2.1 전산모사 프로그램 개요

영농형 태양광의 하부 일사량 분석을 위해 사용된 ‘Autodesk Ecotect Analysis 2011’(이하 에코텍)이라는 프로그램은 영국의 Welse School 및 호주의 Square One Research가 공동제작한 시뮬레이션 프로그램이다⁽⁶⁾. 이 프로그램은 에너지, 음, 열, 일영, 조도 등 다양한 요소를 개념설계부터 상세설계까지 분석할 수 있으며, 시뮬레이션 결과를 구분이 뚜렷한 시각화된 결과로 확인이 가능하여 환경적 영향을 쉽게 설명이 가능하다. 에코텍은 자체 기상데이터 파일 형식인 WEA 버전으로 변환을 하여야 하며, 본 연구에서는 전라남도 나주 지역의 일사량, 온도, 습도, 강수량, 풍향, 풍속, 일조시간, 일별 강수량 등 기상자료 30년 치의 평균 값을 보유한 ‘Meteonorm’데이터를 건축물 시뮬레이션 프로그램 중 ‘Energy Plus’에서 사용되는 표준 기상데이터인 Energy Plus Weather 데이터로 1차 변환 후, 이를 WEA 버전으로 2차 변환하여 시뮬레이션에 반영하였다.

2.2 전산모사 프로그램을 통한 영농형 태양광 하부 일사량 분석

영농형 태양광 발전 시스템의 전산모사 프로그램을 통한 하부 일사량 분석을 위하여 3×12 모듈과 4×9 모듈을 차광률 30%로 대입하였다. 지면과 모듈 사이의 높이는 3.5m를 적용하였으나 작물이 자란 높이 0.5m라 가정하여 지면으로부터 위로 0.5m 높이의 일사량을 봄(3~5월), 여름(6~8월), 가을(9~11월)로 구분하여 하부일사량을 분석하였다.

2.3 영농형 태양광 테스트베드 시설 구축

영농형 태양광 테스드베드 시설은 그림 1과 같이 3×12 태양광 모듈(L)과 4×9 태양광 모듈(R)이 설치되어 있으며 전라남도 나주시(위도 34° 59 ′48.09″ 북, 경도 126° 43 ′25.30″ 동)에 위치하여 있다. 두 태양광 모듈의 설치각도는 모두 남쪽 방향으로 30°로 고정되어있으며 차광률을 30%를 고려하여 설계하였다. 태양광 3×12 모듈이 설치된 부지면적은 W 4.5m×L 12.0m이며, 1줄에 2개의 모듈이 구성되어 총 8줄로 합계 16개의 3×12 모듈이 1.5m 간격으로 설치되어 있고 설치된 총 용량(Pmax, W)은 2.8kW이다. 태양광 4×9 모듈이 설치된 부지면적은 W 5.4m×L 10.8m이며, 1줄에 3개의 모듈이 구성되어 총 6줄로 합계 18개의 4×9 모듈이 1.8m 간격으로 설치되어 있고 설치된 총 용량(Pmax, W)은 2.7kW로 두 모듈의 총 용량은 거의 비슷하다.

그림. 1. 나주 영농형 태양광 테스드베드 시설

Fig. 1. Agrophotovoltaic test bed facility at Naju city

그림. 2. 영농형 태양광 테스드베드 시설 설계 도면 a) 3×12 모듈, b) 4×9 모듈

Fig. 2. The design blueprints for agrophotovoltaic test bed installation a) 3×12 module, b) 4×9 module

2.4 데이터 모니터링

영농형 태양광 테스트베드에 설치된 16개의 3×12 태양전지 모듈과 18개의 4×9 태양전지 모듈을 각각 인버터(동양이엔피, ESP3K5-KPB, Korea)에 연결하였고 각 모듈별 총 발전량은 1분 간격으로 자동적으로 기록되었다. 각 구조물 설치된 부지면적의 가운데 지점에는 지면으로부터 0.5m 높이에 조도센서(SL-LUX-100)와 일사량센서(DMTFS15, Korea)를 설치하였다. 땅 속 0.1m 깊이에는 토양온도센서(DMTTEMP1, Korea), 토양습도센서(DMTSF48, Korea), EC센서(EC5, Korea)를 설치하였으며, 대조군으로 근처에 음영이지지 않고 태양광 구조물이 없는 지점에 같은 센서를 설치하였다. 대기온도·습도센서(AMS2305, Korea)를 지면으로부터 1m 높이에 설치하였으며 모든 센서에서 측정되는 데이터는 1분 간격으로 자동적으로 온라인상에 기록되었다.

3.1 전산모사 프로그램을 통한 계절별 하부 일사량 시뮬레이션 결과

그림. 3. 에코텍 프로그램을 이용한 3×12 모듈, 4×9 모듈 하부일사량 시뮬레이션 분석

Fig. 3. Simulation analysis of 3×12 module and 4×9 module for ground solar radiation using Ecotec program

나주 기상 데이터를 적용한 전산모사 프로그램으로부터 계절별 3×12 모듈과 4×9 모듈의 단위 면적 당 하루 평균 누적 하부 일사량의 분석결과는 그림 3, 표 1과 같다. 동일한 태양광 발전 부지면적(60m2)으로 일사량이 계산되었으며 그림 3에서 하부 일사량의 값이 적을수록(음영이 많이 질수록) 파란색(280kWh/m2에 근접)에 가깝고 그렇지 않을 경우 노란색(480kWh/m2에 근접)에 가깝다. 두 모듈 사이의 하부 일사량 값은 거의 비슷하였지만, 4×9 모듈보다 3×12 모듈의 하부 일사량이 봄철에는 0.4%, 여름철에는 0.9%, 가을철에는 0.8% 높은 것으로 분석되었다.

3.2 영농형 태양광 테스트베드 시설의 계절에 따른 발전량과 하부 일사량의 변화 비교

나주에 설치한 3×12 모듈과 4×9 모듈이 적용된 영농형 태양광 테스트베드 시설을 4월부터 10월까지 운전하여 발전량과 일사량 값을 모니터링을 하였다. 그림 4는 월별로 오전 6시부터 오후 7시까지 13시간 동안의 태양광 누적발전량과 하부 일사량 평균값을 나타낸 것이다. 태양광 발전량에서 7월과 9월의 발전량이 다른 월에 비해 낮게 나왔는데 7월의 경우 남중고도, 온도와 장마로 인한 날씨의 영향으로 볼 수 있다. 9월의 경우 이상기후로 인하여 잦은 태풍의 영향으로 발전량과 하부 일사량이 낮게 나온 것으로 사료된다. 10월의 경우 가장 높은 태양광 발전량을 보이고 있는데, 이는 낮은 다른 월에 비하여 낮은 온도에 의해 태양전지의 성능이 높아진 것으로 사료된다.

그림. 4. 월별 태양광 3×12 모듈과 4×9 모듈의 평균 누적발전량과 하루 평균 하부 일사량 비교

Fig. 4. Comparison of monthly average cumulative power generation and solar radiation between 3×12 module and 4×9 module

월별로 3×12 모듈과 4×9 모듈의 발전량을 비교했을 때 4월, 5월, 6월, 9월, 10월에는 4×9 모듈이 3×12 모듈보다 각각 2%, 1.7%, 0.6%, 2.5%, 5.2% 누적발전량이 높았으나 7월, 8월에는 3×12 모듈이 4×9 모듈 보다 각각 1.5%, 0.3% 누적발전량이 높았다. 7개월간의 누적 태양광 발전량은 4×9 모듈이 적용된 태양전지의 성능이 1.6% 높았다. 영농형 태양광 하부 일사량 측정 결과 9월을 제외하고 4×9 모듈 하부 일사량이 이 3×12 모듈 보다 7.8% 이상 높았으며 7개월간 총 8.5% 높은 하부 일사량을 보였다. 이러한 결과는 4×9 모듈 사이의 간격이 3×12 모듈 사이 간격보다 0.3m 넓기 때문인 것으로 추정할 수 있다.

상기 결과로부터 같은 부지면적에서 태양광 발전량과 태양광 모듈 하부의 일사량 측면에서 보면 4×9 모듈이 3×12 모듈 보다 조금은 유리할 것으로 보인다. 하지만 하부 일사량의 경우는 실험 방법적인 측면에서 검토할 필요가 있다. 앞서 전산모사 프로그램의 시뮬레이션 결과는 3×12 모듈의 하부일사량이 4×9 모듈의 하부일사량보다 0.7% 높게 나왔으나 테스트베드 실측 데이터 분석결과 반대의 4×9 모듈의 하부일사량이 3×12 모듈의 하부일사량이 8.6% 높은 반대의 결과가 나타났다. 이러한 원인으로는 본 실험의 테스트베드 시설에 설치된 센서가 단 한 곳이라 전체 부지면적의 평균 하부일사량을 계산한 시뮬레이션 결과와 다른 것으로 추정할 수 있다. 추후 연구시 여러 센서를 분산 배치하여 측정하는 것이 보다 정확한 하부일사량 값을 얻을 수 있을 것으로 본다.

3.3 월별 조도 변화 비교

그림. 5. 월별 태양광 3×12 모듈, 4×9 모듈, 태양광 모듈이 설치되지 않은 지점의 조도 변화

Fig. 5. Changes of monthly illuminance under 3×12 module, 4×9 module, and no module installation

월별 3×12 모듈과 4×9 모듈이 설치된 영농형 태양광 하부와 태양광이 설치되지 않는 곳의 월 평균 조도 값을 그림 5와 같이 나타냈다. 5월의 조도(lx) 값이 가장 높았으며 낮시간(11시~14시)에는 30,000lx 이상의 값을 보였고 9월의 조도 값이 가장 낮았다. 월별로 3×12 모듈과 4×9 모듈 하부의 조도 값은 조금씩 달랐는데, 4월과 10월의 경우 4×9 모듈 조도 값이 3×12 모듈 보다 높았으며, 9월은 3×12 모듈의 조도 값이 높았다. 이러한 조도의 변화는 그림 4의 월별 4×9 모듈과 3×12 모듈의 하부 일사량 값과 유사한 패턴을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 7개월 간의 조도 평균값을 비교해보면 두 모듈 사이의 조도 값(4×9 모듈: 12,706lx, 3×12 모듈: 12,744lx)은 1% 미만으로 분석되었으며 태양광이 설치되지 않는 곳(12,665lx)과 비교하였을 때도 거의 유사하였다.

조도는 식물의 광합성에 영향을 미치는 세 가지 요인(빛의 밝기, 온도, 이산화탄소 농도) 중 하나이며, 식물의 광합성에 필요한 빛의 밝기 범위는 광 보상점(광합성량이 호흡량과 비슷한 지점)과 광 포화점(더 이상 광합성량이 증가 하지 않는 빛의 밝기) 사이에 있다. 광 포화점까지는 광도가 증가함에 따라 광합성이 증가하나 광 포화점 이후에는 광합성량이 증가하지 않게 된다. 식물은 종류에 따라 광합성에 필요한 광 요구도가 각기 다르며, 과채류의 경우 광포화점이 약 70,000lx, 광보상점이 3,000lx로 많은 광량을 필요로 하지만 장미 등의 화훼류는 광포화점이 50,000lx, 광보상점이 3,000lx로 과채류 보다 낮다⁽⁷⁾. 조도는 인간이 시각적으로 느끼는 빛의 밝기이지만, 실제 식물이 광합성을 할 때 필요한 빛의 강도는 광합성광양자속밀도(Photosynthetic photon flux density)라고 하고 ㎛ol·m-1·s-1의 단위를 사용한다⁽⁸⁾. 직접 측정하기 어려워 파장에 따른 환산 계수를 적용하여 대략적인 수치를 알 수 있다. 비록 본 실험에서 광합성광양자속밀도에 대한 데이터를 이용한 작물의 생장 분석은 이루어지지 않았지만 측정된 데이터에서 얻은 태양광 설치지역 하부와 설치되지 않은 지역의 조도 값이 유사한 결과로 봤을 때 조도에 따른 농작물의 생장 영향은 크지 않을 것으로 사료된다.

3.4 토양 온·습도 영향 비교

영농형 태양광 모듈로부터 생기는 음영으로 인해 토양의 온도와 습도의 변화가 각기 다를 것이라 예상하여 3×12 모듈과 4×9 모듈 하부와 태양광 모듈이 설치되지 않는 지점에 대기 온도 변화에 직접적으로 영향을 받을 수 있는 10cm 깊이로 센서를 설치하여 지속적으로 모니터링 하였다. 그림 6에서 계절변화에 따른 온도에 의해 월별 토양의 온도가 다르게 나타난 것으로 보인다. 두 태양광 모듈 하부 토양과 태양광 모듈이 설치되지 않는 지점의 토양 온도 1~2℃ 내외로 태양광 모듈이 설치되지 않은 지점의 온도가 높았는데, 이는 태양광 모듈의 음영으로 인하여 태양광 모듈이 설치된 지점의 온도가 상대적으로 낮은 것으로 판단된다. 하지만 9월과 10월을 제외하고 4월부터 8월까지의 두 태양광 모듈의 하부 토양 온도 차이는 0.2℃ 이하로 거의 없었다. 9월과 10월의 경우 오전 10시를 기점으로 4×9 모듈의 온도가 높았다가 3×12 모듈 하부 토양온도가 높아지는 현상이 관찰되었다.

토양 습도의 경우 월별로 모두 25~30%RH로 큰 차이를 보이지 않았으나 4×9 모듈의 토양습도가 3×12 모듈 토양습도 보다 16% 가량 높았으며 태양광 모듈이 설치되지 않은 지점보다 10% 가량 높았다. 마른 토양은 토양 결정체 55%, 공극 공간(pore space) 45%의 체적 비율을 나타내는데, 4×9 모듈 하부 토양의 공극 공간에 10% 이상의 수분을 좀 더 다른 토양에 비해 함유하고 있어 작물의 수분 흡수를 좀 더 원활하게 할 수 있겠다. 하지만 본 실험 결과에서 상대적으로 태양빛을 많이 쐬게 되어 습도가 낮을 것으로 예상된 태양광 모듈이 설치되지 않는 지점에 비해 3×12 태양광 모듈 하부의 토양 습도가 더 낮게 되는 결과를 보였다. 이에 따라 센서의 위치를 다르게 하여 재측정 하였지만 표 2와 같이 여전히 3×12 태양광 모듈 하부의 토양 습도가 태양광 모듈 미설치된 지점 보다 토양 습도 값은 더 낮았다. 3×12 태양광 모듈이 설치된 지점전체 토지 자체의 습도가 높아서 나타나는 결과 있을 수도 있기 때문에 추후 영농형 태양광 하부 토양습도의 정교한 실험분석을 위해서는 측정 지점에 다수의 센서 설치를 통해 실험을 진행할 필요가 있을 것으로 보인다.

그림. 6. 월별 태양광 3×12 모듈, 4×9 모듈, 태양광 모듈이 설치되지 않은 지점의 토양온도 변화 비교

Fig. 6. Changes of monthly soil temperature under 3×12 module, 4×9 module, and no module installation

3.5 낙숫물에 따른 영향

그림 7은 영농형 태양광이 설치된 시스템 하부에 감자를 재배한 사진으로 좌측은 생장 초기이고 우측은 생장 후의 모습이다. 왼쪽 사진에서 감자가 4열로 자라고 있으며 양 끝 2줄(실험군, 노란색 화살표 지점)에는 태양광 4×9 모듈로부터 빗물이 직접 떨어지는 지점으로 감자의 생장이 가운데 2줄(대조군)에 비하여 더딘 것을 확인할 수 있었다. 태양광 모듈 배열과 직각으로 고랑을 설치하는 경우 고랑이 패는 현상도 발생된다. 낙숫물의 영향을 받은 감자는 상품성이 떨어지기 때문에 영농형 태양광 모듈 설치시 낙숫물에 의한 작물의 피해를 최소화될 필요가 있다. 하지만 낙숫물에 따른 영향을 피하기 어려운 일로 태양광 모듈 구성면에서는 세로폭이 좁은 형태를 사용하는 것이 낙숫물에 따른 농작물의 피해를 줄일 수 있을 것으로 사료된다. 또한 모듈 각도 조절 장치를 부착하여 낙숫물의 영향을 줄이는 등의 농업에 적합한 구조물 디자인구성이 필요할 것으로 본다.

그림. 7. 태양광 모듈로부터 흐른 낙숫물에 따른 감자 생장 영향(좌측: 생장초기, 우측: 생장 후)

Fig. 7. Potato growth effect in photovoltaic flowed drain water(L: initial, R: after few month)