A Study on the Possibility of Using Regression Equation for Estimating Photovoltaic Power Generation from ASOS Data

본 연구는 실측 데이터와 종관기상관측장비(ASOS)로부터 얻은 데이터를 활용하여, 다중회귀분석을 통해 태양광(PV) 발전량을 추정하고자 한다. 기존 문헌에 따르면 태양광 발전량은 태양광 패널의 표면 온도와 외기온도에 영향을 받는 것으로 나타났다. SPSS 회귀분석 결과, 태양광 패널 표면 온도와 경사면 일사량, 그리고 외기 온도 사이에 강한 상관관계가 있음이 확인되었다. 실측값을 토대로 분석한 결과, 태양광 발전량에 대한 회귀식 결과값과 실제값 사이에서 발생하는 오차는 근소하게 나타났으며, 계절별 오차는 각각 0.7 %, 0.5 %, 0.9 %, 0.8 %를 보여주고 있다. 전체 실측 기간 동안의 평균 오차는 MAPE 3.86% 를 보여주고 있다. 또한, 본 모델의 결과값을 C대학교에서 5.6 km, 대상지역에 설치된 ASOS에서 3.2 km 떨어진 곳에 위치한 한 도매 센터의 태양광 발전량과 비교한 결과, 2022년과 2023년의 평균 오차율은 1.5%이고, 측정 전체 기간 오차율은 MAPE 10.74% 잘 일치하는 것으로 나타났다. 그러므로 본 연구에서 도출된 회귀 방정식은 태양광 발전량을 예측하는 데 유효한 수단이 될 수 있을 것으로 판단된다.