[표지] 1
제출문 2
요약문 3
SUMMARY 6
CONTENTS 9
목차 10
제1장 서론 17
제1절 개요 17
1. 기술의 개요 17
2. 연구개발 성과지표 18
제2절 핵심기술 목표 및 TRL 달성도 자체 평가 19
1. 핵심기술 목표 평가 19
2. TRL 달성도 자체평가 20
제2장 위성영상 기반 신재생 모니터링 알고리즘 고도화 기술 개발 21
제1절 위성영상 기반 일사량 산정 모델 개발 21
1. GK - 2A 천리안 2호 위성영상 기반 일사량 산정 모델 개발 21
2. 모델 결과 검증 24
제2절 지형자료 동화 경사면 일사량 고도화 모델 개발 27
1. 계산 최적화를 위한 데이터베이스 구축 27
2. 지형자료 동화 고해상도 일사량 자원지도 구축 33
제3장 태양광 발전량 Nowcasting 알고리즘 고도화 기술 개발 37
제1절 발전량 데이터 모니터링 수집체계 구성 37
1. 기존 모니터링 수집 시스템 37
2. loT/클라우드/오픈소스 기반 모니터링 수집 시스템 40
제2절 태양광 발전량 예측 회귀 모델 개발 43
1. 연구자료 44
2. 분석 방법 46
3. 결과 및 분석 49
제3절 태양광 발전량 예측 AI 지능형 모델 개발 54
1. 물리적 수식 기반 태양광 발전량 예측 모델 분석 54
2. AI 모델 기반 태양광 발전량 예측 모델 개발 60
제4장 태양광 발전량 Forecasting 알고리즘 고도화 기술 개발 63
제1절 시계열기반 1일 선행 예보 모델 개발 63
1. 데이터 설명 63
2. 분석 데이터 전처리 과정 66
2. 시계열 분석 69
3. 모델 결과 비교 75
제2절 구름이동벡터 기반 태양광 발전량 예보 모델 개발 79
1. 기존 구름이동벡터 연구 리뷰 79
2. 구름이동벡터 기반 모델 개발 및 중단기 예보 88
제3절 장기 예보 모델의 후처리 성능 개선 모델 개발 97
1. Model Output Statistics(MOS) 설계 97
2. 기초자료 분석 99
2. 분석 데이터 전처리 102
3. 군집분석 105
4. 군집별 MOS 모델 개발 108
제4절 KIER-SolarWRF 모델 고도화 115
1. 기상청 현업 수치기상예측 모델 115
2. KIER-SolarWRF 모델 개발 117
제5장 신재생 발전량 예측시스템 개발 122
제1절 KIEReCAST 시스템 테스트베드 122
1. KIEReCAST 개선 과정 122
2. KIEReCAST 데이터 생산 과정 122
제6장 UV, PAR 파장 영역별 일사량 및 DNI 추정 경험 모델 개발 124
제1절 연구 자료 및 기기 124
1. MS711-DNI spectroradiometer & MS711 spectroradiometer(EKO) 124
2. Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 127
3. Ozone Monitoring Instrument(OMI) 127
4. Ozone Mapper and Profiler Suite(OMPS) 127
제2절 연구 방법 128
1. PAR 추정 모델 128
2. AOD 산출 방법 132
제3절 연구 결과 135
1. 안면도 지역에서의 PAR 추정 모델 검증 결과 135
2. 타 지역에서의 PAR 추정 모델 결과 및 사용가능성 평가 136
3. 구름 및 산란광 제거와 NO₂, O₃ Rayleigh 모수화를 통한 AOD 산출 정확도 개선 139
제7장 결론 145
[뒷표지] 148
〈표 1-1〉 Stage 별 기술 목표 및 세계 최고 수준 18
〈표 1-2〉 핵심기술별 목표치 및 달성치 19
〈표 2-1〉 위성영상 기반 일사량 성능 지표 24
〈표 3-1〉 지역별 선택된 지점수 45
〈표 3-2〉 선택된 회귀모델 47
〈표 3-3〉 AIC 결과 50
〈표 3-4〉 선택된 모델들의 분석결과 50
〈표 3-5〉 선형, Gompertz, 결합 모델의 오차율 분석 53
〈표 3-6〉 남부발전 25개 지점에 대한 패널 방향 최적화 결과 57
〈표 3-7〉 발전량 계산 물리 모델의 입력 변수 종류 및 사용 모델과 범위 59
〈표 4-1〉 발전량 관측 데이터 변수 설명 63
〈표 4-2〉 태양광 발전소 정보 데이터 및 변수 설명 64
〈표 4-3〉 관측 지점별 관측 기간 개요 65
〈표 4-4〉 발전량 1일 선행 예보 분석에 사용한 발전량 관측 기간 66
〈표 4-5〉 Training set과 Test set의 발전량 관측 기간 67
〈표 4-6〉 관측 지점별 발전량 ARIMA 모형 구축 결과 69
〈표 4-7〉 관측 지점별 발전량 ARIMA 모형 구축 결과 71
〈표 4-8〉 관측 지점 군집별 발전량 VAR 모형 구축 결과 73
〈표 4-9〉 10시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(부산 지점) 75
〈표 4-10〉 10시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(삼척 지점) 75
〈표 4-11〉 10시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(인천 지점) 75
〈표 4-12〉 10시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(영월 지점) 76
〈표 4-13〉 10시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(하동 지점) 76
〈표 4-14〉 17시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(부산 지점) 77
〈표 4-15〉 17시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(삼척 지점) 77
〈표 4-16〉 17시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(인천 지점) 77
〈표 4-17〉 17시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(영월 지점) 77
〈표 4-18〉 17시 기준 발전량 1일 선행 예보 모형 간 예측 오차 비교(하동 지점) 78
〈표 4-19〉 천리안 위성영상 기반 일사량 데이터의 변수 설명 99
〈표 4-20〉 UM-LDAPS 예보 모델 변수 100
〈표 4-21〉 위성영상 기반 일사량 데이터 및 UM-LDAPS 데이터의 일치화 데이터 변수 101
〈표 4-22〉 군집별 관측 지점 분포 106
〈표 4-23〉 KIER-SolarWRF 실험 설계 118
〈표 6-1〉 안면도 지역에서의 각 모델의 세부적인 검증 결과 135
〈표 6-2〉 완도, 평창, 삼척 지역에서의 각 모델의 세부적인 검증 결과 137
[그림 2-1] UASIBS - KIER 모델 순서도 22
[그림 2-2] GK - 2A 기반 위성영상 기반 일사량 23
[그림 2-3] 위성영상 기반 일사량과 관측일사량과의 비교: 서울대학교 지점 (a),... 25
[그림 2-4] 서울대학교 지점에서 위성영상 기반 일사량과 관측일사량간의 산포도:... 26
[그림 2-5] 국토지리원 한국 수치표고모델 28
[그림 2-6] 국토지리원 수치표고모델과 SRTM 수치표고모델의 비교 28
[그림 2-7] 직달일사량 가림 계산 모식도 29
[그림 2-8] 전국 상대 태양위치 계산 모식도 30
[그림 2-9] 주변 사물을 고려한 SVF 예시 31
[그림 2-10] 주변 지형에 의한 SVF와 경사면에 의한 가림의 중복 가능성 모식도 32
[그림 2-11] 지형자료 동화를 위한 구축 데이터베이스 요약 33
[그림 2-12] 천구 위치에 따른 태양과 그림자의 존재 유무 33
[그림 2-13] 기존 위성영상 자원지도와 국토지리원 지형자료의 영역 34
[그림 2-14] 지형자료 동화 절차 및 샘플 지역 가시화 35
[그림 2-15] 지형자료 동화 절차 전후 3차원 가시화 35
[그림 2-16] 한국 전체 영역 지형자료 동화 및 경사면 일사량 계산 결과 36
[그림 2-17] 지리산 인근 지역 지형자료 동화 및 경사면 일사량 계산 결과 36
[그림 3-1] 기존 모니터링 시스템의 하드웨어 구성 38
[그림 3-2] 기존 모니터링 시스템의 소프트웨어 구성 39
[그림 3-3] 자체 개발 프로그램의 인터페이스 39
[그림 3-4] 개선 시스템의 하드웨어 구성 40
[그림 3-5] 개선 시스템의 소프트웨어 구성 41
[그림 3-6] GUI 기반 Query maker 42
[그림 3-7] 선택된 태양광 발전소 위치 44
[그림 3-8] 신재생데이터센터 공개 실시간 위성 일사량 46
[그림 3-9] 코레일 본사 태양광 발전소(왼쪽)와 강원 솔라파크(오른쪽)의... 46
[그림 3-10] 최적 회귀모델 선정 플로우 차트 48
[그림 3-11] 강원 솔라파크에서 Gompertz, MMF, Linear 모델 49
[그림 3-12] 242 전지점을 사용한 최적 Gompertz... 51
[그림 3-13] 242지점에 대한 결합 모델... 53
[그림 3-14] 남부발전 25개 지점에 대한 GHI와 발전량 산점도 55
[그림 3-15] 남부발전 25개 지점에 대한 실측 발전량과 계산 발전량 산점도.... 58
[그림 3-16] 발전량 계산 물리 모델의 입력 변수에 따른 발전량 예측 정확도 변화 59
[그림 3-17] 제주도 전체 자료를 사용하여 계산한 모델별 발전량 예측 결과 62
[그림 3-18] 제주도 상위 297지점 자료를 사용하여 계산한 모델별 발전량 예측 결과 62
[그림 4-1] 발전량 관측자료 구성 63
[그림 4-2] 태양광 발전소 정보 관측자료 일부 64
[그림 4-3] 발전량 관측 지점 66
[그림 4-4] 10시 발표 예보 기준 예측 알고리즘 68
[그림 4-5] 17시 발표 예보 기준 예측 알고리즘 68
[그림 4-6] ARIMA 모형을 이용한 발전량 1일 선행 예보 결과 시계열 그래프 70
[그림 4-7] SARIMA 모형을 이용한 발전량 1일 선행 예보 결과 시계열 그래프 72
[그림 4-8] VAR 모형을 이용한 발전량 1일 선행 예보 결과 시계열 그래프 74
[그림 4-9] 태양광 예보 시간과 공간 해상도에 따른... 79
[그림 4-10] 모델 분석을 위해 추출한 300×300 km 크기의 청명도 시계열 샘플 영상 81
[그림 4-11] CMV 추출과 적용 성능 평가를 위한 현 시점 기준 시점 가시화 82
[그림 4-12] CMV 추출 모델에 따른 RMSE 비교 83
[그림 4-13] Optical Flow 방법과 Block Matching 방법의 추출 CMV 비교 83
[그림 4-14] 위성영상 자료를 기반으로 한 구름의 생성과 소멸 사례 84
[그림 4-15] OF 방법에 따른 추출 CMV 비교 85
[그림 4-16] 예보 시간에 따른 추출 CMV의 상관성 변화 86
[그림 4-17] 예보 시간에 따른 추출 CMV 비교 86
[그림 4-18] 예보 시간에 따른 Smoothing 전후 예보 모델 정확도 비교 87
[그림 4-19] 예보 시간에 따른 Smoothing 전후 예보 모델 결과 가시화 88
[그림 4-20] 예보 모델에 따른 구름 움직임 가정 다이어그램 89
[그림 4-21] 예보 모델에 따른 청명도 예보 결과 가시화 90
[그림 4-22] 국내 Persistence 예보 모델 정확도 가시화 91
[그림 4-23] 예보 모델에 따른 Skill Score 공간 분포 가시화 92
[그림 4-24] 예보 모델과 예보 시간에 따른 Skill Score 변화 92
[그림 4-25] 기존 CMV 연구와 본 연구의 최적화 모델 흐름도 93
[그림 4-26] 정확도에 따른 최적 중단기 태양 예보 모델 지도 94
[그림 4-27] 예보 시간에 따른 최적 중단기 태양 예보 모델 지도 95
[그림 4-28] 최적화 모델을 포함한 예보 모델과 예보 시간에 따른 Skill Score 변화 95
[그림 4-29] 전체 중단기 예보 모델의 평균 정확도 비교 96
[그림 4-30] 12시간 선행 태양광 발전량 예보 모델 개발 개념도 98
[그림 4-31] MOS 예보 모델 구성 98
[그림 4-32] 군집 평균 UM-LDAPS 데이터의 구성 100
[그림 4-33] 천리안 위성영상 기반 일사량 데이터 및 UM-LDAPS 데이터의 일치화 데이터의 구성 101
[그림 4-34] 전처리 된 천리안 위성영상 기반 일사량 데이터의 구성 102
[그림 4-35] 군집 평균 UM-LDAPS 데이터 프레임의 구성 103
[그림 4-36] 군집 평균 UM-LDAPS 데이터 1단계 전처리 104
[그림 4-37] 군집 평균 UM-LDAPS 데이터 2단계 전처리 104
[그림 4-38] 군집 분석 실루엣(silhouette) 결과 106
[그림 4-39] 지도상 군집별 관측 지점 분포 106
[그림 4-40] 군집 평균 위성영상 기반 일사량 데이터 1단계 전처리 107
[그림 4-41] 군집 평균 위성영상 기반 일사량 데이터 2단계 전처리 108
[그림 4-42] 위성영상 기반 일사량 데이터 결측일 109
[그림 4-43] 전일 21시 생산 UM-LDAPS 데이터 최종 투입 변수 110
[그림 4-44] 당일 03시 생산 UM-LDAPS 데이터 최종 변수 111
[그림 4-45] Stepwise와 유의성 검정을 통한 변수선택 111
[그림 4-46] 이상치와 영향점 제거 후 재적합 한 모형의 변수 목록 112
[그림 4-47] CL1_MOS_10(UM-F19, 16KST) 예측치와 16KST 관측치의 시계열 그래프 112
[그림 4-48] 전일 03시 생산 예보 데이터를 이용한 군집 1의 MOS 최종 모형 113
[그림 4-49] 전일 21시 생산 예보 데이터를 이용한 군집 1의 MOS 최종 모형 114
[그림 4-50] 군집1의 오전 6시 발표 예보의 선행시간에 따른 오차 비교 114
[그림 4-51] UM 수치기상예측 모델 영역 비교 115
[그림 4-52] KIER-SolarWRF 모델 영역 118
[그림 4-53] KIER-SolarWRF 모델 생산 체계도 119
[그림 4-54] 2020년 1월 16일 1200 KST 일사량 분포 120
[그림 4-55] 2020년 1월 16일 대전 지역 일사량 시계열 121
[그림 4-56] 수치기상예측 모델의 월평균 nMAE 비교 121
[그림 5-1] KIEReCAST 개선 과정 소개 122
[그림 5-2] KIER-eCAST의 예보 생산 체계도 123
[그림 5-3] KIEReCAST 예보데이터 표출 화면 123
[그림 6-1] 대전에 위치한 한국에너지기술연구원의... 124
[그림 6-2] EKO사 MS711-DNI spectroradiometer를 통해 관측된... 125
[그림 6-3] EKO사 MS711-DNI spectroradiometer를 통해 관측된... 125
[그림 6-4] 대전에 위치한 한국에너지기술연구원의 MS711... 126
[그림 6-5] EKO사 MS711 spectroradiometer를 통해 관측된... 126
[그림 6-6] EKO사 MS711 spectroradiometer를 통해 관측된... 126
[그림 6-7] m에 따른 PAR의 분포 130
[그림 6-8] Langley plot method 133
[그림 6-9] 안면도지역에서의 각 모델의 검증 결과 136
[그림 6-10] 5년간 월별 PAR/GHI 비와 상대습도의 변동성 138
[그림 6-11] 모든 날씨에서 Rayleigh 모수화만을... 139
[그림 6-12] 맑은 날씨에서 Rayleigh 모수화만을... 140
[그림 6-13] 맑은 날씨와 산란광을 제거하여, Rayleigh... 141
[그림 6-14] 맑은 날씨와 산란광을 제거하여, Rayleigh,... 142
[그림 6-15] 맑은 날씨와 산란광을 제거하여, Rayleigh,... 143
[그림 6-16] 맑은 날씨와 산란광을 제거하여, Rayleigh, NO₂와 높이에... 144