The government is implementing a policy to expand eco-friendly energy as a power source. However, the output of new and renewable energy is not constant. It is difficult to stably adjust the power supply to the power demand in the power system. Therefore, the government predicts day-ahead the amount of renewable energy generation to cope with the output volatility caused by the expansion of renewable energy. It is a system that pays a settlement amount if it transitions within a certain error rate the next day. In this paper, Machine Learning was used to study the prediction of power generation within the error rate.

Numerous studies have attempted to predict the energy output of solar-powered vehicles based on different parameters such as road conditions, driver characteristics, and weather. However, since these studies were conducted on stationary vehicles, they are limited in their accuracy when applied to driving vehicles. This study aimed to improve the accuracy of electric power prediction for a solar-powered bus by applying a technique that improves energy efficiency without affecting driving performance. A comparative analysis of power generation and solar irradiance data was conducted for the bus driven on different roads to forecast its power generation, and a high-accuracy power generation prediction equation was derived. A comparison with actual test results revealed that a power generation forecast accuracy of at least 90% was achieved, validating the equation used for forecasting. With this power generation prediction process, it is possible to forecast the amount of energy generated in advance when a solar bus is operated in a specific area.

신·재생에너지 보급통계에 의하면 바이오매스 발전실적은 2013년 부터 급증하고 있으며 그 중에서 가장 급격하게 증가한 연료는 Wood pellet으로 2013년 696Gwh, 2014년 2,764Gwh, 2015년에는 2,512Gwh를 발전 하였고 국내 Wood pellet 총 소비량은 2015년 기준 148만톤이며 그 중 발전용으로 소비된 Wood pellet은 108만톤으로 약 73%를 차지하고 있다. 본 연구에서 Wood pellet 소요량을 예측한 결과 국내 발전용으로 필요한 Wood pellet 소요량은 2020년 261만톤, 2025년 685만톤, 2030년 1,139만톤이 필요하며, 최적 바이오매스 발전량 산정을 위하여 바이오매스 발전소에서 국내 생산 Wood pellet 사용량을 50% 사용한다는 가정하에 기허가 신청된 발전소를 가동하기 위해서는 2021년 226만 톤의 Wood pellet이 국내에서 생산되어야 한다는 결론이 도출되었다.

This paper presents a development process of a forecast and monitoring system for a photovoltaic (PV) solar plant. PV solar system is one of sustainable resource of energy. So, Korean government encourages businessmen to build a PV solar plant. Renewable Portfolio Standard (RPS) system is one of encouraging policies. Most RPS businessmen use monitoring system for a PV solar plant and they need an accurate forecast of power generation for business purpose. Therefore we propose an estimating algorithm of power for a PV solar plant using weather forecast. Proposed algorithm is implemented in a forecast and monitoring system and it works better than existing estimating methods.

해상풍력발전단지 발전량의 보다 정확한 예측을 위해 발전단지 예정지 인근에서 측정된 풍속데이터가 반드시 필요하다. 풍속데이터 확보를 위해서는 해상기상탑을 설치하는 방법과 인근 해안가나 섬에 풍속계측타워를 설치하는 방법이 있다. 본 연구에서는 인근 섬에서 측정한 풍속데이터와 WAsP 방법을 이용하여 해상풍력발전단지의 발전량을 예측할 경우에 섬의 지형 및 지면조도의 변화에 따른 발전량 예측값의 민감도를 분석하여 섬의 형상의 불확실성이 발전량 예측에 미치는 영향을 정량적으로 파악하였다. 계측타워의 풍속측정 높이가 높아질수록 섬의 지형 모델링 오차가 발전량 예측에 미치는 영향이 작아졌으며, 섬의 지면조도 변화에 따른 발전량 변동은 미미한 것으로 나타났다.

기후변화 영향으로 미래의 유출량은 변화할 것이다. 미래 유출량의 변화는 수자원시설에 유입량을 변화시켜 발전량에 영향을 미친다. 본 연구는 기후변화로 인한 유출변화에 따른 북한 수자원시설 발전량을 평가하였다. 수자원시설에 대한 발전량은 물의 에너지에 의해 수차 발전기를 회전시켜 전력을 발생시킨다. 즉, 물의 위치에너지를 운동에너지로 바꾸고 운동에너지를 다시 전기에너지로 변화시키는 것이다. 본 연구의 평가 결과, 북한 수자원시설 발전량은 현재보다 2011년부터 2040년까지 감소하였고, 2041년부터 2100년까지는 증가하였다. 또한, 기존 북한 수자원시설의 발전량은 미래에 감소하거나 현재와 비슷하게 나타났다. 신규 북한 수자원시설의 발전량은 단기적으로는 감소하지만, 중장기 미래에는 증가하는 것으로 나타났다. 기존 북한 수자원시설은 기후변화 영향에 취약하고, 신규 북한 수자원시설은 기후변화 영향에 유리하게 입지하고 있는 것으로 판단된다.

A standard design section of a FRP DSCT wind power tower supporting 3MW was suggested and designed through AutoDSCT and CoWiTA programs. The thicknesses of the FRP tubes were optimized and by using the parameters of designed tower, the performance of the new type wind tower was evaluated via FAST program.

To predict annual energy production (AEP) accurately in the wind farm where located in Seongsan, Jeju Island, Equivalent wind speed (EQ) which can consider vertical wind shear well than Hub height wind speed (HB) is calculated. AEP is produced by CFD model WindSim from National wind resource map. EQ shows a tendency to be underestimated about 2.7% (0.21 m/s) than HB. The difference becomes to be large at nighttime when wind shear is large. EQ can be also affected by atmospheric stability so that is classified by wind shear exponent (). AEP is increased by 11% when atmosphere becomes to be stabilized ( > 0.2) than it is convective ( < 0.1). However, it is found that extreme wind shear ( > 0.3) is hazardous for power generation. This results represent that AEP calculated by EQ can provide improved accuracy to short-term wind power forecast and wind resource assessment.

In order to clarify the characteristics of Photo-Volatic(PV) power generation over the Korean peninsula with complex terrain, special meteorological observation campaign was carried out for one year from 25 May 2011. Analysis is based on the comparison between observed meteorological elements and PV values generated at rated capacity 200 kW power plants. Solar radiation observed at 15° inclined surface is 11 % larger than that observed at horizontal surface due to low elevation angel of the sun during winter season. The PV power generation tend to be more similar the variation of inclined surface irradiance than horizontal surface irradiance. Increasing air temperature often induce disturbance of the PV power generation. However, the higher the air temperature in winter season, the higher PV power generation because the PV module may be more activated at higher air temperature. PV generating efficiency tends to be conversed the value of 15%.

태양 에너지, 풍력에너지, 폐기물에너지 등의 친환경적인 신재생에너지 중에서도 온실가스의 배출량이 가장 적으며 다른 에너지원에 비해 높은 에너지 밀도를 가진 소수력은 상대적으로 낮은 경제성으로 인해 과거에는 개발이 활발하게 이루어지지 않았다. 그러나 2013년 10월 말, 우리나라 소수력발전소 전체 설비용량은 159,975㎾로 팔당수력의 발전용량(120,000㎾)을 넘어설 정도로 활발히 개발되어지고 있다. 이는 소수력 발전소의 최적입지조건에 대한 분석을 통해 경제성 높은 발전을 이뤄낸 결과로서 소수력 발전의 경제성은 최적의 입지조건과 직결된다고 볼 수 있다. 그러므로 최적의 입지조건을 선정하기 위해 우리나라 하천에 대한 수문학적 분석 및 소수력자원량 평가에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 제주도를 포함한 5대강 유역 내에 위치한 840개 표준유역을 대상으로 소수력발전 설비용량 및 연간발전량을 산정하기 위해 전국 358개 강우관측소(국토해양부 313개소, 기상청 45개소)를 기준으로 티센망을 구축하였으며, 구축된 티센망과 강우자료를 통해 각 표준유역별 연평균유량을 산정하였다. 연평균 유량 산정 시 유출계수는 수자원장기종합계획(2006)에서 제시한 유출계수를 각 표준유역에 적용하였다. 유량을 주요 매개변수로 하는 소수력 설비용량 및 연간발전량 공식에 시스템 효율과 가동률을 고려하여 낙차별 설비용량 및 연간발전량을 산정하였다. 그 결과 낙차가 높아짐에 따라 설비용량 및 연간발전량은 선형으로 증가하였으며, 단위 유효낙차 당 권역별 최대 설비용량 및 연간발전량은 한강권역의 경우 설비용량 4,140.97㎾, 연간발전량 16,686.46㎿h, 금강권역 2,468.40㎾, 9,946.65㎿h, 낙동강권역 2,728.83㎾, 10,996.11㎿h, 섬진강·영산강권역 160.14㎾, 642.93㎿h로 총 설비용량 9,498.34㎾, 연간발전량 38,272.15㎿h로 산정되었다.

기존 농업용 댐에서의 소수력발전 사업은 기존 저수지로부터의 방류량을 효율적으로 이용함으로써 전력의 추가 확보에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 기존 농업용 댐에서의 부존 수력발전량을 추정하기 위하여 관개용수를 근거로 한 관개수량의 유황, 저수지 발전모의운영 및 비선형계획 모형을 적용하여 기존 농업용 저수지에서의 부존 수력발전량을 추정하였다. 비선형계획법은 소요관개용수 제약조건아래 최대발전량을 찾는 것으로 하였다. 유입량과 관개용수량이 주어진 표본 저수지