1.1 연구의 배경

태양광발전설비는 친환경 저탄소에너지원으로서 다른 신재생에너지에 비하여 지리적 여건에 관계없이 설치가 가능하므로 가장 많이 사용하는 에너지원이다. 최근 국내외 대단위 태양광발전소가 건립되고 있으며, 독립형 전력망에 적합하므로 섬이나 격오지에 설치되어 전기에너지 발생원으로 각광받고 있다. 하지만 비교적 많은 면적이 필요하며, 설치면적별 에너지밀도가 낮고 일조시간에만 발전이 가능한 점이 단점이다.

특히 기상에 영향을 많이 받으므로 에너지 발생량이 일정하지 않고 예측이 어려운 점은 전력망 특성상 신뢰도에 지대한 영항을 끼치므로 에너지저장장치나 비상발전장치를 연계할 수밖에 없는 구조적 문제점을 야기 시킨다.

따라서 기상 예보를 통한 태양광발전량의 정확한 예측은 에너지저장장치의 SOC(State of Charge)운영이나 비상발전기의 운영스케줄 뿐만 아니라 전력망의 신뢰도에까지 영향을 준다고 말할 수 있다.

본 연구에서는 국내 1MW급 태양광 발전소의 과거 발전량 데이터와 기상데이터(일조시간과 기온데이터)를 기반으로 태양광발전량과 기상여건의 상관관계를 분석함으로써 신뢰성 있고 정확한 발전량 예측 방법을 제시하고자 한다.

1.2 선행연구 및 연구의 범위

태양광발전량 예측에 대한 연구는 오래전부터 이루어져 왔으며 최근에는 좀더 정확한 예측량 연구가 진행 중이다. 또한 독립형 전력망의 경우 태양광발전의 의존도가 매우 높으며 이는 단독 전력망의 신뢰도와 경제성에 지대한 영향을 미친다.

따라서 독립형 전력망에 태양광발전소 건립 시 정확한 예측량을 토대로 하여야만 정확한 발전량 예측의 기초가 될 것이다. 뿐만 아니라 최근 REC의 지속적인 하락으로 인해 많은 신재생에너지 발전사업이 어려워지고 있다. 이는 잘못된 REC의 예측에도 문제가 있지만 부정확한 발전량 예측도 원인이 되고 있다.

기후예보에 따른 발전량의 예측은 선행연구에서도 기술하고 있으나, 소용량 건축물일체형 BIPV(Build- ing Integrated Photovoltaic system)의 1년간의 데이터를 기반으로 하고 있거나, 실험적인 데이터를 기준으로 하고 있으로 실용적으로 접근하는데 한계가 있다^[1-3].

또한 일사량만을 기초로 한 발전량의 예측으로 예측결과에 대한 신뢰성을 확보하기 어렵다^[4-9].

따라서 본 연구는 1MW급 실제 발전소의 1년 이상의 시간대별 데이터를 기반으로 정확한 발전량을 분석한다. 또한 기온에 따른 발전량 변화를 감안하여 실제 온도가 영향을 미치지 않는 조건에서의 일조에 따른 시간당 발전량을 분석하여 발전계수의 산출함을 연구 범위로 한다.

기상청의 날씨 예보를 이용하여 후일의 발전량 예상치를 보다 간단하고 정확하게 산출하기 위하여 계절별로 기본발전계수와 시간발전계수를 구분하여 분석함으로써 보다 정확한 예측값이 되도록 한다.

예측계수는 타 발전소의 실제발전량과 예측발전량을 비교하여 타당성을 입증한다.

2.1 1MW급 태양광 시간대별 발전량 데이터의 분석

국내의 대단위 태양광 발전단지 중 시간별 발전량를 공개한 단지를 선택하여 약 600일간의 데이터를 분석하고 이를 시간대별 기상데이터와 비교분석하여 기상과 태양광발전량과의 상관관계를 도출하였다.

● 태양광발전 실증단지 현황

발전소명 : ◯◯ 태양광발전소 1단계 사업

발전용량 : 태양광 고정형 1MW

위도/경도 : 34° 54'/126° 33'

송전개시일 : 2008년 3월

2015년도 발전량 : 1316.9MWh (일평균 : 3,607kWh)

시간별 발전데이터 근거 : 공공데이터 포털 서비스^[10,11]

그림. 1의 분석 자료는 2014년 6월부터 2015년 12월까지의 일간 태양광발전량 분포를 나타낸 것으로서 11월∼1월까지 동절기 기간에 눈에 띄는 발전량의 저하를 확인할 수 있다. 또한 7월∼8월까지는 높은 기온과 장마 등의 영향으로 일간 발전량은 크지 않고 발전량의 편차가 큰 것을 알 수 있다.

2.2 기상데이터와 태양광발전량 관계 분석

태양에너지를 이용하는 태양광발전은 기후의 여러요인에 복합적으로 영향을 받는다. 발전량에 영향을 많이 미치는 요소로는 온도변화와 일조량이며 이는 기상청의 예상데이터로 예측이 가능하다.

태양광발전인 주 소재가 반도체로 이루어져 있으며 반도체의 온도특성인 부특성(온도가 올라가면 내부 저항값이 상승하는 특성)으로 발전량이 저하된다^[12].

제조사별로 상이하지만 일반적으로 0.35%∼0.4%이며 25도를 기준으로 하면 기온이 60도로 온도가 상승하게 되면 0.4% 기준으로 총 출력용량의 14%의 출력저하가 발생하는 점을 감안하여야 한다. 따라서 소용량 태양광발전의 경우는 무시하여 좋을 수 있지만, MW급 발전소에서는 온도상승에 대한 별도 대책을 수립하거나 이를 감안한 발전량을 예측하여야 한다.

분석 기간중 기상조건이나 일간 발전량 등의 이벤트가 발생한 시각을 표 1과 같이 정리하였다.

또한 제조사별로 출력저하특성이 다르게 나타나므로 설계자는 모듈 선정 시 이를 감안하여야 한다. 만약 기온이 높은 지역(열대지방, 적도부근)에 발전소를 건립할 경우 적은 효율 차이라 할지라도 태양광 출력을 고려할 때 큰 차이를 발생 시킬 수 있다^[13].

표 2는 제조사별로 온도상승에 따른 태양광 모듈의 출력저하 특성이다.

온도상승에 따른 효율 저하가 $\eta _{t}$라고 하면 주위에 따른 태양광 발전량의 출력효율($\eta _{temp}$)은 (1)과 같이 표현할 수 있다.

실제 기온이 발전량에 끼치는 영향을 분석하여 보면 그림. 2와 같이 발전효율 변화가 계절에 따라서 변화하는 것을 알 수 있다.

따라서 일조량이 많은 3월부터 10월까지는 기온상승에 의한 태양광 출력 저하가 최대 -15%까지 발생하는 것을 알 수 있으므로 기온 및 계절에 변화에 따른 적절한 보정치를 적용하여야 한다.

그림. 3은 지면온도의 변화와 일간발전량과의 추이를 나타내었다.

태양광발전량과 지면온도의 관계현황을 비추어보면 일조량이 적은 겨울철에는 비교적 온도가 낮으므로 태양광 출력의 변화가 심하고 온도가 높은 여름철에는 태양광 패널의 온도상승으로 인하여 출력이 저하되는 관계가 형성되고 있다

태양광 발전과 밀접한 지표면의 온도는 최저 -3.8도이며 최고 57.9도이며 태양광발전량이 계측된 시간의 온도량의 평균치는 23.4도이다.

여기서 주목할 것은 2015년 8월 7일 오후1시의 경우 기온이 33.3도였지만 지표면 최고온도가 59.7로서 기온보다 약 30도가량 높게 측정되었으며 태양광 패널의 경우 열 축적으로 인하여 온도가 더욱 상승할 것으로 예측된다.

따라서 이를 감안한 계절별(한전기준: 봄 3월~5월, 여름 6~8월, 가을 9월~10월, 겨울 11월~2월 발전계수를 산출하여야 한다.

그림. 4는 2014년 6월부터 2015년 12월까지의 일조시간의 변화와 발전량 현황을 나타낸 것으로 그림과 같이 일조시간이 가장 많은 것은 봄, 여름이었으며 여름의 경우 일조량이 타 계절에 비하여 많은 반면, 온도상승에 따른 출력저하로 발전량이 줄어든 것으로 보인다.

2.3 기상데이터와 발전량데이터를 이용한 예측변수 추출

기상청 데이터가 일조시간 값의 예보를 할 경우에는 정확한 발전량을 예측할 수 있지만 만약 일조시간이 아닌 기상의 상태를 5단계에 걸쳐서 예보할 경우에는 일조시간을 산정하기 어렵다. 따라서 5단계 예보시스템에 따른 일조시간을 구분할 필요가 있으며 INDEX값은 계절별로 일조시간을 분석하여 평균값에 수렴하는 상수를 도출한 값이다.

표 3에 의한 일조시간은 지형이나 위치에 의해서 편차가 발생할 수 있으므로 적용 시 주의를 기울일 필요가 있다. 또한 태양광 패널의 방향이나 설치각도, 고정식과 추적식의 유무에 따라서 일조시간의 큰 변화가 있다.

태양광 발전량의 일조시간별 발전량을 분석한 결과 일간 일조시간이 1시간 이하인 경우에도 발전량이 기록되었다. 이는 구름 등의 일사량 산란으로 인하여 기본발전량이 발생한다는 것을 의미하며, 계절별로 발전량의 차이가 적지 않으므로 이를 고려해서 계절별 기본발전량과 시간당 발전량 계수를 산정할 필요가 있다. 즉 일조시간에 관계없이 발전 한다는 것을 의미하며 이를 감안하여 표 4와 같이 기본발전계수와 시간당 발전계수를 분리하여 추출하였다.

여기서 $W_{F}$는 일조시간이 1시간 이하인 날짜의 일간 태양광발전량의 비율로서 일조시간과 관계없이 발생되는 에너지 발생량이다. 즉 눈이나 비에 의해서 일기가 흐리더라도 구름 등의 산란에 의해서 태양광의 일부가 패널에 도달에 의해서 발생하는 태양광 발전량이라고 할 수 있다.

기상데이터에 의하면 일조량이 1시간 이하가 되는 일수는 전체 579일중 82일이나 되며 발전량은 81,585kWh나 되므로 일조량과 관계없는 기본발전량 상수의 산출이 필요하다.

계절별 시간당 발전량은 일조량이 1시간 이상인 날은 발전량의 합계를 일조시간으로 나눈 값이며 기본발전량을 중복되지 않도록 이 값을 제외시킨 값으로 산출하였다

상기내용을 종합하여 보면 예측발전량은 $P_{f . k}(k w h)$은 식 (2)와 같다.

즉 예측량은 계절별 기본값($W_{F}$)과 일조시간에 따른 시간당 발전량($H_{h,f}$)의 합으로 볼 수 있으며 이 수치에 온도계수를 적용함으로 알 수 있다.

예를 들어 태양광발전설비 용량이 500kWp이고 예측시점이 5월(봄)이며 기상예보는 구름많음이고 태양광 패널의 효율저하가 0.4%, 기온이 30도인 경우 지표면온도는 기온보다 평균적으로 7도정도 높은 점을 감안하면 온도계수는 식 (3)과 같다.

온도에 따른 태양광 발전량은 4.8%의 출력저하가 예상되며 예측발전량은 식 (4)와 같다.

이며 일간기본발전량은 434.4kWh이고 일조시간에 따른 발전량은 1,665.8kWh이므로 합계는 2,100kWh이며 온도계수를 적용하면 다음날의 태양광 발전량은 1999.2kWh으로 예상할 수 있다.

식 (4)와 같이 계절별 일조상수와 시간상수를 이용하여 보다 빠르고 간단하게 태양광 발전을 예측할 수 있음을 알 수 있다.