Comparative Analysis of Measurements and Total Solar Irradiance Models on Inclined Surface for Building Solar Energy Prediction
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(2) 건물의 일사에너지 예측을 위한 경사면 일사량 측정과 예측모델과의 비교분석 연구/윤갑천 외. I dn. :Di r ectnor malsol ari r r adi ance [ W/ m2][= cos ]. 사면 일사량 예측 모델의 적용성을 평가하였다.. I on. 2.문헌고찰. β . :Di r ectext r at er r est r i alnor mal i r r adi anc e[ W/ m2] :Sol arc ons t ant[ 1 353W/ m2 ] :Var i abl egeomet r i cf act orwhi ch i sar a t i oo fi nc l i ne da ndho r i z o nt a l s ol arbe am i r r adi anc e[ -] :s ur f ac et i l tangl ef r om hor i z on[ ° ] :Sol arz e ni t hangl e[ -]. A F1 F2. :Gr oundr e f l e c t anc e[ -] :Ani s ot r opyi nde x[ -] :Ci r c ums ol arc oe f f i c i e nt[ -] :Br i ght ne s sc oe f f i c i e nt[ -]. I SC Rb. 1.서. 론. 1. 1연구의 배경 및 목적 건물에너지 사용량 예측에 있어서 일사에 대 한 분석은 필수적이다.일사의 유입 정도에 따 라 하절기 냉방부하 및 동절기 난방부하가 결정 되며,조명에너지 사용량에도 영향을 미친다. 또한 정확한 일사의 예측을 통하여 태양열급탕, 태양광발전 및 BI PV 등의 계획 시 효율적인 시 스템의 활용이 가능하다.따라서 본 연구에서는 다양한 경사면 일사량 예측 모델들에 대한 비교 분석을 실시하여 국내 환경에 적용 가능한 일사 량 예측모델을 제시함으로써 건물에너지 사용 량 예측의 자료로 사용할 수 있도록 하였다. 1. 2연구 방법 경사면 일사량 예측을 위해 필요한 입력조건 은 ①수평면전일사량 ( I ,②수평면직달일사량 h) ( I ,③수평면확산일사량이다 ( I .①과 ③은 hb) hd) 실제 측정 자료를 사용하였으며,①은 ②와 ③의 합이다.따라서 ②의 값은 계산하여 사용하였다. 앞의 값들을 일사량 예측모델에 적용하여 경사 면 일사량을 산출한 후 실제 측정된 경사면 일 사량 값과의 비교분석을 실시하여 서울지역 경. 경사면 전일사량은 직달성분,천공 확산성 분,지표면 반사성분 값을 각각 계산한 뒤 합 하면 예측이 가능하다.경사면 일사량 예측 모델은 문헌연구를 통해 가장 널리 사용되며 대체로 정확하다고 평가된 4가지 모델을 사 용하였다.이 때,지표면의 반사율 값이 중요 한 변수가 될 수 있는데 본 연구에서는 Li u1) 가 제안한 0 . 2 를 사용하였다. 2. 1I sot r opi cmodel 2 ) I s ot r opi cmode l 은 일사량을 예측하는 가 장 간단한 방법으로 가장 널리 사용되고 있 다.직달성분은 수평면 직달성분을 이용하여 경사면에 대한 입사각을 고려하여 계산하게 되며,천공확산 성분의 경우는 천구를 균일한 돔으로 가정하여 경사면의 각도에 따른 vi e w f ac t or만큼의 확산일사가 유입되는 것으로 계산한다.지표면 반사성분은 수평면전일사 량과 지표면 반사율,그리고 vi e w f ac t or 를 이용하여 계산하게 되며 경사면 전일사량 예 측 식은 다음과 같다. cos cos . 이 때, . ( 1). ( 2). 2. 2Hay-Davi esmodel 3) Ha y-Da vi e smo d e l 은I s o t r o p i cmo d e l 을 기본 1)Li u,B. Y. H. ,Jordan,R. C. ,TheLong-Ter m Aver agePer f or manceof Fl at -Pl at eSol ar-EnergyCol l ect ors,Sol arEnergy,1963 2)JohnA,Duf f i e,Wi l l i am A.Beckman. ,Sol arEngi neeri ngofThermal Processes,JohnWi l ey& Sons,1980. Journal of the Korean Solar Energy Society Vol. 32, No. 6, 2012. 45.
(3) [ 논문]한국태양에너지학회 논문집. 으로 하여 태양 주위의 c i r c ums o l a rbr i ght e ni ng 을 고려한 방법이다.기본적으로 i s o t r o pi cmo de l 과 유사한 방법으로 경사면 일사량을 예측하 고 있으나 c i r c ums ol arbr i ght e ni ng을 반영하 기 위해 ani s ot r opyi nde x( 대기권외 일사량에 대한 법선면 직달일사량의 비율) 를 계산하여 확산성분 중 c i r c ums ol arbr i ght e ni ng요소를 직달성분으로 고려하는 방법이다.. 2. 3Rei ndlmodel 4 ) Re i ndlmode l 은i s ot r opi cmode l 을 기본으 로 태양 주위의 c i r c ums ol arbr i ght e ni ng과 지표면 주위의 hor i z onbr i ght e ni ng을 고려한 방법이다.Hay-Davi e s모델의 확산성분 값 에 hor i z onbr i ght e ni ng을 가중하여 계산하게 되므로 확산성분이 Hay-Davi e s모델에 비해 다소 크게 산출되는 경향이 있다. 직달성분과 지표면 반사성분을 계산하는 방법은 Hay-Davi e s모델과 동일하며 경사면 일사량 예측 식은 다음과 같다.. . Fi g.1s c h e ma t i cv i e wo fs k ys h o wi n gs o l a rr a d i a n c ed i s t r i b u t i o n a sas u p e r p o s i t i o no ft h r e ec o mp o n e n t s. 이때a ni s ot r opyi nde xA와 경사면 일사량 예측 식은 다음과 같다.. . ( 3). cos . ( 4). 법 선면 직 달일사 량 I dn은 천정값 을 이용 해 계산하며,대기권 밖 법선면 직달일사량 I on은 참고문헌에서 제시한 태양상수 1, 353W / m2를 이용 하여 식 ( 4) 와 같이 계 산된다 .. cos × sin cos . . . . ( 6 ). 2. 4Per ezmodel 5 ) Pe r e zmo d e l 은 다른 모델들에 비해 c i r c u ms o l a r br i ght e ni ng과 hor i z on br i ght e ni ng에 대한 영향을 좀 더 적극적으로 고려하고 있다.경 험적으로 만든 계수인 F1,F2 및 태양과 경사 면의 입사각을 고려한 계수인 a,b를 제시6)하 여 확산일사를 정확하게 예측하고자 하였으 며 Pe r e z 의 일사량 예측 식은 다음과 같다. cos cos sin . ( 7). cos cos . 이 때,F1,F2의 산출 식은 다음과 같으며,s ky ( 5). 3)hay.J. H. ,Davi es.J. A. ,Cal cul at i onsofsol arr adi at i oni nci dentonan i ncl i ned sur f ace,Pr oceedi ngs Fi rstCanadi an Sol arRadi at i on Dat a Wor kshop,Canadi anAt mospheri cenvi ronmentSer vi ce,1980. 46. 4)Rei ndletal . ,Eval uat i on ofhourl yt i l t ed surf acer adi at i on model s, sol arEnergy45,1990b 5)Perez etal . ,Model i ng dayl i ghtavai l abi l i ty and i rradi ance component sf rom di rectandgl obali rradi ance,Sol arEnergy44,1990 6)Perezetal . ,A new si mpl i f i edver si onoft hePerezdi f f usei rradi ance modelf ort i l t edsurf aces,Sol arEnergy39,1987. 한국태양에너지학회 논문집 Vol. 32, No. 6, 2012.
(4) 건물의 일사에너지 예측을 위한 경사면 일사량 측정과 예측모델과의 비교분석 연구/윤갑천 외. c l e a r ne s sε과 s kybr i ght ne s s ∆ 는 참고문헌 [ 7 ] [ 8 ] 에 계산 방법이 자세하게 제시되어 있다. × ∆ × × ∆ × . 3.측. ( 8). 각 일사량계는 모두 I SO 9 060기준을 만족 하는 1 등급이며,20 11년 3월 2 5일부터 5일간 의 측정을 통해 교정되었으며,각 일사량계의 교정계수는 다음 Tabl e3과 같다.. 정. 데이터 측정은 서울에 위치한 K 대학교의 공학관 옥상에서 실시하였으며 전면에 일사 를 저해하는 요소가 적은 곳에 위치하고 있 다.경사면 일사량 예측을 위해 수평면 전일 사량과 수평면 확산일사량을 측정하였으며, 같은 기간 동안 경사면 일사량을 측정하여 예 측모델과 비교할 수 있도록 하였다. Tabl e1 .Loc at i onoft es tc el l. 경도 위도 해발고도 Ti meZone. 1 27°0 1'E 3 7°35 'N 4 7m ( 6층) GMT +9h. 2 0 1 1 년7 월2 9 일부터 2 0 1 2 년5 월2 9 일까지 총 3 0 6 일의 데이터를 사용하여 분석을 실시하였다. 경사면의 면방위각은 남동향 3 0 ° 이며,경사각은 바닥으로부터 9 0 ° 인 수직면이다.일사량 측정 장 치와 데이터 기록장치의 제원은 다음과 같다.. Fi g2.Meas ur eddat af orc or r ec t i ngpy r anomet er. Tabl e3.Py r anomet erc or r ec t i onf ac t or. 수평면 전일사량. 수직면 전일사량. 수평면 확산일사. 1. 0. 955. 1 . 0 15. 확산일사의 경우 s hadow band를 이용해 측정이 이루어진다,이 때 일부 확산일사가 s hadow band의 영향으로 실제보다 작은 값 으로 측정될 수 있다.따라서 이데 대한 보정 작업이 필요한데,본 연구에서는 Dr ummond 7) mode l 을 이용하여 수평면 확산일사량 측정 값을 보정하였다.이 때,Shadow band가 장 착된 일사량계의 규격은 다음 Fi g3과 같다.. Tabl e2 .I ns t r ument sus edf ormeas ur i ngs ol ari r r adi anc e Gl obalHor i z ont al LP-PYRA 0 2. Di f f us eHor i z ont al LP-PYRA 1 2. Gl obalI nc l i ne d LP-PYRA 0 2. Dat aLogge r DATA SCAN 3 0 00 Fi g3 .Thes pec i f i c at i onofs hadow band. 7)Dr ummond,A. J. ,1956.Ont hemeasurementofskyradi at i on.Arch Met eorGeophysBi okl i m B7,413-436.. Journal of the Korean Solar Energy Society Vol. 32, No. 6, 2012. 47.
(5) [ 논문]한국태양에너지학회 논문집. 4.측정 및 예측모델 결과 201 1년 7 월 29일부터 20 12년 5월 2 9일까지 의 데이터 중 태양고도가 낮아 주변 환경에 의한 영향을 많이 받는 데이터를 제외한 오전 10 시부터 오후 3 시까지의 측정데이터를 분석 하였다.측정기간 총 1, 836 개 데이터의 수평 면 전일사량,수평면 확산일사량 월간 평균값 은 Fi g4와 같다.. Fi g4.Meas ur edi r r adi anc edat a. 4. 1.I sot r opi cmodel I s ot r opi cmode l 을 이용하여 계산한 수직면 일사량과 측정된 수직면 일사량을 비교한 결 과는 다음 Fi g5,Tabl e4와 같다.. Fi g5.Compar i s onofme as u r edi r r adi anc ewi t hes t i mat e d i r r adi anc eb yI s ot r opi cmode l. 48. Tabl e4Re l a t i v ee r r o ro fme a s u r e da n dc a l c u l a t e di r r a d i a n c e b yI s o t r o p i cmo d e l. 2 011 . 7 8 9 10 11 12 2 012 . 1 2 3 4 5 Tot al. Me as ur e d Es t i mat e d 9 4 13 7 19 9 20 3 29 5 28 2 40 6 43 6 29 2 35 0 42 6 50 5 38 7 51 6 47 0 64 4 30 0 39 9 30 8 35 4 24 2 30 7 33 1 39 8. e r r or 4 6% 2% -4% 7% 2 0% 1 8% 3 3% 3 7% 3 3% 1 5% 2 7% 2 0%. 분석 결과 I s ot r opi cmode l 을 이용하여 예 측한 경사면 일사량은 측정값보다 평균 20 % 높게 분석되었다.가장 예측성이 좋은 8 월의 경우 2% 높은 값이 예측되었으며,가장 나쁜 7월은 4 6% 높은 값이 예측되었다.R2값이 0. 7 431 로 가장 고른 분포를 보여 데이터의 신 뢰도가 가장 높다. 4. 2.Hay-Davi esmodel Hay-Davi e smode l 을 이용하여 계산한 수 직면 일사량과 측정된 수직면 일사량을 비교 한 결과는 다음 Fi g6,Tabl e5 와 같다.. Fi g6 .Compar i s onofmeas ur edi r r adi anc ewi t hes t i mat ed i r r adi anc ebyHay -Dav i esmodel. 한국태양에너지학회 논문집 Vol. 32, No. 6, 2012.
(6) 건물의 일사에너지 예측을 위한 경사면 일사량 측정과 예측모델과의 비교분석 연구/윤갑천 외. Tabl e 5 Rel at i v e er r orofmeas ur ed and c al c ul at ed i r r adi anc ebyHay -Dav i esmodel. 201 1. 7 8 9 1 0 1 1 1 2 201 2. 1 2 3 4 5 Tot al. Me as ur e d Es t i mat e d 94 1 35 1 97 1 98 2 92 2 75 4 06 4 56 2 97 3 83 4 24 5 45 3 97 5 55 4 56 7 04 3 00 4 23 2 97 3 47 2 40 2 92 3 30 4 17. e r r or 43 % 1 % -6% 12 % 29 % 29 % 40 % 54 % 41 % 17 % 22 % 26 %. Tabl e 6 Rel at i v e er r orofmeas ur ed and c al c ul at ed i r r adi anc ebyRei ndlmodel. 201 1. 7 8 9 1 0 1 1 1 2 201 2. 1 2 3 4 5 Tot al. Me as ur e d Es t i mat e d 94 1 84 2 11 3 68 3 17 4 79 3 82 4 69 2 78 2 79 4 25 3 30 3 62 3 29 4 82 4 88 3 08 4 30 2 86 3 78 2 70 5 06 3 31 4 03. e r r or 95 % 75 % 51 % 23 % 0 % -22% -9% 1 % 39 % 32 % 87 % 22 %. 분석 결과 Hay-Davi e smode l 을 이용하여 예측한 경사면 일사량은 측정값보다 평균 26% 높게 분석되었다.가장 예측성이 좋은 8월의 경우 1% 높은 값이 예측되었으며,가 장 나쁜 2월은 54% 높은 값이 예측되었다. 2 R 값은 0. 7259로 대체로 고른 분포를 보이 고 있다.. 분석 결과 Re i ndlmode l 을 이용하여 예측 한 경사면 일사량은 측정값보다 평균 2 2 %높 게 분석되었다.가장 예측성이 좋은 11 월의 경우 0 . 1 % 높은 값이 예측되었으며,가장 나 쁜 7 월은 95 % 높은 값이 예측되었다.오차율 2 이 22%로 비교적 작은 값을 보이지만 R 값 이 0. 48 76으로 낮게 분석되었다.. 4. 3.Rei ndlmodel Re i ndlmode l 을 이용하여 계산한 수직면 일사량과 측정된 수직면 일사량을 비교한 결 과는 다음 Fi g7,Tabl e6과 같다.. 4. 4.Per ezmodel Pe r e zmode l 을 이용하여 계산한 수직면 일 사량과 측정된 수직면 일사량을 비교한 결과 는 Fi g8,Tabl e7 과 같다.. Fi g7 .Compar i s onofmeas ur edi r r adi anc ewi t hes t i mat ed i r r adi anc ebyRei ndlmodel. Fi g8 .Compar i s onofmeas ur edi r r adi anc ewi t hes t i mat ed i r r adi anc ebyPer ezmodel. Journal of the Korean Solar Energy Society Vol. 32, No. 6, 2012. 49.
(7) [ 논문]한국태양에너지학회 논문집. Tabl e 7 Rel at i v e er r orofmeas ur ed and c al c ul at ed i r r adi anc ebyPer ezmodel. 201 1. 7 8 9 1 0 1 1 1 2 201 2. 1 2 3 4 5 Tot al. Me as ur e d Es t i mat e d 94 2 80 2 03 3 53 2 96 4 22 3 96 5 37 3 10 4 61 4 06 5 69 3 59 5 43 4 98 7 67 3 17 5 65 2 88 5 81 2 76 5 27 3 34 5 29. e r r or 19 8% 74 % 42 % 36 % 49 % 40 % 51 % 54 % 78 % 10 1% 91 % 59 %. 분석 결과 Pe r e zmode l 을 이용하여 예측한 경사면 일사량은 측정값보다 평균 5 9 % 높게 분석되었다.가장 예측성이 좋은 1 0 월의 경우 3 6 % 높은 값이 예측되었으며,가장 나쁜 7 월은 1 9 8 % 높은 값이 예측되었다.오차율은 5 9 %, 2 R은 0 . 5 6 7 7 로 가장 나쁜 예측성을 보인다.. Tabl e8 .Re l a t i v ee r r o ro fme a s u r e da n de s t i ma t e di r r a d i a n c e b ya l lmo d e l s. I s ot r opi c 2 011 . 8 9 10 11 12 2 012 . 1 2 3 4 5 Tot al. 2 % -4 % 7 % 20 % 18 % 33 % 37 % 33 % 15 % 27 % 20 %. HayRe i ndl Pe r e z Davi e s 1% 75% 7 4% -6% 51% 4 2% 12% 23% 3 6% 29% 0% 4 9% 29% -22% 4 0% 40% -9% 5 1% 54% 1% 5 4% 41% 39% 7 8% 17% 32% 10 1% 22% 87% 9 1% 26% 22% 5 9%. 분석결과 I s ot r opi c mode l 과 Hay-Davi e s mode l 을 이용하여 예측한 일사량은 대체로 유사한 경향을 나타내고 있다.두 모델 모두 8 월의 예측성이 가장 뛰어나며,2 월의 예측성 이 가장 나쁜 것으로 분석되었다.이 때,5 월 과 8월을 제외한 모든 기간에서 I s ot r opi c. Fi g9 .Mont hl yr el at i v eer r orofmeas ur edandes t i mat edi r r adi anc ebyal lmodel s. 5.결과분석 및 비교 서울지역에서 측정기간 동안 4가지의 예 측모델을 이용해 분석한 경사면 일사량을 종 합하여 다음 Ta bl e8 과 같이 나타내었다.7 월 의 경우 측정기간이 3 일( 7 / 29~7/ 3 1) 로 짧아 대표성이 부족하기 때문에 결과 분석에서는 제외하였다.. 50. mode l 의 예측성이 더 좋은 것으로 나타났다. Re i ndlmode l 의 경우 기간 전체의 오차율 은 22 %로 Hay-Davi e smode l보다 더 예측 성이 뛰어난 것으로 보이지만,각 월별로 분 석한 경우 12 월은 -22 %,5월은 8 7%의 오차 율을 보여 각 기간별로 편차가 과도하게 나타 나고 있다.Pe r e zmode l 의 경우 전 측정 기간 동안 4 0 % 이상의 높은 오차율을 보이고 있다.. 한국태양에너지학회 논문집 Vol. 32, No. 6, 2012.
(8) 건물의 일사에너지 예측을 위한 경사면 일사량 측정과 예측모델과의 비교분석 연구/윤갑천 외. 전체적으로 측정값에 비해 예측값이 더 큰 경향을 보인다.이는 1 차적으로는 서울지역 의 대기오염으로 인해 일사감쇠현상이 발생 하여 일사량이 낮게 측정되기 때문이며,2차 적으로 일사량계가 설치된 지역 주변의 s ky vi e wf a c t or ( SVF) 가 다르기 때문이다.모든 예 측모델에 공통적으로 적용된 SVF는 ( 1 +c o s β) / 2 로,면의 경사각만을 고려할 뿐 주변 건물 및 방해물로 인한 영향을 고려하지 못한다.따라 서 측정지역 주변의 방해물로 인해 일사량이 낮게 측정되어 상대적으로 예측된 일사량이 높 아 오차가 크게 발생하는 것으로 분석되었다. 천구를 i s ot r o pi cdome 으로 가정한 I s ot r o pi c mo de l 에 비해 Ha y-Da vi e smo de l 은c i r c ums o l a r br i ght e ni ng을 고려하기 때문에 I s o t r o pi cmo de l 보다 6 % 큰 값이 예측되고 있다.Re i ndlmode l 의 경우 c i r c ums ol arbr i ght e ni ng과 hor i z on br i ght e ni ng을 모두 고려하기 때문에 Ha y-Da vi e s mode l 에 비해 높은 값이 예측되어야 한다.그 러나 hor i z onbr i ght e ni ng이 지배적인 시간대 는 일출 및 일몰시간대로 본 연구에서는 1 0 시 부터 1 5 시에 대한 분석 자료를 사용했기 때문 에 Re i ndlmode l 을 이용해 예측한 일사량은 Hay-Davi e smode l 을 이용해 예측한 일사량 보다 낮은 값으로 분석되었다.Pe r e zmode l 은 그 외에 추가로 천공청명도 및 대기혼탁도 를 고려하여 가장 많은 요소를 고려하여 일사 량을 예측하고 있지만,Pe r e zmode l 에 사용된 F1,F2 등의 계수가 특정 지역의 측정 자료를 기반으로 한 경험식이기 때문에 데이터를 수 집한 지역의 위치조건( 위도,경도,고도)및 기 후조건에 따라 적용성이 달라질 수 있어 특정 모델이 모든 지역에 적합하다고 할 수 없다. 스페인( l a t i t ude : 3 9 ° 1 8 ` N,l o ngi t ude : 1 6 ° 1 5 ` E) 에서 측정된 수직면 일사량과 경사면일사량 예측모델을 이용해 계산된 일사량을 비교한 Cuc umo8)의 연구에서는 지표면반사율이 0 . 2 인 8)M.Cucumoetal . ,Exper i ment alt est i ngofmodel sf ort heest i mat i on of hourl y sol ar radi at i on on ver t i calsur f aces atArcavacat a di. 경우 남측 수직면 일사량 측정값은 I s o t r opi c mode l 을 사용하여 예측한 경우와 가장 유사 하다는 결론을 얻었다. 또한 Me di avi l l a9)의 연구에 의하면 CI BA l abor at or y( l at i t ude :49° 4 9` N,l ongi t ude : 4 ° 5 6 ` E)에서 측정된 수직면 일사량과 경사면 일사량 예측모델을 이용해 계산된 일사량을 비교한 경우 Hay-Davi e smode l 을 사용할 때 가장 정확한 값을 얻을 수 있는 것으로 분석 되었다. 북반구의 유사한 위도지역에서 유사한 방 위에 대한 분석을 실시한 결과 각 지역마다 가장 적합한 예측모델이 다르게 분석되고 있 8) 다.Cuc umo 에 의하면 정확한 모델의 선정 도 중요하지만 그보다 정확한 데이터를 입력 하는 것이 일사 예측의 정확도를 높이는 요인 이 될 수 있다.측정지역에 맞는 일사감쇠계 수,알베도.SVF등을 정확하게 입력하면 일 사예측의 정확성을 높일 수 있을 것이다.. 6.결. 론. 건물 일사에너지의 정확한 분석을 위해서 는 경사면 일사량 예측이 선행되어야 한다. 그를 위해 남동향 3 0° 인 수직면 일사량 측정 값과 i s ot r opi c mode l ,Hay-Davi e s mode l , Re i ndlmode lPe r e zmode l 을 이용해 계산된 일사량을 비교 분석한 결과 I s o t r o p i cmo de l 을 2 사용한 경우 측정값과의 오차가 2 0 %( R: 0 . 7 4 3 1 ) 로 적용된 모델 중 가장 정확한 일사량 값을 예측할 수 있는 것으로 분석되었다.그러나 위의 값은 일반적인 입력데이터를 사용한 것 으로 우리지역에 맞는 일사감쇠계수,알베도, SVF 등을 정확히 입력한다면 더 정확한 일 사량을 예측할 수 있을 것으로 분석되었다. Rende,Sol arEner gy81,2007 9)M. D.Medi avi l l aetal . ,Measur ementandcompar i sonofdi f f usesol ar i rr adi ancemodel son i ncl i nedsurf acesi n Val l adol i d( Spai n) ,Energy Conversi onandManagement46,2005. Journal of the Korean Solar Energy Society Vol. 32, No. 6, 2012. 51.
(9) [ 논문]한국태양에너지학회 논문집. 후. 기. 이 논문은 20 12년도 정부( 교육과학기술부) 의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사업 지원을 받아 수행된 것임( 201 200 017 42). 참 고 문 헌. s ol ar r adi at i on on ve r t i c als ur f ac e s at Ar c avac at a diRe nde ,Sol arEne r gy 81 , 2 007 10 .M. D.Me di avi l l ae tal . ,Me a s ur e me ntand c o mp a r i s o no fd i f f us es o l a ri r r a d i a n c emo d e l s o ni nc l i ne ds ur f a c e si n Va l l a do l i d( Spa i n) , Ene r gy Conve r s i on and Manage me nt 46,20 05. 1.P. G.Lout z e nhi s e r ,Empi r i c alval i dat i onof mode l st oc omput es ol ari r r adi anc e on i nc l i ne d s ur f ac e sf or bui l di ng e ne r gy s i mul at i on,Sol arEne r gy8 1,200 7 2.Li u,B. Y. H. ,J or dan,R. C. ,The LongTe r m Ave r a gePe r f or manc eofFl a t -Pl a t e Sol ar -Ene r gy Col l e c t or s ,Sol arEne r gy, 1 963 3.J ohn A.Duf f i e ,Wi l l i am A.Be c kman, Sol arEngi ne e r i ngofThe r malPr oc e s s e s , J ohnwi l e y& Sons ,198 0 4.hay.J . H. ,Davi e s .J . A. ,Cal c ul at i ons of s ol ar r adi at i on i nc i de nton an i nc l i ne d s ur f a c e ,Pr oc e e di ngsFi r s tCa na di a nSol a r Ra d i a t i o nDa t aWo r k s h o p ,Ca n a d i a nAt mo s p h e r i c e nvi r onme ntSe r vi c e ,198 0 5.Re i ndle tal . ,Eval uat i onofhour l yt i l t e d s ur f ac er adi at i on mode l s ,s ol arEne r gy 4 5,199 0b 6.Pe r e ze ta l . ,Mode l i ngda yl i ghta va i l a bi l i t y and i r r adi anc ec ompone nt sf r om di r e c t and gl obali r r adi anc e ,Sol arEne r gy 44 , 1 990 7.Pe r e ze tal . ,A ne ws i mpl i f i e dve r s i onof t he Pe r e z di f f us ei r r adi anc e mode lf or t i l t e ds ur f ac e s ,Sol arEne r gy39 ,1 987 8.Dr ummo nd,A. J . ,1 9 5 6 .Ont heme a s ur e me nt ofs ky r adi at i on.Ar c h Me t e orGe ophys Bi okl i m B 7,413 -43 6. 9.M.Cuc umoe tal . ,Expe r i me nt alt e s t i ng ofmode l sf ort he e s t i mat i on ofhour l y. 52. 한국태양에너지학회 논문집 Vol. 32, No. 6, 2012.
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수치
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