권역별 인공신경망 모델을 이용한 전국 기상관측소의 일사량 추정

초록

일사량을 파악하는 것은 태양광 발전 시스템을 설치하고 운영하는 데 있어서 필수적이다. 본 연구에서는 기상청에서 운영하고 있는 94개 기상관측소의 일사량을 추정하기 위해 기상 관측 자료와 천리안 위성영상을 이용하였다. 우선, 천리안 위성의 가시광 채널 영상으로부터 산출한 구름지수에 K-평균 군집화를 적용하여 한국을 13개의 권역으로 분류하였으며, 이 중 일사량 관측값이 존재하는 10개 권역의 일사량 추정을 위해 인공신경망 모델을 훈련시켰다. 인공신경망의 입력변수로는 상호정보량 특징선택을 통해 총 10개의 변수가 선택되었고, MATLAB 소프트웨어를활용하여 인공신경망 모델을 구축하였다. 교차검증 결과, 본 연구의 모델은 상관계수 0.96, RMSE 80.87 W/m2 (22.62%)의 오차를 보였으며, 권역 분류를 적용하지 않은 전국적 훈련모델에 비해 오차가 약 2%p 감소하는 효과가있었다. 이러한 권역별 일사량 모델을 활용하여 기상청의 기상관측소 94개 지점의 일사량을 추정하였다. 본 연구의권역별 인공신경망 모델을 활용하면 일사계는 없지만 기본적인 기상요소가 관측되고 있는 관측소의 실시간 일사량을 20% 초반대의 오차 수준으로 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

키워드