397 330

Full metadata record

DC FieldValueLanguage
dc.contributor.author이주-
dc.date.accessioned2019-11-29T21:55:09Z-
dc.date.available2019-11-29T21:55:09Z-
dc.date.issued2017-08-
dc.identifier.citation한국철도학회논문집, v. 20, no. 4, page. 474-481en_US
dc.identifier.issn1738-6225-
dc.identifier.issn2288-2235-
dc.identifier.urihttp://koreascience.or.kr/article/JAKO201730048779668.page-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/115277-
dc.description.abstract국내에서 태양광 발전설비 설계 시 설계 단계에서의 태양광발전소의 발전량 예측은 국내 현장임에도 불구하고 PVsyst, PVWatts 등 해외 발전량 예측 프로그램과 해외 기상 자료를 이용하여 발전량을 예측하는 경우가 대부분을 차지하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 기상정보를 활용한 발전량 예측 비교 연구를 위하여 현재 운영중인2개 지역의 국내 태양광발전소를 대상지로 선정하였다. 발전량 예측 프로그램인 PVsyst를 활용하여 Meteonorm 7.1과 NASA-SSE의 해외 기상정보를 이용한 발전량 예측값과 국내 기상청 (Korea Meteorology Administration) 기상정보를 활용한 발전량 예측 정확성을 비교하였다. 추가적으로, 기상자료 비교 분석을 통한 발전량 예측 개선 방안을연구하고, 최종적으로 실제 발전량과의 비교 분석을 통해 기후요소가 고려된 태양광 발전량 예측 수정 모델을 제시하였다. When designing photovoltaic power plants in Korea, the prediction of photovoltaic power generation at thedesign phase is carried out using PVSyst, PVWatts (Overseas power generation prediction software), and overseasweather data even if the test site is a domestic site. In this paper, for a comparative study to predict power generationusing weather information, domestic photovoltaic power plants in two regions were selected as target sites. PVsyst,which is a commercial power generation forecasting program, was used to compare the accuracy between the predictedvalue of power generation (obtained using overseas weather information (Meteonorm 7.1, NASA-SSE)) and the pre-dicted value of power generation obtained by the Korea Meteorological Administration (KMA). In addition, we havestudied ways to improve the prediction of power generation through comparative analysis of meteorological data.Finally, we proposed a revised solar power generation prediction model that considers climatic factors by consideringthe actual generation amount.en_US
dc.description.sponsorship이 논문은 2017년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 진행중인 한국연구재단-기초연구지원사업(No. 2016R1D1A1B03932224)의 지원을 받아 수행된 연구임.en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국철도학회en_US
dc.subjectPVsysten_US
dc.subject태양광 발전량en_US
dc.subject저탄소 에너지en_US
dc.subject태양광발전시스템en_US
dc.subject태양광 발전량 예측en_US
dc.subjectPVsysten_US
dc.subjectPhotovoltaic power generationen_US
dc.subjectLow carbon energyen_US
dc.subjectPV systemen_US
dc.subjectPhotovoltaic power generation pre-dictionen_US
dc.title철도인프라용 태양광발전시스템 확대를 위한 기상정보 활용 발전량 예측 비교 연구en_US
dc.title.alternativeComparative Study to Predict Power Generation using Meteorological Information for Expansion of Photovoltaic Power Generation System for Railway Infrastructureen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.no4-
dc.relation.volume20-
dc.identifier.doi10.7782/JKSR.2017.20.4.474-
dc.relation.page474-481-
dc.relation.journal한국철도학회논문집-
dc.contributor.googleauthor유복종-
dc.contributor.googleauthor박찬배-
dc.contributor.googleauthor이주-
dc.contributor.googleauthorYoo, Bok-Jong-
dc.contributor.googleauthorPark, Chan-Bae-
dc.contributor.googleauthorLee, Ju-
dc.relation.code2017019000-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF ENGINEERING[S]-
dc.sector.departmentDIVISION OF ELECTRICAL AND BIOMEDICAL ENGINEERING-
dc.identifier.pidjulee-


qrcode

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

BROWSE