미세먼지가 태양광발전에 미치는 영향

국문 초록 (Abstract)

이 논문은 미세먼지가 태양광발전에 미치는 영향에 대한 것이다. 최근 미세먼지에 대한 메스컴 등의 보도가 많아짐으로서 태양광발전설비를 보유한 곳에서는 미세먼지에 대한 현재 및 향후의 예보를 쉽게 접할 수 있게 되었다. 소형태양발전의 경우는 태양광발전의 가동상태 및 발전현황 등을 실시간으로 파악할 수 있는 모니터링시스템을 구비하지 못하는 곳이 대부분이다. 따라서 일단 태양광설비가 구축된 후에는 수동적으로 태양광설비의 가동현황 및 발전량을 수용하는 경우가 대부분이다. 더구나 태양광발전에 영향을 미치는 제반 요인을 분석하기 위한 각종 센서를 부착하는 경우는 더욱 드물다. 능동적으로 태양광발전을 개선시킬 수 있는 유지보수 및 사후 관리가 이루어지지 않고 있는 형편이다. 분석방법은 다음과 같다. 분석대상은 한국에너지공단에서 제공하는 신재생에너지모니터링시스템(REMS)를 통해 발전량 및 가동상태를 파악할 수 있는 충청북도내 노인복지시설에 설치된 3kW급 소형태양광 발전시설을 대상으로 하였다. 이중에서 태양광발전에 영향을 미치는 기상조건을 파악하기 위해서 청주기상지청 인근의 시설을 대상 범위를 축소하였다. 또한 미세먼지가 태양광발전에 미치는 영향을 파악하기 위해서 청주시내 송정동 측정소 인근의 시설로 축소하였다. 최종적으로는 분석기간 중 설비의 고장 및 결측데이터가 적은 청주기상대와 대기오염 송정측정소로부터 반경 2.5km이내의 4곳의 태양광설비를 최종대상으로 선정하였다.
사용한 데이터는 태양광설비의 발전량 데이터, 일사량 데이터, 강수량 데이터보, 미세먼지 데이터이다. 발전량 데이터는 대상 노인복지시설의 태양광설비의 정보를 취합하는 한국에너지공단에서 운영하는 REMS의 자료를 활용하였다.
일사량(수평면일사량)과 강수량 정보는 청주기상지청에서 종관기상관측장비로 수집한 데이터를 기상자료개방포털을 통해 이용하였다. 미세먼지 데이터는 청주기상지청과 최인근에 있는 송정동 대기오염측정소에서 측정한 미세먼지(PM10)의 데이터를 활용하였다. 발전량-일사량-강수량-미세먼지 데이터는 일(day) 단위로 취합하여 연계하여 상관분석과 단순회귀분석을 하였다.
분석결과는 다음과 같다. 분석기간을 전 기간(2019년 1월 1일∼ 11월30일)을 대상으로 하였을 때 미세먼지와 일사량은 매우 약한 ‘음’의 상관관계를 나타냈다. 그러나 발전량과는 상관관계나 나타나지 않았다. 다음은 미세먼지 농도가 ‘나쁨’이상인 PM10 61㎍/㎥이상 경우에는 일사량과의 ‘음’의 상관관계가 커지고, 태양광발전량에도 약한 ‘음’의 상관관계가 나타났다. 강수량을 고려하여 미세먼지의 영향을 고려한 결과 미세먼지와 일사량의 ‘음’의 상관관계가 더 커지고, 미세먼지와 발전량과의 ‘음’의 상관관계도 더 크게 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the supply of photovoltaic power increases, the importance of photovoltaic forecasting becomes more important.
In this study, using the data form Korea Meteorological Administration(KMA), Korea Energy Agency(KEA), and Korea Environment Corporation(KMO) ; Irradiation and precipitation form KMA of Cheongju brench office, fine dust(PM10) form KMO of Songjeong-dong station, and power generation output of 3kWp photovoltaic system from REMS(Renewable Energy Monitoring system) in KEA
which were four senior center with 3kWp photovoltaic system within 2.5 km radius around the KMA of Cheongju brench office and KMO of Songjeong-dong station. The analysis period is from January 1, 2019 to November 30, 2019 and the analysis used correlation coefficient, regression analysis.
The charaterristics of the analysis target area are as follows. They were installed in open areas outside the city and near to the small city park. They used same model of photovoltaic modules and invertor, and installed in the ssame way. The power generation of photovoltaic systems were higher then that of the general.

There are a weak 'negative' correlation between PM10 and irradiation but no correlation between PM10 and power generation. If the concentration of PM10 is limited to 61㎍/㎥ or more, weak 'negative' correlation increased between PM10 and irradiation and there are weak 'negative' correlation between PM10 and power generation. The day after rain 'negative' correlation between PM10 and irradiation and between PM10 and power generation were stronger.
When weather forecasting 'bad', PM10 is 61㎍/㎥ or more, and 'very bad', PM10 is 151㎍/㎥ or more, PM10 reduces irradiation, contaminates photovoltaic modules, and consequently reduces solar power generation. There is Fine dust(PM10) to consider when making a forecast for photovoltaic power generation.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 연구 내용 4
• Ⅱ. 분석방법 6
• 2.1 태양광발전에 영향을 미치는 요소 6
• 2.2 태양광설비의 평가 8
• 2.3 데이터 수집 13
• 2.4 분석대상지 선정 및 데이터 연계 24
• Ⅲ. 태양광발전량과 미세먼지의 영향 28
• 3.1 분석대상지 특성 분석 28
• 3.2 발전량 분석 30
• 3.3 미세먼지의 영향 분석 39
• Ⅳ. 결 론 56
• 참고문헌 58
• Ⅰ. 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 연구 내용 1
• Ⅱ. 분석방법 1
• 2.1 태양광발전량 감소 요인 1
• 2.2 데이터 수집 1
• 2.3 분석대상지 선정 및 데이터의 한계 1
• Ⅲ. 미세먼지가 태양광발전에 미치는 영향 1
• 3.1 분석대상지 특성 분석 1
• 3.2 발전량 분석 1
• 3.3 미세먼지의 영향 분석 1
• Ⅳ. 결 론 1
• 참고문헌 1
• 감사의 글 1