메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국신재생에너지학회 신·재생에너지 신재생에너지 제8권 제2호
발행연도
2012.6
수록면
14 - 23 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
The TMY (Typical Meteorological Year) for the solar energy study is generated using observation data with 22 solar sites from KMA (Korea Meteorological Administration) during 11 years (2000-2010). The meteorological data for calculation the TMY are used solar radiation, temperature, dew point temperature, wind speed and humidity data. And the TMY is calculated to apply the FS (Finkelstein and Schafer) statistics and RMSE (Root Mean Squared Error) methods. FS statistics performed with each point and each variable and then selected top five candidate TMM months with statistical analysis and normalization. Finally TMY is generated to select the highest TMM score with evaluation the average errors for the 22 whole points. The TMY data is represented average state and long time variations with 22 sites and meteorological data. When TMY validated with the 11-year daily solar radiation data, the correlation coefficient was about 0.40 and the highest value is 0.57 in April and the lowest value is 0.23 in May. Mean monthly solar radiation of TMY is 411.72 MJ which is 4 MJ higher than original data. Average correlation coefficient is 0.71, the lowest correlation is 0.43 in May and the highest correlation is 0.90 in January. Accumulated annual solar radiation by TMY have higher value in south coast and southwestern region and have relatively low in middle regions. And also, differences between TMY and 11-year mean of is distributed lower 100 MJ in Kyeongbuk, higher 200 MJ in Jeju and higher 125 MJ in Jeonbuk and Jeonnam, respectively.
#표준기상자료 #지표면 태양복사 #태양 에너지 #FS 통계 #TMY(Typical Meteorological Year) #Solar Radiation #Solar Energy #FS Statistics

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [보고서] - 국립기상연구소 / 2010 / 녹색성장 지원기술개발 연구 : 173 ~ google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 김영득 / 2008 / 태양광입지 선정을 위한 지형분석방법 소개 및 영향분석 4 (4) : 3 ~ 9 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 김혜중 / 2009 / 한반도 바람자원의 TMY(typical meteorological year)구축 알고리즘에 관한 연구 / 응용통계연구 22 (5) : 943 ~ 960 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 유호천 / 2007 / TRY 방법론에 의한 표준일사량데이터 평가 / 한국생태환경건축학회 논문집 7 (6) : 23 ~ 28 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 윤종호 / 2003 / 건물에너지 성능평가를 위한 표준기상자료의 국내외 현황 / 설비저널 32 (8) : 7 ~ 14 dbpia

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

기상청 측정 기상관측 자료를 이용한 일일 시간별 일사량 예측 연구(1)
황보성 ,  김하양 ,  김정배 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2014 .11
TMY의 개념 및 활용
윤창열 ,  김신영 ,  김유미 외 5명 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2017 .05
일사량 변화를 고려한 개선된 MPPT 알고리즘
이귀한 ,  정영석 ,  이윤섭 외 2명 한국태양에너지학회 논문집 2015 .12
일사량 및 난방부하 예측에 관한 연구
유성연 ,  김태호 ,  한규현 외 1명 대한기계학회 논문집 B권 2013 .12
일사량 데이터 분석을 통한 태양광발전 시스템 개발을 위한 경제성 평가 방법
이성훈 ,  최형철 ,  이동근 외 1명 조명·전기설비학회논문지 2011 .10

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0