1. 서 론

한국에너지공단 자료에 의하면 그림 1에서 보는 바와 2017년 1,362MW에 불과했던 태양광 신규 설치용량은 2018년 2,589 MW, 2019년 3,917MW, 2020년에는 4,658MW를 기록할 정도로 가파른 성장세를 보였으나 2021년부터 태양광 신규설치 용량이 감소추세로 나타나고 있다. 정부 보급 정책에 힘입어 급증하던 신규 태양광 발전 허가도 태양광 발전소를 설치할 신규 부지를 확보하는데 어려움으로 감소하는 것으로 나타났다^[1].

그림 1. 국내 태양광 신규 설치 용량

Fig. 1. New solar installation capacity in Korea

정부 보급 정책은 태양광 발전소의 신규설치에 초점을 맞추고 있을 뿐 태양광 발전소 설치 후 발전량을 최대화시키기 위한 유지보지 관리 측면에서는 미흡한 상태이다. 전국 공공기관 태양광 발전 현황자료를 한국에너지기술연구원이 분석한 결과 2019년 말까지 지자체·공공기관이 설치한 태양광 총 3,160대 중 34.3%인 1,084대의 관리가 부실한 것으로 나타났다. 태양광 발전설비가 증대됨에 따라 발전소의 안정적인 운영과 발전시스템의 효율 저하를 예방하기 위하여 태양광 모듈의 유지 보수 및 실시간 모니터링 시스템이 필수적으로 운영되어야 한다^[2].

태양광 발전시스템을 구성하는 핵심 부품인 태양전지 모듈은 반도체 소자인 태양전지 수십 개가 직·병렬로 연결되어 태양 빛에너지를 전기에너지로 변환시키는 발전장치로, 태양광 발전시스템을 구성하는 부품 중에서 가장 고가이면서 시스템의 수명을 좌우한다. 태양 전지 모듈의 수명은 원래 20년 이상으로 반영구적으로 사용이 가능하며, 한번 설치해 놓으면 유지 보수비용이 전혀 들지 않고, 설치장소에 따라서 소형에서부터 대형까지 시스템의 규모를 결정할 수 있는 장점이 있다. 그러나 실제 현장에 설치되어 있는 상당수의 태양전지 모듈은 약 5년이 경과하면 태양광 모듈의 탈색 또는 고장 등으로 인하여 5∼25% 가량의 전기적 성능이 감소하는 것으로 나타났다^[3].

최근에 생산되는 제품은 성능이 향상되었으나 먼지 제거와 이상 발생 시에 조기 대처하지 않으면 효율이 급격히 저하된다. 태양광 모듈에서 발생한 고장만 정확하게 진단하여도 효율을 20% 이상 향상시킬 수 있다. 태양광 발전시스템은 다양한 부분에서 고장이 발생할 가능성이 높으나, 태양광 시스템은 무음으로 동작하고, 가동부도 없어 표면상 작동하고 있는지, 정지되어 있는지, 최대한 성능을 발휘하고 있는지 또는 일부 고장이 발생하였는지 파악하기 어려움이 있다^[4].

태양광산업 선진국인 독일, 미국 등에서는 발전량을 최적으로 유지하기 위한 태양광 발전 유지보수 부분에 상당한 기술과 연구를 투자함으로써 발전량 저하를 감소시키기 위한 효율적 관리를 하고 있다. 또한 장시간 고출력의 발전효율을 유지하기 위한 유지보수 전용 모니터링 시스템을 개발하여 발전단가를 감소시킴과 더불어 관련 비용의 증가를 억제하는 태양광발전 유지보수를 운용하고 있다. 국내에서는 1,000kW 미만의 자가용, 사업용 태양광발전설비는 전기안전관리자에 대한 대행이 가능하여 대부분 상시 상주하지 않는 전기안전관리자 대행으로 전기안전관리자를 선임하고 있어 실시간으로 태양광 설비를 진단하고, 이상이 발생했을 때 즉각적 조치가 이루어질 수 있는 서버기반 태양광 설비 지능형 모니터링 시스템 개발이 필요하다^[5]-^[7].

대부분의 태양광 모니터링 시스템은 태양광 발전설비가 설치된 장소에 운영중인 컴퓨터에 의해 태양광 설비의 관리가 이루어진다. 그러나 태양광 설비를 관리하는 운영자가 존재하지 않거나 소규모로 인하여 모니터링 프로그램이 없는 경우 태양광 발전설비가 고장이 발생하여도 즉각적인 유지보수가 이루어지고 있지 않다. 국외에서는 IOT(Internet of Things) 기술을 접목하여 태양광 설비의 원격 모니터링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다^[8]-^[10]. 반면에 국내에서는 유선 기반의 원격 모니터링 기술은 다양하게 시도하고 있으나 무선 기반의 원격 모니터링 방법에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 LTE(Long Term Evolution) Cat M1 무선모듈을 이용한 태양광 발전 설비 원격 모니터링 시스템 개발하였다. 개발된 시스템은 태양광 발전설비가 설치된 장소에서 발전 정보 및 환경 데이터를 수집하고 무선으로 전송하는 장치와 전송된 데이터를 원격에서 모니터링 할 수 있는 서버 프로그램으로 구성하였다. 특히 통신 요금으로 인한 유지보수 비용을 감안하여 비교적 통신요금이 저렴한 방식을 채택하여 소규모 발전설비에도 적용 가능하도록 구현하였다.

2. 태양광 설비의 원격 모니터링 시스템 개발

2.1 원격 모니터링 시스템 구성도

그림 2에서는 본 논문에서 구축한 LTE Cat M1 무선모듈을 이용한 태양광 발전 설비 원격 모니터링 시스템 구성도를 나타냈다. 그림 2에서 보는 바와 같이 데이터 취득 보드에서는 발전량 정보 송수신을 위하여 인버터와 연결되어 있으며, 또한 일사량과 온도 정보 수신을 위하여 환경계측 센서와 연결되어 있다. 데이터 취득을 위한 메인 MCU(Microcontroller Unit) 모듈은 아두이노 나노 에브리데이 모듈을 사용하였다. 아두이노 나노 에브리데이 모듈에는 UART(Universal Asynchronous Receiver/ Transmitter) 통신 방식만 지원되기 때문에 인터버와 환경계측센서와의 통신을 위하여 RS485를 RS232로 변환하는 통신 컨버터 회로를 제작하여 통신이 이루어지도록 구성하였다. 메인 MCU 모듈에 의해 취득된 정보들은 RS232통신에 의해 LTE Cat M1 무선모듈에 데이터를 전송하며, 전송받은 데이터는 통신망에 연결되어 무선으로 서버에 전송하게 된다. 서버 측인 모니터링 시스템에서는 TCP/IP 방식에 의해 무선으로 전송된 데이터를 수신받아 모니터링이 이루어지도록 프로그램을 개발하였다.

그림 2. 원격 모니터링 시스템 구성도

Fig. 2. Configuration of remote monitoring system

2.2 LTE CAT M1 기반의 환경 데이터 무선전송

태양광 발전 설비의 원격 모니터링 시스템을 개발하기 위하여 본 논문에서는 LTE Cat M1 모듈을 사용하였다. Cat.M1은 국제 표준화 단체 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서 표준화한 기술로 배터리 수명, 데이터 전송 효율 등에서 장점을 가지고 있는 네트워크이다. 특히, LTE Cat M1 모듈은 다른 IOT 통신 모듈에 비하여 가격이 저렴하여 제작 및 유지비용을 낮출 수 있는 것이 장점이다. 표 1에서는 본 논문에서 사용한 LTE Cat M1 모듈 사양을 나타냈다. 표 1에서 보는 바와 같이 CodeZoo에서 개발한 CZ-Type1SC 모델을 사용하였다. 그림 3과 그림 4에서는 LTE-CAT.M1 모듈 핀 배치도와 LTE-CAT.M1 모듈 회로도를 각각 나타냈다.

그림 5에서는 RS485를 RS232로 변환하는 통신 컨버터 회로도를 나타냈다. 통신 컨버터 회로는 컨버터 회로에서 널리 사용되는 MAX485를 사용하였다. RS485는 멀리 떨어진 장치들(최대 1200m) 간에 데이터를 신속하고 안정적으로 송수신할 수 있고, 특히 수백개 이상의 장치들을 연결할 수 있는 장점으로 인하여 널리 사용고 있는 방식이다. 따라서 본 논문에서도 두 선만을 이용하여 인버터, 환경 센서들과 연결되어 있음으로 설치 및 관리가 쉬운 장점이 있다.

표 1 LTE Cat M1 모듈 사양

Table 1 Specifications of LTE Cat M1 Module

Contents	Specification
Product name	CZ-Type1SC
Product manufacture	CodeZoo
External size	2.52×50.0×1.4 mm
Communication type	LTE
Input voltage range	2.4V∼5.5V

그림 3. LTE-CAT.M1 모듈 및 핀 배치도

Fig. 3. Module and Pin Layout for LET CAT. M1

그림 4. LTE-CAT.M1 모듈 회로도

Fig. 4. Module and pinout diagram of LTE-CAT.M1

그림 5. 통신 컨버터 회로도 (RS485/RS232)

Fig. 5. Communication converter circuit diagram

표 2에서는 메인 MCU로 선정한 아두이노 나노 에브리데이 사양을 나타냈다. 아두이노 나노 에브리데이 모듈은 ATMega4809 AVR CPU를 장착하였으며, 48KB Flash, 6KB SRAM, 256B EEPROM, 4개의 통신단자(UART), 1개의 SPI 단자, 13개의 GPIO 단자, 8개의 아날로그 입력단자 등의 사양을 나타내 본 연구에서 개발하는데 필요한 사양을 충족하고 있음을 알 수 있다. 그림 6에서는 아두이노 나노 에브리데이 기반의 메인 MCU 모듈 회로도를 나타냈다. 그림 6에서 보는 바와 같이 UART는 무선 모듈인 LTE Cat M1 모듈과의 통신을 위해 연결되어 있으며, 환경센서와의 통신은 UART2번을 이용하였다. 또한 송수신 상태 확인을 위하여 16×2 LCD를 장착하였으며, 메인 MCU와의 통신은 I2C 방식에 의해 이루어진다.

표 2 메인 MCU 사양

Table 2 Specifications of main MCU

Contents	Specification
Microcontroller	AVR ATMega4809
Flash Memory	48 KB
SRAM	6 KB
Clock Speed	20 MHz
Power Consumption	19 mA
PCB Size	18 x 45 mm

그림 6. 메인 MCU 모듈 회로도

Fig. 6. Circuit diagram of main MCU module

3. 실험 및 결과

그림 7에서는 본 연구에서 개발한 아두이노 나노 에브리데이 모듈과 LTE Cat M1 무선모듈을 이용한 태양광 발전 설비 데이터 취득 및 무선 전송 장치를 나타냈다. 그림 7에서 보는 바와 같이 장치 상단에 LCD를 장착하여 무선 전송장치의 상태를 확인할 있도록 하였다. 또한 충전이 가능한 휴대용 배터리를 설치하여 외부 전원의 공급이 어려운 장소에서도 사용 가능하도록 하였다. 그림 8에서는 무선 전송장치 성능 평가를 위한 실험 구성도를 나타냈다. 그림 8에서 보는 바와 같이 태양광 모듈 상단에 경사일사량 및 외부온도 측정모듈과 수평일사량 및 표면온도 측정모듈이 설치되어 있으며, 무선전송 장치와 RS485 통신방식에 의해 송수신이 이루어진다. 그림 9에서는 일상량과 온도를 측정하기 위한 환경센서 모듈을 나타냈다. 사용된 환경센서 모듈은 MR-ETS0 모델(수평일사량과 외기온도 측정)과 MR-STS01 모델(경사일사량과 표면온도 측정)을 이용하였다. 환경센서의 소비전력은 최대 2W이며, 일사량 측정 범위는 0~1300 (W/㎡)이며, 응답시간은 최대 200ms이다. 통신을 위해 보오레이트는 9600이고 통신방식은 RS485방식이며, 송수신을 위해 제조업체에서 제공된 프로토콜을 이용하였다.

그림 10에서는 태양광 발전량, 발전모듈의 상태 등 다양한 태양광 발전설비의 정보를 수신받기 위하여 사용된 인터버를 나타냈다. 실험에 사용된 인버터는 다스테크의 태양광 발전용 계통 연계형 인버터인 DASS 35i를 사용하였다. 인버터의 동작 전압범위는 100∼500V, MPPT(Maximum Power Point Tracking) 전압범위는 260∼400V, 역률은 0.95이상, 제어방식은 PWM(Pulse Width Modulation)에 의해 이루어진다. 인버터와의 통신은 RS485 방식에 의해 이루어지며 제조사에서 제공된 프로토콜을 이용하여 무선전송 장치와 송수신이 이루어지도록 펌웨어 프로그램을 구현하였다.

그림 7. 태양광 발전 설비 데이터 취득 및 무선전송 장치

Fig. 7. Data acquisition and wireless transmission devices for solar power generation facilities.

그림 8. 무선 전송장치 성능평가를 위한 실험 구성도

Fig. 8. Experimental configuration for performance evaluation of wireless transmission device

그림 9. 일사량과 온도 측정 모듈

Fig. 9. Module for measurement of solar radiation and temperature, (a) Horizontal irradiation and panel temperature, (b) Tilted irradiation and outside Temperature

그림 10. 실험에 사용된 인버터

Fig. 10. Inverter used in the experiment

무선 전송장치의 성능평가를 위하여 무선전송장치와 5km 떨어진 지점에 서버를 구축하여 실험을 진행하였다. 그림 11에서는 원격 모니터링 프로그램의 메인화면을 나타냈다. 그림 11에서 보는 바와 같이 1분마다 실시간으로 경사면 일사량, 수평면 일사량, 모듈 온도, 외기온도, 현재 출력 및 누적발전량이 표시되도록 구성하였다. 또한 화면 우측 상단에 인버터의 동작 상태를 확인하기 위한 모니터링 부분과 PV 진단을 위한 모니터링 부분을 나타나게 하였다.

그림 11. 원격 모니터링 프로그램 메인 화면

Fig. 11. Main screen of remote monitoring program

다만 본 논문에서는 PV 진단을 위한 알고리즘은 구현하지 않았으며, 추후 원격지에 설치된 태양광 설비의 진단을 위한 연구는 진행할 예정이다. 그림 12, 그림 13 및 그림 14에서는 무선모듈에서 전송받은 태양광 발전량 데이터, 일사량 데이터, 온도 데이터를 나타냈다. 그림 12∼그림 14에서 보는 바와 같이 무선모듈에서 전송된 데이터를 안정적으로 수신받음을 확인할 수 있다.

그림 12. 무선모듈에서 전송받은 태양광 발전량 데이터

Fig. 12. Solar power generation data received from the wireless module

그림 13. 무선모듈에서 전송받은 일사량 데이터

Fig. 13. Irradiation data received from the wireless module

그림 14. 무선모듈에서 전송받은 온도 데이터

Fig. 14. Temperature data received from the wireless module

4. 결 론

본 논문에서는 LTE Cat M1 무선모듈을 이용한 태양광 발전 설비 원격 모니터링 시스템 개발하였다. 원격 모니터링 시스템개발을 위하여 태양광 발전설비가 설치된 장소에서 발전 정보 및 환경 데이터를 수집하고 무선으로 전송하는 장치를 개발하였으며, 또한 전송된 데이터를 원격에서 모니터링 할 수 있는 서버 프로그램을 구현하였다. 개발된 시스템의 유용성을 평가를 위하여 태양광 설치장소와 5km 떨어진 장소에서 데이터 무선전송 성능을 평가한 결과 1분마다 데이터의 송수신이 원활하게 유지됨을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 실시간 태양광 고장진단 기능은 구현하지 않았으며, 향후 고장진단 기능도 부여하여 원격지에서 다수의 태양광 설비의 관리가 가능하도록 연구를 진행하고자 한다. 또한 본 연구에서 개발한 시스템은 태양광 설비에 국한하지 않고 다양한 전기설비에 대한 진단 분야로도 확장하고자 한다.