수상태양광발전시스템의 절대습도를 이용한 고출력 모듈 온도 예측에 관한 연구 :Prediction of High-Power-Density Module Temperature using Absolute Humidity for Floating Photovoltaic Systems

최진호

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자료유형: 학위논문

저자정보: 최진호 (건국대학교, 건국대학교 대학원)

지도교수: 안형근

발행연도: 2023

저작권: 건국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수9

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

절대습도를 이용한 다습환경에 설치된 고출력 태양광 모듈의 출력 특성 연구

최진호 , 우성민 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2023.11 학술대회자료

수상태양광발전시스템의 절대습도를 이용한 고출력 모듈 온도 예측에 관한 연구

최진호 전기공학과 2023.01 학위논문

2019

에너지 평형 모델을 이용한 다습환경용 고출력 태양광 모듈의 출력특성에 관한 연구

최진호 전기공학과 2019.01 학위논문

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수상태양광 발전소는 2013년부터 보급이 시작되어 2016년부터 급격하게 성장되어 2019년에는 누적 250[GWp]까지 확대 되었고, 2025년에는 전 세계적으로 누적 500[GWp]이상 규모로 설치 될 것이라 전망되고 있다. 육상태양광 발전은 1958년부터 보급되어 설치되어졌지만, 수상태양광은 그에 비하여 보급 된 기간이 짧기 때문에 수상환경에서의 모듈의 온도예측, 출력예측, 고장검출 관한 연구가 비교적 적다. 수상과 해상 등의 다습환경에 설치되는 태양광 모듈의 동작특성 분석을 위하여, 본 논문에서는 태양광 발전소 모듈의 출력 예측에 적용 할 수 있는 모듈온도 예측방법을 제시하였다.
모듈온도 예측에는 Energy balance model이 사용되었는데, 이 모델은 태양광 모듈과 모듈에 맞닿아 있는 공기사이의 열 교환, 태양광 모듈의 전기적 출력, 태양으로 인하여 입사에너지 그리고 모듈에서의 복사열을 에너지 보존법칙으로 계산하는 방법이다. 이러한 예측모델의 열교환 분석을 위하여 다습환경의 습도가 모듈에 미치는 영향이 고려되었으며, 기존 열 교환 계산 시 사용되던 상대습도 대신 절대습도의 개념을 도입하여 사용되었다. 그 이유는, 상대습도는 주변온도에 따라 급격하게 변화하는 주변온도 의존적인 습도 표현 방법으로써, 수상과 비교하여 낮은 습도를 갖는 육상에서는 본 모델의 예측 정확도가 높았지만, 다습환경에서 적용 시 상대적으로 낮은 정확도를 가졌다. 특히, 주변온도가 급변하는 구간에서 이러한 특성을 보였으며, 이러한 예측 정확도 문제를 해결하기 위하여 절대습도의 개념을 사용하였다.
본 논문에서는 기존의 상대습도 식을 절대습도를 적용함으로써 정량화하여 주변온도가 변화하는 상황에서도 정확히 예측 가능한 모델을 제시하였으며, 기준실험을 통하여 Energy balance model의 상대습도에 관련된 3가지 변수들을 절대습도의 관련 변수로 변환하였다. 이러한 변수를 이용한 태양광 모듈 온도예측 모델은 육상태양광에서 RMSE를 1.4, MAPE는 0.08 만큼 더 정확히 예측 가능 하였으며, 수상은 RMSE는 4.48만큼 더 정확히 예측 가능하였고, MAPE는 0.19만큼 더 정확하였다.
절대습도는 본 논문의 모델에만 적용되는 것이 아닌, 기존에 제시되고 있는 온도와 상대습도가 함께 쓰이는 통계적인 회귀식(Regression equation) 등에도 적용 할 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문의 습도 개념이 가까운 미래에 설치될 대규모 해상태양광 발전소의 모듈온도 및 출력 예측모델 제시에 도움이 될 수 있을 것이라 사료된다.

The Floating Photovoltaic power plants have been growing since distribution started in 2013, and expanded to a cumulative 250[GWp] in 2019. In 2025, it is expected to be installed at a cumulative scale of more than 500 [GWp] worldwide. Rooftop PV system has been supplied and installed since 1958. Floating PV system has a short period of start-up, so there are relatively few studies on temperature prediction, output prediction, and failure detection of modules in humidity environments. To analyze the operating characteristics of PV modules installed on floating and marine (installed in a humid environment), In this paper, a module temperature prediction method that can be applied to the output prediction of a PV system is proposed.
The Energy balance model was used to predict the module temperature. This model is a method of calculating the heat exchange between the photovoltaic module and the air in contact with the module, the electrical output of the photovoltaic module, the incident energy due to the sun, and the radiant heat from the module according to the energy conservation law. For the heat exchange analysis of this prediction model, the effect of humidity in a humid environment on the module was considered. The concept of absolute humidity was introduced and used instead of the relative humidity used in the existing heat exchange calculation. The reason is that relative humidity is an ambient temperature-dependent humidity expression method that changes rapidly depending on the ambient temperature. The prediction accuracy of this model was high on land with low humidity compared to water, but it had relatively low accuracy when applied in a humid environment. In particular, this characteristic was shown in the ambient temperature changed rapidly, and the concept of absolute humidity was used to solve this prediction accuracy problem.
In this paper, we quantified the existing relative humidity equation by applying absolute humidity, and a model that can be accurately predicted even in a situation in which the ambient temperature changes rapidly. The PV module temperature prediction model using these variables were more accurate in predicting RMSE by 1.4 and MAPE by 0.08 in Rooftop PV, and Floating PV was more accurately predictable for RMSE by 4.48, and more accurate for MAPE by 0.19.
Absolute humidity is not applied only to the model in this paper, It is considered that it can be applied to the previously proposed statistical regression equation in which temperature and relative humidity are used together. It is believed that the humidity concept in this paper can be helpful in presenting a module temperature and output prediction model for a large-scale marine PV plant to be installed in the near future.

#수상태양광 #해상태양광 #절대습도 #태양광모듈온도 #Energy balance model

제1장 서론 1
제2장 수상태양광 발전 시스템 4
제1절 수상태양광 발전 시스템 개요 4
1. 수상태양광 발전시스템의 필요성 4
제2절 국내·외 수상태양광 현황 5
1. 국내 수상태양광 설치현황 5
2. 국외 수상태양광 설치현황 6
제3절 수상태양광 출력에 영향을 주는 요소 8
1. 주변 온도의 영향 8
제3장 상대습도와 절대습도 14
제1절 상대습도 14
1. 상대습도의 정의 14
2. 상대습도를 이용한 열물리 17
제2절 절대습도 20
1. 절대습도의 정의 20
2. 절대습도를 이용한 열물리 22
제4장 태양광 발전 시스템 분석법 26
제1절 통계적 분석법 26
1. 상관관계 분석 26
2. 회귀분석(regression analysis) 29
제2절 열적 분석 모델 32
1. 에너지 평형 모델 32
2. 열전달 계수 38
가. 자연적 열교환 38
나. 강제적 열교환 41
다. 수식 최적화 42
제5장 태양광 발전 시스템 모듈 온도 예측 46
제1절 온도 예측모델 검증 실험 46
제2절 육상태양광 발전소 분석 54
제3절 수상태양광 발전소 분석 59
제6장 태양광 모듈 출력 예측 모델 비교 67
제1절 육상 및 수상태양광 67
제2절 상대습도 모델과 절대습도 모델 비교 71
제7장 모듈온도를 이용한 태양광 모듈 출력 예측 75
제1절 태양광 발전소 출력예측 75
참고문헌 81
ABSTRACT 88

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