기상 데이터는 오랫동안 예보관들이 구름, 비, 폭풍을 예측하는 데 도움을 주었습니다. 퍼듀 공과대학의 리사 보즈먼은 이러한 방식을 바꿔, 전력 회사와 태양광 발전 시스템 소유주들이 햇빛이 언제 어디에 나타날지 예측하고, 결과적으로 태양 에너지 생산량을 늘릴 수 있도록 하고자 합니다.
산업공학 박사 학위를 받은 보스먼 조교수는 "단순히 하늘이 얼마나 파란지만 중요한 것은 아닙니다."라며 "전력 생산과 소비를 파악하는 것도 중요합니다."라고 말했다.
보즈먼은 기상 데이터를 다른 공개 데이터 세트와 결합하여 태양 에너지 생산량을 보다 정확하게 예측함으로써 국가 전력망의 대응력과 효율성을 향상시키는 방법을 연구하고 있습니다. 전력 회사들은 종종 무더운 여름과 혹독한 겨울에 수요를 충족해야 하는 어려움에 직면합니다.
보즈먼은 "현재 전력 회사들이 태양 에너지의 일일 전력망 영향에 대해 활용할 수 있는 태양광 발전 예측 및 최적화 모델은 제한적입니다."라고 말했습니다. "기존 데이터를 활용하여 태양광 발전을 평가하는 방법을 파악함으로써 전력망 운영에 도움을 줄 수 있기를 바랍니다. 이를 통해 경영진은 극한 기상 조건과 에너지 소비량의 급증 및 급변을 더욱 효과적으로 관리할 수 있을 것입니다."
정부 기관, 공항 및 방송사는 실시간으로 대기 상태를 모니터링합니다. 개인 또한 가정에 설치된 인터넷 연결 장치를 사용하여 최신 날씨 정보를 수집합니다. 또한, 미국 해양대기청(NOAA)과 미국 항공우주국(NASA)의 위성에서도 데이터가 수집됩니다. 이러한 다양한 기상 관측소의 데이터는 통합되어 일반에 공개됩니다.
보즈먼 연구팀은 미국 에너지부 산하의 주요 국가 재생에너지 및 에너지 효율 연구 개발 실험기관인 국립재생에너지연구소(NREL)의 과거 기상 데이터와 실시간 정보를 결합하는 방법을 연구하고 있습니다. NREL은 전형적인 기상 연도(Typical Meteorological Year, TMY)라는 데이터 세트를 생성하는데, 이 데이터 세트는 전형적인 1년 동안의 시간별 태양 복사량과 기상 요소를 제공합니다. NREL의 TMY 데이터는 특정 지역의 장기간에 걸친 전형적인 기후 조건을 파악하는 데 사용될 수 있습니다.
TMY 데이터 세트를 만들기 위해 NREL은 지난 50~100년간의 기상 관측소 데이터를 수집하고 평균값을 계산한 후, 평균값에 가장 가까운 달을 찾았다고 보세먼은 설명했습니다. 이 연구의 목표는 이 데이터를 전국 각지의 지역 기상 관측소에서 수집한 최신 데이터와 결합하여 특정 위치의 기온과 태양 복사량을 예측하는 것입니다. 이를 통해 해당 위치가 실시간 데이터 소스에서 가깝든 멀든 관계없이 예측이 가능해집니다.
보즈먼은 "이 정보를 활용하여 계량기 후단에 설치되는 태양광 발전 시스템으로 인해 전력망에 발생할 수 있는 잠재적 차질을 계산할 것"이라며, "가까운 미래의 태양광 발전량을 예측할 수 있다면 전력 회사들이 전력 부족 또는 과잉 공급을 겪을지 여부를 판단하는 데 도움을 줄 수 있을 것"이라고 말했다.
일반적으로 전력 회사는 화석 연료와 재생 에너지를 혼합하여 전기를 생산하지만, 일부 주택 소유자와 기업은 계량기 뒤에서 태양광이나 풍력 발전을 통해 자체적으로 전력을 생산합니다. 순 계량 관련 법률은 주마다 다르지만, 일반적으로 전력 회사가 고객의 태양광 패널에서 생산된 잉여 전력을 구매하도록 규정하고 있습니다. 따라서 전력망에 더 많은 태양 에너지가 공급됨에 따라 보즈먼의 연구는 전력 회사가 화석 연료 사용을 줄이는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
게시 시간: 2024년 9월 9일