1. 수행배경

• 과거부터 지금까지 경제성장을 위해 막대한 화석연료를 이용하여 온실가스를 배출하였다. 온실가스 배출로 인하여 기후변화가 발생하였고, 더 이상 화석연료에만 의지를 할 수 없는 상황이다. 그래서 우리는 최근 신재생에너지 중 태양광에 대해 초점을 맞춰 보았다. 태양광은 현재 우리가 활용할 수 있는 무한한 자원이고, 사람에게 무해한 청정에너지이다. 하지만 태양광을 이용한 에너지 발전량은 너무나 변칙적이다. 우리나라 기후 상 날씨가 자주 변한다. 그리고 현재 여름이 길어지고 있고, 장마도 또한 길어지고 있다. 또한 겨울은 눈이 오기 때문에 태양광 발전량을 쉽게 예측하기가 어렵다. 우리는 시계열 분석을 통하여 우리나라에 날씨정보를 고려하여 태양광 발전량을 예측하는 시스템을 제시하고자 한다.

2. 수행기간

            3월 7일~6월19일 동안 수행 하였습니다.    

3. 개발작품 설명

• 태양광 발전량을 예측하기 위하여 2013년 6월~2016년 2월까지의 매일 14시간의 기상정보(습도, 일사량, 온도, 운량)의 데이터를 이용하여 3, 4, 8, 10월의 태양광 발전량을 예측하였다. 1. 데이터 -> 2. 정상성 검증 -> 3. 모형 추정 -> 4. 모형 검증 -> 5. 예측

  5가지 단계를 통해 태양광 발전량을 예측한다. 수요예측 모델로써 단기예측에 적합한 ARIMA모델, 계절성이 추가된 SARIMA모델과 학부 통계시간에 배운 회귀분석을 채택하여 활용한다.    

4. 활용방안  

 

 1. 습도, 일사량, 온도, 운량 등 날씨 데이터를 고려하여 국내 태양광 발전량을 예측하여 전 력난에 대비 할 수 있다.

2. 우리나라 기후와 기상 상태를 고려하여 다른 신재생 에너지를 예측 할 수 있는 연구 측면에 기여할 것으로 기대된다.