머신러닝을 이용한 태양광 발전량 예측 및 태양 추적 패널을 이용한 발전량 연구

Abstract

전 세계적으로 신재생 에너지의 중요성이 부각됨에 때라 대한민국은 2030년까지 신재생에너지 발전비중을 30.2%까지 늘리는 것을 목표로 하고 있다. 태양광 발전은 국내 신재생 에너지 발전량 중 80% 이상을 차지하는 중요한 역할을 한다. 하지만, 태양광 발전은 기상요소에 따라 발전량이 크게 변동하므로 안정적인 에너지 확보를 위해서 태양광 발전의 불안정성에 대한 대응과 발전량 증대가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기상데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 학습시켜 태양광 발전량을 예측하고, 계절 및 시간에 따라 변화하는 태양 고도와 방위각을 계산하고, 태양을 추적하도록 발전 패널 제어하여 태양광 발전량을 증가시킨다. 실험 결과 0.208의 제곱평균오차 이내로 발전량을 예측했고, 태양 추적 전후 발전량의 차이가 23.4%임을 확인하였다.