There are several methods of peak-shaving, which reduces grid power demand, electricity bought from electricity utility, through lowering “demand spike” during On-Peak period. An optimization method using linear programming is proposed, which can be used to perform peak-shaving of grid power demand for grid-connected PV+ system. Proposed peak shaving method is based on the forecast data for electricity load and photovoltaic power generation. Results from proposed method are compared with those from On-Off and Real Time methods which do not need forecast data. The results also compared to those from ideal case, an optimization method which use measured data for forecast data, that is, error-free forecast data. To see the effects of forecast error 36 error scenarios are developed, which consider error types of forecast, nMAE (normalizes Mean Absolute Error) for photovoltaic power forecast and MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for load demand forecast. And the effects of forecast error are investigated including critical error scenarios which provide worse results compared to those of other scenarios. It is shown that proposed peak shaving method are much better than On-Off and Real Time methods under almost all the scenario of forecast error. And it is also shown that the results from our method are not so bad compared to the ideal case using error-free forecast.

본 연구는 4연동 벤로형 유리온실의 냉·난방 부하를 고려한 PV 시스템의 적정 패널 설치 면적을 도출하기 위하여 BES 기법을 이용하여 온실 및 PV 시스템의 에너지 모델을 설계하였으며 동적 에너지 시뮬레이션을 수행하였다. 대상 작물은 파프리카로 선정하였으며 작물의 적정생육온도를 고려하여 냉·난방장치 및 환기장치의 가동조건을 설정하였다. 2012년부터 2016년까지 총 5년 동안의 기간별 냉·난방부하 및 최대 냉·난방 부하를 환 기팬의 환기량 조건 별로 분석을 실시하였다. 온실의 냉 ·난방 부하 산정과 함께 PV 시스템의 설치 각도에 따른 전력 생산량을 분석하였으며 신재생에너지 공급의무비율을 적용하여 최적 PV 시스템 설계 방안을 도출하였다. 환기팬의 환기량 60AE·hr-1 조건에서 대상 온실의 기간 평균 냉방 부하로 인한 전력 소모량은 174,310kWh, 기간 평균 난방 부하로 인한 전력 소모량은 458,903kWh 로 총 633,213kWh의 전력 소모량이 산정되었다. PV 시스템은 설치 각도를 30o로 설정하는 조건에서 가장 높은 전력 생산량이 나타났으며 월별 최적 각도를 적용하는 조건에서는 고정형 PV 시스템보다 약 5.7% 많은 전력 을 생산하는 것으론 산정 되었다. 최종적으로 대상 온실에 적합한 PV 시스템 패널 면적을 도출한 결과, 고정형 PV 시스템은 521m2의 패널이 필요한 것으로 산정되었고, 가변형 PV 시스템의 경우 494m2의 패널이 필요한 것으로 산정되었다. 본 연구를 통하여 4연동 벤로형 유리온실의 냉·난방 부하를 고려한 PV 시스템의 필요 패널 설치 면적을 도출할 수 있었으며 PV 시스템의 온실 적용 가능성 및 경 제성 평가의 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 한편, 본 연구에서는 작물 특성 데이터를 확보하지 못하여 작물의 에너지 교환을 고려하지 않았다. 보다 정확한 결과를 도출하기 위해서는 현장 실험 데이터에 기반을 둔 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

전기자동차의 상용화시대에 대비한 전기자동차 충전네트워크가 시급해지고 있다. 해외에서는 주차장에 PV시스템을 설치하여 얻어진 전력으로 전기자동차 충전을 할 수 있는 전기자동차 충전소가 설치되어지고 있다. 또한 우리나라에서도 충전인프라 구축방안 및 전기자동차 충전시설 지원기준 등을 설정하여 제시하고 있지만 해외처럼 PV시스템을 이용한 전기자동차 충전소의 사례가 국내에는 없으며, 일반전력을 이용한 전기자동차 충전소만 제시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 국내의 전기자동차 충전네트워크 구축에 대비하여 국내 외 태양광 주차장과 해외 PV시스템 전기자동차 충전소의 사례를 조사하여 구조시스템, 구조 재료 등을 분석하여 비교 분석한 결과, 해외 PV시스템 전기자동차 충전소의 경우 캔틸레버 구조와 소규모 타입이 많이 설치되었다.