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저자정보
김창기 (한국에너지기술연구원) 김현구 (한국에너지기술연구원) 강용혁 (한국에너지기술연구원) 윤창열 (한국에너지기술연구원)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제39권 제2호
발행연도
2019.4
수록면
71 - 80 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (9)

2023

기후 자료 분석을 통한 장기 기후변동성이 태양광 발전량에 미치는 영향 연구
김창기 ,  김현구 ,  김진영 신·재생에너지 2023.12 학술저널
제주지역 출력제한 해결을 위한 태양광 예보 기술 개발
김창기 ,  김현구 ,  강용혁 외 2명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2023.04 학술대회자료

2022

태양광 발전량 예측을 위한 대전지역 에어로졸 광학깊이 관측데이터 분석
김창기 ,  김현구 ,  강용혁 외 2명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2022.10 학술대회자료
계통 비율 및 원전 확대를 고려한 태양광 - 수전해 -연료전지 시스템 모델링 연구
김창기 ,  김현구 ,  강용혁 외 1명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2022.04 학술대회자료
신재생 통합 관제시스템 핵심기술 개발을 위한 시간대별 태양광 발전량 예보 기술 개발
김창기 ,  김현구 ,  강용혁 외 1명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2022.04 학술대회자료

2021

태양광 발전량 예보 오차 완화를 위한 태양광 - 그린 수소 - 연료전지 시스템 수치모의 연구
김창기 ,  김현구 ,  강용혁 외 1명 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2021.07 학술대회자료
태양광 발전량 예보를 위한 한국에너지기술연구원의 수치기상예측 모델 소개
김창기 ,  김현구 ,  강용혁 외 1명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2021.05 학술대회자료

2020

한국에너지기술연구원 태양광 발전량 예보 플랫폼 소개
김창기 ,  김현구 ,  강용혁 외 1명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2020.10 학술대회자료

2019

태양광 발전 예보를 위한 UM-LDAPS 예보 모형 성능평가
김창기 ,  김현구 ,  강용혁 외 1명 한국태양에너지학회 논문집 2019.04 학술저널

초록· 키워드

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Daily ahead forecast is necessary for the electricity balance between load and supply due to the variability renewable energy. Numerical weather prediction is usually employed to produce the solar irradiance as well as electric power forecast for more than 12 hours forecast horizon. UM-LDAPS model is the numerical weather prediction operated by Korea Meteorological Administration and it generates the 36 hours forecast of hourly total irradiance 4 times a day. This study attempts to evaluate the model performance against the in situ measurements at 37 ground stations from January to May, 2013. Relative mean bias error, mean absolute error and root mean square error of hourly total irradiance are averaged over all ground stations as being 8.2%, 21.2% and 29.6%, respectively. The behavior of mean bias error appears to be different; positively largest in Chupoongnyeong station but negatively largest in Daegu station. The distinct contrast might be attributed to the limitation of microphysics parameterization for thick and thin clouds in the model.
#수치기상예측(Numerical weather prediction) #UM-LDAPS(Unified Model-Local Data Assimilation and Prediction System) #관측 기반 일사량(In-situ measured solar irradiance)

목차

Abstract
1. 서론
2. 모델소개 및 관측자료
3. 검증방법
4. 결과
5. 토의
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
Kleissl, J. / Solar Energy Forecasting and Resource Assessment / Academic Press :416 google schola Diagne, M. / 2013 / Review of Solar Irradiance Forecasting Methods and a Proposition for Small-scale Insular Grids / Renewable and Sustainable Energy Reviews 27:65~76 google schola 이영미 / 2017 / 제주 실시간 일사량의 기계학습 예측 기법 연구 / 한국환경과학회지 26(4):521~527 dbpia Korea Meteorological Administration / 2016 / Evaluation of Numerical Weather Prediction System (2016) :198 google schola Kim, C. K. / 2017 / Toward Improved Solar Irradiance Forecasts:Comparison of the Global Horizontal Irradiances Derived from the COMS Satellite Imagery Over the Korean Peninsula / Pure Appl. Geophys. 174:2773~2792 google schola

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김연희 ,  서범근 ,  정형세 외 3명 한국기상학회 학술대회 논문집 2017 .10

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