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00_수평면 전일사량 직달/확산 분리 산출 프로그램
00_수평면 전일사량 직달/확산 분리 산출 프로그램해당 프로그램은 국토교통과학기술진흥원 기초원천 과제의 지원을 받아 수행된 연구의 결과물입니다.
Skartveit과 Olseth (1998)에 의하여 개발된 시간에 따른 수평면 전일사량의 변환상수(σ3)를 활용한 알고리즘을 사용하여 제작하였습니다.
이 모델은 노르웨이 베르겐에서 32년동안 관측된 기상데이터를 활용하여 알고리즘 모델이 개발되었으며, 유럽 전역에 설치된 기상관측소에서 실측된 기상데이터와의 상관성 연구를 통하여 그 우수성이 입증 된 바 있습니다.
시간단위의 실측된 수평면 전일사량 데이터를 입력하여 직달/확산 일사량으로 분리하여 산출할 수 있는 엑셀 기반의 프로그램입니다.
관심있는 연구진의 많은 활용과 의견을 환영합니다.
궁금한게 있는데, GHI 탭에 Sunshine_measured에는 어떤 데이터를 집어넣으면 될까요?
전일사량을 측정하지 않는 지역의 전일사량을 추정하기 위해서 만들게 되었습니다.
해당 프로그램은 선형예측모델을 적용하여 작성되었습니다.
그런데 기상청에서 공개하고 있는 수평면 전일사량 수치(MJ/m2)로는 정확한 발전량을 계산할 수 없다고 해서 방법을 찾다가 "수평면 전일사량 직달/확산 분리 산출 프로그램" 을 접하게 되었습니다.
그렇다면 이 프로그램을 통하여 수평면 직달 일사량데이터를 분리해 낼 수 있다는것인데
분리한 수평면 직달 일사량데이터로 임의의 경사각으로 설치된 태양전지의 발전량을 계산할 수 있는지와 그 방법을 알고 싶습니다.
감사합니다.
밤이라 찾아 보지는 못했는데요. 기억에 지역별 발전량지도도 개발된 것으로 알고 있거든요.
아쉽게도 에너지기술연구원, 한전 등 발전량지도를 제공하고 있는 사이트에서 다운로드할 수 있는 수치 데이터는 너무 과거 데이터일뿐만 아니라 관측점 별 일단위 데이터를 다운로드 할 수 있는 수치 데이터로 제공하지 않고 있는것 같습니다.
업무 관계상 2018년부터 현재까지 가능한 전국의 많은 지역의 일단위 태양광발전량을 최대한 정확히 산출해야하는 상황입니다.
혹시 2018년부터 현재까지 전국 지역별 일단위 태양광발전량을 직접적인 수치 데이터로 제공하고 있는 사이트를 알고 계시면 알려주시면 큰 도움이 되겠습니다.
1. "최대한 정확히 산출"의 의미를 잘 모르겠습니다. 태양광 발전량의 산출은 논리의 결과일 뿐, "정한한 산출"은 안되거든요. 그 의미를 알려 주시면 감사하겠습니다.
그리고 실례되는 질문일 수 있겠으나, 이 결과를 얻고자 일을 시키신 분의 목적을 여쭈어 볼 수 있을까요?
태양광발전업을 하시려는 것인지.. 아니면 다른 목적이 있으신 것인지 궁금합니다.
2. "수평면 전일사량 수치(MJ/m2)로는 정확한 발전량을 계산할 수 없다고..." 는 어디서 들으신 이야기신가요?
1. 목적 : 기상청이나 기관에서 제공하는 특정일(2018년 이후) 의 일사량 데이터를 근거로
해당일에 임의의 경사각(예컨데 45도) 으로 설치한 태양전지 패널의 발전량을 산출
2. 의도 : 발전량 산출을 통하여 현장에서 기 설치 운용중인 태양전지 패널의 용량 및 수량의 적정성을 검증
3. 저도 태양광 발전에 대해 지식이 일천해서 정확히는 모르고 있습니다.
다만, 1번의 내용을 확인하기 위하여 인터넷의 여러 자료를 섭렵해본 결과로
수평면전일사량(MJ/m2) 이 직달일사량+확산(산란)일사량 값이므로
태양전지의 발전량 산출의 정확도 향상을 위해서는
확산(산란) 일사량을 배제하고 직달일사량만을 가지고 산출해야한다는 의견이 많이 있는것 같아서 그렇게 질문 드린것입니다.
4. 관리자님의 의견은 기상청에서 제공하는 수평면 전일사량을 가지고 수치 보정없이 임의의 경사각으로 설치한 태양광의 발전량을 산출하는것이 맞다는 말씀이신지요?
그렇다면 어떤 계산식으로 계산하면 되는지 알려주시면 감사하겠습니다.
태양광패널의 발전량을 산출
기상청 데이타는 기상대가 있는 위치의 값입니다. 그 것도 기상청의 일사량데이타는 수평면전일사량이므로, 45도의 값은 신도 모릅니다. (여기서 1차 오류)
기상대가 있는 위치의 운량과 아주 조금이라도 떨어진 지역일도 일사량은 다릅니다. 특정 위치의 일사량은 거기서 실측을 해야 합니다. (여기서 2차 오류)
매년 같은 날이라도 기후는 다릅니다. (여기서 3차 오류)
어제 오늘을 안다고 해도, 내일은 또 다릅니다. (여기서 4차 오류)
그래서 표준기상데이타를 만듭니다. 그 오락가락하는 기후의 10년 평균 (엄밀히 평균도 아닙니다. 합리적 논리일 뿐입니다. )을 내서 가상의 1년 데이타를 생성합니다. (여기서 1~4차 오류를 보정합니다.)
직산분리모델은 이 표준을 만들기 위한 하나의 알고리즘이지, 특정일의 직산분리를 하려는 목적을 가지고 있지 않습니다.
그러므로 직산분리모델을 이용하여 실제 발전량을 계산할 수는 없습니다. (신도 못합니다.)
실제 발전량은 실제 측정을 해야 합니다. 그래서 거의 모든 대규모 태양광 회사는 자체 모니터링 설비를 보유하고 있습니다.
그래서 발전량은 결국 추정해야 하며, 그 것과 실제 발전량의 오차 범위는 아무도 알 수 없습니다. 그저 크게 차이가 없다고 믿어야 하는 부분입니다.
그러므로, 직산분리는 큰 의미가 없습니다. 실제 실측데이타와 전일사량과의 관계를 연구하여 만들어 낸 태양광발전지도를 이용해야 합니다.
그러므로 "2018년부터"라는 가정은 의미가 없습니다.
태양광지도는 아래 링크에 있습니다. (크롬에서는 접속되지 않습니다.)
https://kier-solar.org/
이를 이용한 발전량 산출 지도는 아래와 같습니다.
https://map.haezoom.com/
엑셀파일 자체는 암호없이 사용하는데는 지장이 없으실거여요. 특정 알고리즘에만 걸어 놓은 것이거든요.
만약 다른 이유라도 사용할 수 없는 조건이 나온다면 다시 말씀해 주시어요.
엑셀을 사용하려고 보니 Radiation Source Year라는 항목이 있는데, 이 항목에 대한 질문들이 있습니다.
1. 직달일사, 확산일사를 구할 때 중요하게 사용되는 인자인지 궁금합니다.
2. 계산 모델에 의해 제한되는 연도가 있는지도 궁금합니다.
ex) 2004~2018년만 가능
2. 딱히 그렇지는 않습니다. 일사량 측정이 된 년도면 가능합니다. 다만 최소 10년 이상의 데이타에 대한 표준 일사량을 산출해야 합니다.
그런데 2번 질문에 대한 답변 의미가
2000년이든, 2021년이든 제가 기상청에서 일사량 데이터를 받아서 프로그램에 입력시키고, Radiation Source Year에 해당 년도를 적어주면, 직달일사와 확산일사를 구해주는 건 맞지만,
표준기상데이터 원래 의미를 생각하면, 10년 이상의 데이터를 모두 변환시키고 그 지역의 기후를 대표할 수 있도록 데이터를 편집(ex)1월=2004년 1월, 2월= 2010년 2월, ...)하라는 말씀이신지요?
친절한 답변 감사합니다!
기상청에서 제공하는 일사량 자료를 이용해서 직달일사와 확산일사를 분리하려고 하는데
사용 중에 궁금한 사항이 있어 질문드립니다.(첨부파일을 같이 봐주시면 감사하겠습니다,)
*GHI (수평면 전일사)가 DHI(수평면 확산일사)와 DNI(수평면 직달일사)의 합으로 알고있습니다.(잘못 알고 있다면 죄송합니다.)
첨부파일에 8시 데이터를 보면 확산일사가 100%고, GHI = DHI + DNI 를 만족합니다.
하지만 11시 계산결과에서는 DHI + DNI 합이 GHI보다 큽니다. 그리고 DNI가 GHI 보다 더 큰것을 볼 수 있는데 제가 아는 지식과 달라서 여쭤봅니다. 그리고 11시에는 직달일사가(722W/m2)로 전일사(502W/m2)보다 클수 있는지도 궁금합니다.
감사합니다.
김성민 님 글 „*GHI (수평면 전일사)가 DHI(수평면 확산일사)와 DNI(수평면 직달일사)의 합으로 알고있습니다.“
위 내용을 조금 잘못 알고 계신 것 같습니다.
DNI는 '수평면 직달일사'가 아니고 그냥 '직달일사' 입니다. 여기서 쓰인 용어 "수평면"은 수평면에 직각으로 떨어지는 일사를 의미합니다.
따라서 일사의 바른 관계는
GHI = DHI + cos(θ_z) * DNI
여기서,
GHI(Global Horizontal Irradiance) : 수평면 전일사
DHI(Diffuse Horizontal Irradiance) : 수평면 확산일사
DNI(Direct Normal Irradiance) : 직달일사 - solar beam
θ_z : 천정각
따라서 '수평면 직달일사'는 '직달일사 DNI (solar beam)'에 '천정각 코사인 값'을 곱한 값입니다.
반면에 '수평면 확산일사'는 대기 중에서 산란 / 확산되어 더이상 solar beam이 아니기 때문에 beam의 유입각에 영향을 받지 않습니다. 따라서 건축물 수직벽체의 정북향은 확산일사만의 영향을 받는 것입니다.
추가적으로 건물 시뮬레이션 기상데이터에 '수평면 직달일사'가 아닌 그냥 '직달일사'가 사용되는 이유 다음과 같습니다. 첫번째 이유는 건물 외피의 향과 각도가 다양하기 때문입니다. 예를 들어 향에 따른 수직벽체, 다양한 각도의 경사지붕 및 평지붕, 그리고 건물의 음영 – 지붕 처마, 창 리빌(reveal)과 창틀, 주변 장애물 등이 있고, 이 외피 형상에 따라 직달일사 천정각과 건물 외피의 관계가 1년 8760시간 동안 계속 바뀌므로 '수평면 직달일사'가 아닌 '직달일사' 값을 기상데이터에 바로 사용하는 것입니다. 두번째로 일사 측정 위치 또는 건물의 위치, 즉 경도와 위도에 따라 직달일사의 유입각이 달라지기 때문에 본래 '직달일사' 값을 바로 사용하는 것입니다.
따라서 '직달일사'가 '수평면 전일사' 보다 클 수도 있습니다.
감사합니다.
그림 : 대한민국 서울 표준기상데이터 (Test Reference Year), 출처 : WUFI® Pro by Fraunhofer IBP and Passive House Institute Korea (한국패시브건축협회)
이번에 직달일사가 수평면직달일사와 다르다는 것을 알게되었습니다.
말씀해주신 글을 읽다보니 추가적으로 질의드리고 싶은것이 있는데요..
제시해주신 식 GHI = DHI + cos(θ_z) * DNI 가 있고, 이 식에서 DNI가 GHI보다 크기 위해서는 cos(θ_z) 가 음수가 나와야 할것 같습니다. 그렇다면 세타(천정각)이 90도 보다 커야는데, 그렇다면 DNI가 GHI보다 큰 시간은 태양이 지면보다 낮은 일출이나 일몰같은 시간대가 되야하는것 아닐까요? 위 댓글에서 제가 올린 결과에서는, 천정각이 거의 90도 일것 같은 오전 11시와 오후 12시에도 DNI가 GHI보다 왜 큰것인지 궁금합니다.
말씀드린 것과 같이 '수평면 직달일사'는 '직달일사 DNI (solar beam)'에 '천정각 코사인 값'을 곱한 값입니다. 즉 '천정각' 0° (대략 하지 정오 - 위도와 경도에 따라 최소값이 달라짐) ~ 90° (일출 또는 일몰)는 코사인에 의하여 1 에서 0의 값을 갖게 됩니다.
김성민 님께서 올려주신 이미지에서 2월 15일 11시를 예로 들어보겠습니다.
이미지에 장소(위도, 경도)와 연도에 대한 정보가 없으므로, 제가 임의대로 서울, 2020년이라 설정하겠습니다.
서울 2020년 2월 15일 11시에 '천정각'은 59.7828° (태양고도 30.2172°)입니다. 이 천정각에 코사인을하면 0.50328입니다.
이제 이 값을 김성민 님께서 올려주신 이미지에 있는 값에 대입해보겠습니다.
GHI = DHI + cos(θ_z) * DNI
502.8 W/m^2 = 130.9 W/m^2 + 0.50238 * DNI
DNI = 740.3 W/m^2
위 이미지에서는 DNI는 722.3 W/m^2인데 계산값은 740.3 W/m^2으로 오차 18 W/m^2가 발생하였습니다. 이 오차는 가정된 위치와 연도에 의한 것입니다.
결론적으로 '천정각 코사인 값'이 0에서 1 사이에 있으므로 DNI가 '수평면 전일사' 보다 커질 수도 있는 것입니다.
감사합니다.
저는 정오에는 태양이 머리 꼭대기 위에 있기때문에 '천정각도가 0도' 라고 생각했었는데 잘못 생각했고,
이번에 공부를 하면서 천정각도 0가 되는 시점은 잘 없다는것을 알게되었습니다.
예시까지 들어주시며 친절하게 답변해주셔서 감사합니다.
항상 좋은 일만 가득하시길. 안녕히 계세요.
조만간 버전 2 가 공개될 예정입니다.
새 버젼에서는 기상청에서 측정된 수평면 전일사량을 입력하면, 기존의 수평면에서만의 일사 분리 뿐만 아니라 수직벽체 16방위에서의 일사량과 임의의 경사와 향을 가진 외피에 도달하는 일사량 분리까지 가능한 기능을 추가하였습니다.
- 서울 (위도 37.6° North) : α_sol,M. = 76.1° & 29.2°
- 부산 (위도 35.1° North) : α_sol,M. = 78.4° & 31.5°
- 제주 (위도 33.4° North) : α_sol,M. = 80.1° & 33.2°
하짓날 남중고도 때 천정각(90° - 태양 고도)이 0°에 거의 가까워지는 곳은 위도가 북반구와 남반구 약 23.5°인 곳입니다. 왜냐하면 현재 지구 자전축의 기울기가 약 23.5°이기 때문입니다. 예를 들어 동아시아에서 중국의 광저우(Guangzhou), 홍콩(Hong Kong), 마카오(Macao) 등이 북반구 위도 23.5° 가까이에 있습니다. 따라서 우리나라의 경우 북반구 위도 23.5°에 가까워지는 남부로 갈수록 남중고도가 높아지나, 남중고도 90°(=천정각 0°)에 도달하는 경우는 없습니다.
기상청 자료로 자체적인 EPW 파일을 만들고 있는데, 궁금한 점이 생겨서 도움을 요청드립니다.
EPW 중, E+가 사용하는 일사정보는
1) Horizontal infrared radiation intensity,
2) Direct normal radiation,
3) Diffuse horizontal Radiation이 있는데,
여기서 2) Direct normal radiation, 3) Diffuse horizontal Radiation는 전일사량을 직산분리 해서 구할 수 있는데, 1) Horizontal infrared radiation intensity을 어떻게 구하는지를 모르겠습니다.
E+ 엔지니어링 매뉴얼에서는 1)에 대한 데이터가 없는 경우에 4) opaque sky cover로 구할수 있다고 하는데 그렇다면 기상청에서 제공하는 운량을 4) opaque sky cover에 넣으면 EPW를 만들수 있을까요?
그리고 1) Horizontal infrared radiation intensity의 사전적 정의도 헷갈립니다. Global horizontal Radiation에서 적외선 파장에 대한 부분만 추출한 복사 강도라고 생각되는데,,이 해석이 맞는지.. 의견을 구해봅니다.
감사합니다.
우선 질문하신 'Horizontal infrared radiation intensity'의 정의부터 설명을 드리겠습니다. E+에서는 'Horizontal infrared radiation intensity'이지만 "horizontal"을 제외하고 규준에서의 정식 명칭은 'longwave atmospheric irradiance' 입니다. 모든 물체는 0 K 보다 높으면 에너지를 갖게 되고, 전자기파(열복사)로 에너지를 방출합니다. 이를 복사열이라고 하는데 실질적으로 240 K 이상에서 측정이 됩니다. 천공도 온도를 갖고 있기 때문에 마찬가지로 복사열을 방출합니다. 이 때, 수평면에서 측정된 천공복사열의 양이 'horizontal longwave atmospheric irradiance'입니다. 우리나라 기상청에서는 이 값을 제공하지 않고 있습니다.
따라서, 알고 계신 것과 같이 운량으로 예측하는 모델이 존재합니다. 예를 들어 겨울철 야간에 하늘에 구름이 없으면 건축물은 우주온도와 복사열교환을 하게 되고, 구름이 있는 경우에는 구름온도와 복사열교환을 하기 때문에 큰 차이를 갖게 됩니다. 때문에 겨울철 청명한 날 밤에 구름낀 날보다 성에가 더 잘 끼는 이유입니다 (특히 자동차에서). 이러한 원리로 운량에 따른 'horizontal longwave atmospheric irradiance'를 예측하는 모델이 대표적으로 가장 많이 사용됩니다. 하지만 기상데이터에 'opaque sky cover'가 있을 경우 E+가 자동으로 'horizontal longwave atmospheric irradiance'를 계산해주는지는 잘 모르겠습니다. (타 시뮬레이션의 경우 자동으로 계산이 되기도 합니다.) 따라서, 기상데이터에 운량 유무에 따라 시뮬레이션 결과를 비교해 보셔야 할 것 같습니다. 겨울철을 집중적으로 보셔도 충분합니다. 결과 차이가 없다면 모델을 활용하여 천공 반복사량을 직접 계산하셔야 합니다.
감사합니다.
아니요. 윤년 계산이 불가능합니다.
"해당 계산기"는 건물시뮬레이션 기상데이터용으로 제작된 것으로 8760시간에 대해서만 가능합니다.