
KR101288016B1 (ko) * 2011-08-04 2013-07-22 대한민국 지형효과를 적용한 태양복사모델의 구성 방법 및 장치
KR101307908B1 (ko) * 2011-08-30 2013-09-26 강릉원주대학교산학협력단 지표면 도달 일사량 계산을 위한 단층 태양복사모델의 구성 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR20160134948A (ko) 2016-11-24
KR102326375B1 (ko) 2021-11-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wittkopf et al. Analytical performance monitoring of a 142.5 ákWp grid-connected rooftop BIPV system in Singapore
CN114881399B (zh) 一种基于gf7遥感影像的光伏发电潜力与经济性评估方法
JP5571970B2 (ja) 日射量推定装置、太陽光発電量推定装置及びシステム
Berrian et al. A comparison of ray tracing and view factor simulations of locally resolved rear irradiance with the experimental values
Moslehi et al. Evaluation of data-driven models for predicting solar photovoltaics power output
Li et al. Estimating solar energy potentials on pitched roofs
Ye et al. Planning the installation of building-integrated photovoltaic shading devices: A GIS-based spatiotemporal analysis and optimization approach
CN116384795A (zh) 一种倾斜面太阳辐射量转化的光伏发电潜力评估方法
WO2016182105A1 (ko) 일사량 누락 데이터 생성 장치 및 방법
Njoku Solar photovoltaic potential in Nigeria
Kumar Performance of single-sloped pitched roof cadmium telluride (CdTe) building-integrated photovoltaic system in tropical weather conditions
García et al. Spectral characterization of the solar resource of a sunny inland site for flat plate and concentrating PV systems
CN110059974A (zh) 一种基于光伏优化接入的光伏插座选型方法
Kılcı et al. Bifacial and monofacial photovoltaik modul with tracker system analysis
CN108376399A (zh) 基于光伏板实时监测的沙尘影响程度分析方法
Agai et al. Design optimization and simulation of the photovoltaic systems on buildings in southeast Europe
Haller et al. The effect of quantum efficiencies on the optimum orientation of photovoltaic modules–A comparison between crystalline and thin film modules
Tatsiankou et al. Deployment and early results from the CanSIM (Canadian Solar Spectral Irradiance Meter) network
McIntosh et al. Quantifying inherent sources of electrical mismatch in utility-scale bifacial systems
Kunene et al. Introducing GRADRAD: The greater Durban radiometric network
Li et al. Comparative Experimental Study on Monofacial and Bifacial Photovoltaic Noise Barriers
JP2015153367A (ja) 状態検出装置、状態検出方法、状態検出プログラム、及びデータ処理システム
JP2015153368A (ja) 状態検出装置、状態検出方法、状態検出プログラム、データ処理システム、及びデータ出力装置
Abdelazem TOWARDS OPTIMIZING (BAPV) AND (BIPV) APPLICATIONS IN EDUCATIONAL BUILSINGS IN EGYPT [By aid of (IT) applications validated by real (PV) Experimental station]
Kumar et al. Performance Evaluation and Techno Economic Analysis of a 400 kWp Solar Photovoltaic Power Generation System for an Institute of South Asia

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15891921

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15891921

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1