배준학
(Joon-Hak Bae)
1iD
김기채
(Ki-Chai Kim)
†iD
-
(Graduate Student, Dept. of Electrical Engineering, Yeungnam University )
Copyright © The Korean Institute of Illuminating and Electrical Engineers(KIIEE)
Key words
NMOT, PV estimation, PV operating temperature, Photovoltaic power system, PV reliability
1. 서 론
태양광모듈의 인증시험표준 IEC 61215:2005 공칭작동셀온도(NOCT : Nominal operating cell temperature)는 수년전부터
전 세계 국제인증시험기관(CBTL : International certification body testing laboratory) 및 제조업체에서
장기적으로 시험을 통해 지역별 및 계절별에 따른 NOCT를 추정하였다 (1-2). 그리고 대부분의 태양광모듈 제조업체들은 표준시험조건(STC: Standard test condition)인 일사량 1000 W/㎡, 주변온도 25
℃ Air mass 1.5에 대한 출력특성과 NOCT의 일사량 800 W/㎡, 주변온도 20 ℃, Air mass 1.5에서의 출력특성을 태양광모듈
데이터 시트에 포함시킨다(1-4).
또한, NOCT는 태양광발전시스템의 발전량 예측에 사용되는 각종 소프트웨어에서는 NOCT 45 ℃ ± 5 ℃를 규정하여 시뮬레이션을 하고 있으며,
최근에 출시되는 고효율 태양광모듈의 경우 50 ℃가 넘는 NOCT도 나오고 있다(5). 그러나 제조회사들은 NOCT의 변동이 커서 불확실성에 대한 의문을 제기해 왔으며, NOCT를 실제 발전량 예측의 토대로 적용해야 하는 지에 대해서도
지속적인 의문이 제기 되었으나, 현재까지 명확히 제시된 수치가 없었다. 실제로 태양광발전시스템의 발전량은 태양광모듈 온도 및 일사량 조건에서 의해
발전량이 좌우되며, 공칭작동셀온도는 주로 태양광모듈 온도, 일사량과 주변온도 및 풍속 등의 환경적 요인에 의해 결정 된다(6).
이러한 상황에서 IECEE TC82 WG 2에서는 NOCT의 불확실성과 관련하여 최근 태양광모듈 시험 규격인 IEC 61215:2005를 폐지하고,
IEC 61215-2:2016로 제정하면서 NOCT 시험항목을 삭제하고, 공칭모듈동작온도(NMOT: Nominal module operating temperature)시험
항목으로 대체 하였다(7). NMOT는 NOCT보다 매개변수를 다변화하였으며, 특히 전기적 부하를 모듈에 연결하여 발전되는 전력을 소모시킨다는 점에서 차별화된다.
따라서 본 논문에서는 NMOT의 매개변수인 일사량, 주변온도, 태양광모듈온도 및 풍속이 NMOT 값을 산출하는데 미치는 특성을 알아보고, 특히 매개변수
중 하나인 풍속이 온도에 미치는 영향을 분석하였다.
2. 실험 설치
본 연구의 데이터 수집에 사용된 태양광모듈, Module-1(M1) 및 Module-2(M2)는 전자부하에 연결하여 최대 전력점 추적 (MPPT :
Maximum power point tracker) 기능을 갖는 부하 상태로 NMOT의 요구조건에 부합하도록 하였고, 동일한 조건에 옥외폭로 되어
신뢰성 있는 비교 분석이 가능하도록 나란히 설치하였다. 온도측정은 태양광모듈 후면에 IEC 61853-2:2016에 따라 그림 1과 같이 열전대 온도센서(K-type)를 4곳에 부착하였다(7-8).
Fig. 1. Four positions for measuring the temperature of the test module behind the module
또한, 정확하고 신뢰성 있는 측정을 위해 데이터 수집에 사용된 장비들은 IEC 61724-1:2017을 충족할 수 있도록 국가교정기관에서 교정을 받았으며,
표 1에 각각의 장비에 대한 사양 및 정밀도를 요약하였고, 모든 데이터는 5초마다 수집되었다
(9-10).
3. 실험 방법
NMOT의 매개변수인 일사량, 주변온도, 태양광모듈온도 및 풍속 등의 요구조건은 표 2와 같이 정리하였다.
그리고 61215-2에 의한 NMOT 산출 모델식은 다음 식(1)과 같이 구할 수 있다.
NMOT에서 태양광모듈 접합부온도($T_{j}$)는 활성화된 모듈의 주변온도($T_{amb}$)와 일사량($G$), 풍속($v$), 절편($u_{0}$),
기울기($u_{1}$)의 관계 함수이다. 주변온도와 모듈온도($T_{m}$)의 차이($T_{m}- T_{amb}$)는 주변온도와 독립적으로, 400
W/㎡이상의 일사량에 비례하는 것을 토대로 풍속에 대한 함수 $u_{0}+u_{1}\bullet v =G/(T_{m}-T_{amb})$로 표현 할
수 있다
(8,11-15).
Table 1. Installed data acquisition equipment including manufacturer type and accuracy.
|
Equipment
|
Manufacturer and model
|
Accuracy
|
|
Data acquisition
|
Hioki / LR8402-20
|
± 0.1 %
|
|
Pyranometer
|
Kipp&Zonen / CMP21
|
± 3 %
|
|
Ambient temperature
|
Delta-Ohm / HD9008TRR
|
± 0.1 °C at 25 °C
|
|
Relative humidity
|
Delta-Ohm / HD9008TRR
|
± 2 % R.H.
|
|
Wind speed
|
Thies clima / 4.3820.01.3101
|
± 0.1 m/s
(< 4 m/s)
± 2%
(5 ~ 85 m/s)
|
|
Wind direction
|
Thies clima / 4.3820.01.3101
|
± 1°
|
|
Temperature
|
dhtc / K-type thermocouple
|
± 0.4 %
|
|
DC electronic Load
|
NI / sbRIO-9627
|
0.2 % ± 0.02 V
0.2 % ± 0.01 A
|
그리고 10일 이상 다른 날에 수집된 데이터로 풍속($v$)에 대한 $G/(T_{m}-T_{amb})$의 분산형 그래프를 얻은 뒤 오전과 오후 각
10개 이상의 데이터가 수집된 날짜만 고려해 보면, 선형 회귀한 식 $u_{0}+u_{1}\bullet v$로 나타낼 수 있다.
이에 공칭모듈동작온도를 산출하기 위해 IEC 61215-2:2016에서 기본조건으로 주어진 $T_{amb}$= 20 ℃, $v$ = 1 m/s, $G$
= 800 W/㎡ 를 대입하면 일자별 NMOT 접합부 온도($T_{j}$)를 산출할 수 있다(16-17).
Table 2. The requirements of NMOT according to IEC 61215-2:2016
|
|
NMOT(IEC 61215-2:2016)
|
|
Tilt angle
|
37.5° ± 2.5°
|
|
Period
|
4 h before local solar noon to 4 h after local solar noon
|
|
Data acquisition
|
Interval of no more than 5 s
|
|
Electrical
load
|
Maximum power point tracker (MPPT)
|
|
Thermal
sensor
|
Four points ;
Top : 1 point,
Middle : 2 points,
Bottom : 1 point
|
|
$T_{m}$
|
Exclude the temperature that differs most from the four module temperature means
$T_{m}$ = average of 3 points
|
|
Acceptable data points
|
At least 10 different days and at least 10 data points both before and after solar
noon
|
|
Model
|
$T_{m}-T_{amb}=\dfrac{G}{u_{0}+u_{1}\bullet v}$
$v$ = 5 minutes average of wind speed
$G$ = total solar irradiance
|
|
Regression
|
$v$ against ($G/(T_{m}-T_{amb)}$)
|
|
Reject the following
|
|
Irradiance
|
Below 400 W/㎡
|
|
Max. irradiance – Min. irradiance during 10 minutes > 10 % of Max. irradiance
|
|
Wind speed
|
Instantaneous wind speed during 10mins
below 0.25 m/s or over 3 x wind speed during 5 minutes average
|
|
wind speed of 5 minutes average below
1 m/s or over 8 m/s
|
4. 실험 결과
본 연구를 통해 수집된 데이터는 표 3과 같이 NMOT의 요구사항에 따라 필터링을 한 10일의 데이터를 분석한 결과이며, NMOT 산출 시 사용되는 풍속과 온도센서 부착 위치의 변화가
NMOT에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.
더욱이 오전 10시 이전의 일부 데이터를 적용 할 경우 비선형 곡선이 발생되며, 이에 따라 상관계수와의 연관성이 확인되었다.
4.1 매개변수 풍속의 영향
NMOT는 필터링 조건에서 풍속 범위가 1 m/s~8 m/s로 기존 NOCT의 풍속범위인 0.25 m/s~1.75 m/s에 비해 넓다. 높은 풍속은
태양광모듈의 동작온도에 영향을 미치는 요소 중에 하나이므로, 풍속이 높을수록 일사량에 따른 태양광모듈온도는 낮아지는 것으로 알려져 있다. 이를 확인하기
위해 그림 2와 같이 NMOT 요구조건으로 산출한 데이터를 0.5 m/s 기준으로 분류해 보았다. 그 결과, $T_{m}-T_{amb}$ 는 선형적으로 회귀하는
모습을 보였으며, 대체적으로 풍속의 범위에 따라 구간을 이루고 있음을 확인 하였다. 또한, 풍속이 커질수록 온도가 낮아지는 경향을 보였다.
Table 3. Filtered data points according to requirements of NMOT
|
Data
|
NMOT
|
Selected day
|
|
2019-11-17
|
3749
|
Day 1
|
|
2019-11-18
|
0
|
|
|
2019-11-19
|
3136
|
Day 2
|
|
2019-11-20
|
4050
|
Day 3
|
|
2019-11-21
|
0
|
|
|
2019-11-22
|
4777
|
|
|
2019-11-23
|
3390
|
|
|
2019-11-24
|
0
|
|
|
2019-11-25
|
0
|
|
|
2019-11-26
|
4161
|
Day 4
|
|
2019-11-27
|
2700
|
Day 5
|
|
2019-11-28
|
0
|
|
|
2019-11-29
|
1876
|
Day 6
|
|
2019-11-30
|
4350
|
Day 7
|
|
2019-12-01
|
0
|
|
|
2019-12-02
|
202
|
|
|
2019-12-03
|
0
|
|
|
2019-12-04
|
0
|
|
|
2019-12-05
|
3697
|
Day 8
|
|
2019-12-06
|
0
|
|
|
2019-12-07
|
0
|
|
|
2019-12-08
|
0
|
|
|
2019-12-09
|
3068
|
Day 9
|
|
2019-12-10
|
4349
|
Day 10
|
Fig. 2. Summed wind speed data between module-1 and module-2
그리고, NMOT는 선형회귀를 위한 데이터로 풍속($v$)에 대한 $G/(T_{m}-T_{amb})$를 활용하여, 풍속을 선형곡선의 추정식으로 나타내고
있다. 이는 기본 풍속을 1 m/s로 설정하고 있는 시험조건에서 환경에 따라 풍속을 달리함으로써 지역별 및 환경별 맞춤 동작온도를 설정할 수 있도록
해 준다.
따라서 표 4와 같이 1 m/s에서 8 m/s까지 혹은 그 외 조건에 맞는 상이한 풍속에 대한 온도계수를 산출할 수 있다.
Table 4. NMOT according to the wind speed from 1 m/s to 8 m/s
|
Wind speed
(m/s)
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
|
M1
NMOT(℃)
|
45.0
|
40.6
|
37.5
|
35.2
|
33.5
|
32.1
|
30.9
|
30.0
|
|
M2
NMOT(℃)
|
45.7
|
40.6
|
37.2
|
34.8
|
33.0
|
31.5
|
30.4
|
29.5
|
4.2 비선형적 오전 데이터의 영향
NMOT는 풍속요인을 독립변수로 활용할 수 있음에도 일자별 편차가 존재하고, 필터링 된 데이터에서 비선형적인 특성을 보인다. 이는 풍속($v$)에
대한 $G/(T_{m}-T_{amb})$의 데이터가 선형적으로 비례한다는 것을 기반으로 접합부 온도($T_{j}$)를 산출하는 NMOT의 전제조건에서
초래되는 문제이다.
이러한 문제점은 태양광을 조사하기 시작한 후, 1~2시간 동안 비선형적인 데이터 형성이 원인으로 발생한다. IEC 61853-2:2016에서는 정오
12시를 기준으로 4시간을 전후로 데이터를 수집할 것을 제시하나, 본 실험 결과, 태양광이 조사되기 시작한 직후에는 비선형적인 온도분포를 보이고 일정
시간이 지난 후에야 선형적인 분포를 보이는 것으로 추정되었다. 따라서 태양광모듈이 활성화될 때까지 소요되는 시간 동안의 비선형적인 데이터는 제외하여야
할 것으로 보인다.
또한, 필터링 조건에서 NMOT를 기존 NOCT와 비교했을 때, 풍향이 제외되고 풍속조건이 넓어지는 등 추정에 더 많은 데이터를 활용할 수 있지만,
그만큼 부적합한 데이터를 포함할 수 있는 불확실성이 존재한다.
표 5(a)를 살펴보면, 상관계수는 0.004에서 0.749까지 폭넓게 분포하고 있다. 이는 풍속에 대한 $G/(T_{m}-T_{amb})$를 사용하는 NMOT의
계수들이 0의 값에 근사한 것에서 기인하며, 선형적으로 정상적인 분포를 보임에도 상관계수가 낮게 나오는 원인이 존재하기도 하지만, NMOT에서 제안하는
선형회귀의 상관도에 문제가 있을 수 있음을 시사 할 수도 있는 것이다.
이에, 비선형적인 데이터로 인한 비선형적 분포의 형성을 제거하기 위해 데이터 중 오전 10시까지의 데이터를 삭제하고 동작온도를 추정하여 보았다.
그 결과 표 5(b)와 같이 대부분 일자의 경우 상관계수가 상승하였다. 또한, 그림 3과 같이 비선형적인 특성이 개선되었으며, Day 1에서 M1은 0.024에서 0.376으로 M2는 0.019에서 0.354로 상관계수가 증가함을 보여,
NMOT의 신뢰성을 개선할 수 있는 결과를 확인하였다.
Table 5. The correlation coefficient with/without the data before 10 a.m. : (a) With
the data before 10 a.m. (b) Without the data before 10 a.m.
(a) With the data before 10 a.m.
|
|
NMOT_상관계수 제곱(R2)
|
|
M1
|
M2
|
|
Day 1
|
0.024
|
0.019
|
|
Day 2
|
0.012
|
0.024
|
|
Day 3
|
0.373
|
0.313
|
|
Day 4
|
0.720
|
0.749
|
|
Day 5
|
0.004
|
0.048
|
|
Day 6
|
0.023
|
0.037
|
|
Day 7
|
0.310
|
0.029
|
|
Day 8
|
0.744
|
0.718
|
|
Day 9
|
0.366
|
0.412
|
|
Day 10
|
0.267
|
0.206
|
(b) Without the data before 10 a.m.
|
|
NMOT_상관계수 제곱(R2)
|
|
M1
|
M2
|
|
Day 1
|
0.376
|
0.354
|
|
Day 2
|
0.068
|
0.168
|
|
Day 3
|
0.457
|
0.367
|
|
Day 4
|
0.787
|
0.775
|
|
Day 5
|
0.569
|
0.605
|
|
Day 6
|
0.893
|
0.895
|
|
Day 7
|
0.359
|
0.329
|
|
Day 8
|
0.781
|
0.763
|
|
Day 9
|
0.628
|
0.648
|
|
Day 10
|
0.281
|
0.249
|
Fig. 3. Improved graph without the data before 10 a.m.: (a) The graph with the data before 10 a.m., (b) The graph without the data before 10 a.m. (c) The graph with the data before 10 a.m., (d) The graph without the data before 10 a.m.
5. 결 론
본 논문에서는 IEC 61215-2:2016에 따른 NMOT 값을 산출하는데 사용되는 매개변수인 일사량, 주변온도, 태양광모듈온도 및 풍속 중에서
동작온도를 낮추는 하나의 변수로 풍속을 분석하였다. 그 결과, NMOT는 풍속요인을 독립변수로 하여 선형곡선의 추정식으로 활용되고 있음을 알았다.
또한, 대체적으로 풍속의 범위에 따라 구간을 이루고 있음을 알 수 있었으며, 풍속이 커질수록 온도가 낮아지는 경향을 확인하였다. 이는 기본 풍속을
1 m/s로 설정하고 있는 시험조건에서 환경에 따라 풍속을 달리하여 지역별 및 환경별 맞춤 동작온도의 설정을 가능케 한다. 그리고 독립변수로 풍속을
포함하는 NMOT에서는 비선형적인 데이터 군집과 데이터의 편중현상이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 모듈이 활성화되는 시간을 고려하여 오전 10시
이전의 데이터를 제거하여, NMOT의 상관도와 편차를 줄이는 방법을 고안하였다. 본 논문의 결과를 토대로 태양광모듈의 동작온도가 좀 더 정확하게 산출되어
태양광발전시스템의 발전량 예측에 유용하게 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
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Solar Energy, Vol. 53, No. 1, pp. 23-30
Biography
He received the B.S. degree in electrical engineering in 2006, the M.S. degree in
chemical engineering in 2011 and the Ph.D. degree in electrical engineering from Yeungnam
University, South Korea, in 2021.
From 2006 to 2010, he was an Engineer with the Photovoltaic module team of LS Industrial
System, Cheongju, South Korea.
Since 2011, he has been a Technical Manager with the Department of Photovoltaic Testing
Center at Yeungnam University, Gyeongsan, South Korea.
His research interests include photovoltaic module reliability test, and photovoltaic
plant inspection.
He received the B.S. degree in electronic engineering from Yeungnam University, South
Korea, in 1984, and M.S. and Doctor of Engineering degrees in electrical engineering
from Keio University, Japan, in 1986 and 1989, respectively.
He was a senior researcher at Korea Standards Research Institute, Daedok Science Town,
South Korea, until 1993, working in electromagnetic compatibility.
From 1993 to 1995, he was an Associate Professor at Fukuoka Institute of Technology,
Fukuoka, Japan.
Since 1995 he has been with Yeungnam University, Gyeongsan, South Korea, where he
is currently a Professor in the Department of Electrical Engineering.
He served as President of the Korea Institute of Electromagnetic Engineering and Science
(KIEES) in 2012.
His research interests include the EMC/EMI antenna evaluation, electromagnetic penetration
problems in slots, and applications of electromagnetic field and waves.