모듈 레벨 전력 최적화 - solaredge
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백서
목표
사람들이 최상의 역량으로 일하려면 개별적인 관심을 쏟아야 하는 것처럼 모듈도 마찬가지입니다. 모듈이 최적의 전압과 전류를 조합해야만 최대 성능을 달성할 것입니다. 이 문서는 기술적인 논의와 실제적인 데이터의 분석을 통해 모듈 수준에서 최적화된 전력을 적용할 때 태양광 시스템에서 추가 에너지를 얻을 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한 이 문서는 이렇게 추가로 얻어지는 에너지가 상당하며 태양광 분야에서 가능한 모든 시나리오와 연관되어 있음을 밝히는 것을 목적으로 합니다.
불일치와 기존 인버터
어레이의 모듈이 완전히 동일한 전기 속성을 보이지 않거나 다른 환경 조건에 노출될 때 불일치가 발생합니다. 사실, 불일치는 처음 설치할 때부터 태양광 모듈 간에 내재하는 자연적인 상태입니다(그림 1). 각 모듈이 여러 조합의 전류(Impp)와 전압(Vmpp)에서 최대 전력(Pmpp)을 제공한다는 것은 잘 알려진 사실입니다(그림 2).
같은 모듈을 사용해 세 가지의 서로 다른 그룹으로 전력을 생산할때 IMPP의 가우스 분포
모듈 수그림 1:
Paolo Perotti는 그의 연구에서 이탈리아 모데나 소재 815 kWp 태양광 발전소를 건설할 때 2,800개 이상의 모듈 사이의 불일치를 줄이려는 노력에 대하여 증언하였습니다. 그 다음에 순간 시험 보고서를 근거로 현장에서 모듈이 완전히 새로 분류되었습니다. 그림은 같은 모듈의 세 가지 다른 생산 그룹에서 나온 IMPP의 가우스 분포를 보여줍니다.
IMPP 모듈 전류출처: P. Perotti 외, “북부 이탈리아에 위치한 태양광 발전소의 불일치 감소에 따른 경제적 영향 관찰 및 평가”, 제 26 차 EUPVSEC, 2011년 9월 5일–9일, 독일
모듈 레벨 전력 최적화
백서같은 모듈, 다른 IV 곡선
그림 2:
다른 조건에서 다른 속성을 보이는 3개 유사 모듈
녹색 곡선 – 표준 조건에서 모듈 IV 곡선 청색 곡선 – 낮은 복사도에서 모듈 전류 감소 적색 곡선 – 낮은 온도에서 모듈 전압 증가
그러나 기존의 인버터는 정의상 모듈당 전류와 전압의 조정은 물론 모듈의 IV 곡선을 개별적으로 구별할 수 없습니다. 대신 기존의 인버터는 모듈 어레이에 대하여 최대 출력점을 추적합니다(그림 3). 기존의 인버터는 평균 시스템 출력을 추종하는데 이때 어레이에서 약한 모듈이 강한 모듈의 출력을 방해합니다. 결과적으로 손실된 에너지는 일반적으로 모듈 불일치로 인한 손실이라고 할 수 있습니다.
전체 시스템 수명 동안 모듈간 성능이 비슷하여 불일치를 피할 수 있다는 가정은 각 모듈간에 순간 시험을 통해 유사 IV 곡선(전력 곡선)에 따라 분류된 뒤에도 모듈의 공칭 용량에 ±3%의 표준 편차가 유지된다는 사실을 감안하면 오히려 현실적이지 못한것으로 보입니다. 이러한 점에서 불일치는 어레이의 여러 모듈 간 차이를 일으키는 거의 모든 요소로 인해 심해질수 있습니다.
기존 태양광 시스템
그림 3:
같은 전류이 그림은 스트링에 직렬로 연결된 태양광 모듈과 인버터에 병렬로 연결된 여러 스트링을 보여줍니다. 같은 스트링의 모든 모듈은 같은 전류를 수신하며 모든 병렬 스트링에 같은 전압이 걸립니다.
같은 전압
같은
전류
I
Vvmpp
mpp
백서파워 옵티마이저가 전력을 생산하는 방법
모듈 레벨 최대 전력점 추적은 전류와 전압을 각 개별 모듈의 특정 규격으로 조정하여 스트링의 다른 모듈에 상관없이 모듈이 최대 용량으로 작동하도록 보장합니다(그림 4). 평균치와 반대로 모듈 레벨 최대 전력점 추적은 모듈의 모든 첨두 작동점의 총합을 수확함을 의미하며, 간단한 수학 원리에 따라 이는 결과적으로 언제나 평균적 전력 생산보다 더 많은 에너지 산출이 됩니다.
그림 4:
파워 옵티마이저는 각 모듈에서 개별적으로 최대 전력을 생산 하기 위하여 모듈당 전류와 전압을 조정하고 어레이 모듈의 모든 상호의존성이 없어 집니다.
여섯 가지 예제
다음 절은 파워 옵티마이저로 달성할 수 있는 여러 수준의 에너지 이득을 예시하는 여섯 가지 사례 시나리오를 살펴봅니다.
1. 부분 음영 – 서로 다른 빛의 노출로 인한 불일치
약간의 상상력으로도 부분 음영의 원인은 굴뚝, 위성 수신 안테나, 설비를 가로지르는 케이블 등 끝이 없으며 모두 모듈에 그늘을 만들 수 있습니다. 심지어 모듈끼리도 그늘을 만들 수 있습니다. 단 몇 개의 모듈에 대한 빛의 강도를 변경함으로써 부분 음영은 모듈 출력을 다르게 하여 어레이에 불일치를 가져옵니다. 다음은 부분 음영이 발생한 독일의 6 kW 설비에서 얼마나 많은 에너지를 추가로 생산할 수 있는지에 대한 예입니다. 솔라엣지 모니터링 포털은 9번과 12번 모듈 2개에 매일 오전 8시와 오전 10시 사이에 굴뚝 그림자가 생기는 것을 보여 줍니다(그림 5). 그늘진 9번 및 12번 모듈의 생산에 대한 영향을 정량화하기 위하여 제네바의 대학에서 개발한 소프트웨어인 PVsyst를 적용하여 기존 방식의 인버터, 각 모듈에 개별 MPP 추적기를 갖춘 솔라엣지 인버터 및 파워 옵티마이저를 사용하여 에너지 출력을 설계하고 모의시험을 하였습니다. 보고서에 의하면 솔라엣지의 경우 그늘 손실은 그늘 면적에 비례하며(1.5%), 기존의 인버터는 그림자에 가려진 두 개 모듈의 시스템 출력의 13.4%를 손실이 예측되었습니다.(그림 6). 솔라엣지 시스템은 운영 첫해에만 에너지를 12.4% 이상의 추가 전력 생산이 예측되었습니다.
백서그림 5:
솔라엣지 모니터링 포털이 매일 아침 오전 8시와 오전 10시 사이에 굴뚝 그림자에 가려지는 모듈 2개를 나타냅니다. 또한 흥미롭게도 9번과 12번 모듈의 낮은 출력이 스트링의 다른 모듈에 영향을 주지 않는 것을 알 수 있습니다.
그림 6:
이 그림은 아주 흔히 발생하는 굴뚝 그림자에 노출된 6 kW 주거용 시스템에 대한 PVsyst 시뮬레이션 결과를 보여줍니다. 그림 6은 모델을 보여주며 그림 7은 솔라엣지 시스템과 기존의 인버터 시스템에 대한 2가지 보고서를 보여줍니다
생산된 에너지 성능비 PR
5,574 KWh/연71.8%
전체 지표면 조사량 전체 수집면 입사량
수집기에 효과적 조사량태양광 변환
STC = 13.7%에서 1,085 kWh/m2 × 44 m2 수집 효율
전역적 IAM 요소
새 음영 (“스트링”)
기존
SolarEdge생산된 에너지
성능비 PR6,262 KWh/1년80.7%
전체 지표면 조사량전체 수집면 입사량
수집기에 효과적 조사량태양광 변환
STC = 13.7%에서 1,233 kWh/m2 × 44 m2 수집 효율
전역적 IAM 요소
새 음영(“직선”)
백서2. 오염 – 서로 다른 빛의 노출로 인한 불일치
태양광 발전소의 불일치 손실의 또 다른 원인은 모듈 오염입니다. 부분 음영과 마찬가지로 오염물은 모듈의 노출 영역을 감소 시킵니다. 오염물은 낙엽부터 분진과 새똥에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다(그림 a와 b). 이러한 요인은 모든 모듈에 절대 똑같이 영향을 주지 않으므로 불일치를 만듭니다. 모래나 흙이 쉽게 축적되는 여러 위치에서 그 효과가 심각해질 수 있습니다. 그림 7은 캘리포니아에 있는 700 kW 발전소를 청소하기 전에 오염된 모듈의 출력을 (청색으로 표시) 보여주는 솔라엣지 모니터링 포털의 스크린샷입니다.
그림 7:
다른 수준의 오염에 의해 발생한 스트링 및 모듈의 에너지 불일치. 청색 채도는 스트링의 일일 에너지에 비례합니다.
3. 동적 변화 – 빠르게 변하는 기후, 빠르게 변하는 빛
돌아다니는 구름 전선과 같이 가장 멀리 있는 요소까지도 간헐적인 그늘의 형태로 작용할 수 있습니다. 기존 인버터는 전력 변동을 빨리 감지하는 데에 어려움이 있고 일부에만 치우칠 수 있어 어레이의 첨두 전력을 감지하지 못합니다. 그림 8과 9에서와 같이 태양광 변화 속도로 인해 생기는 에너지 손실이 상당할 수 있다고 보는 데는 이유가 있습니다. 이런 조건에서는 위상 추적이 필요하고 그래서 그것이 전류와 전압을 실시간으로 조정하기에 충분히 빠르게 반응할 수 있습니다. 파워 옵티마이저가 바로 그 일을 합니다. 파워 옵티마이저는 각 모듈을 담당하여 조사량의 빠른 변화에 신속하고 적절하게 반응하는 능력을 갖추고 있습니다.
그림 A와 B: 두 일반적인 오염원: 새와 모래
백서그림 8:
조사량 변화 속도의 함수로서 최대 전력점 추적 효율
출처: R. Bründlinger Austrian Institute of Technology (오스트리아 기술연구소), 2010년 4월
그림 9:
하루에 날씨 변화로 손실된 에너지. 인버터 레벨 MPP 추적기가 간헐적으로 빛이 들고 그늘이 질 때 시스템 출력의 상승과 하강을 추적하는 어려움을 보여줍니다.인버터, MPP(W), 에너지 (kWh/400)
출처: 실시간으로 변화하는 조건에서 태양광 인버터와 동적 최대 전력점 추적 성능의 시험, 특성 분석 및 평가에 대하여, Pablo Sanchis 공저 (2007년)
4. 다른 온도, 다른 최대 전력점 추적
한 어레이에 걸쳐 온도가 크게 변할 수 있습니다. Claudia Buerhop 연구원은 모형 헬리콥터에 설치한 적외선 카메라를 이용하여 독일에 설치된 태양광 어레이가 보이는 여러 온도를 측정하였습니다. 그 화상이 발전소 내에 온도 차이가 존재한다는 것을 보여줍니다. 모듈의 상단 열과 하단 열 사이를 측정한 온도의 차이는 열 사이의 거리가 7–8 m에 불과한데도 13 °C에 달하였습니다. 카메라는 특정 모듈 내에서도 3–5 °C의 온도 차이가 존재한다는 점도 보여줍니다. 주변 기온과 모듈의 출력 전력 사이의 상관관계로 인하여 다른 온도에 노출된 모듈이 다른 전력 곡선을 보이게 됩니다. 예를 들면, 시스템이 경사면에 설치되었거나 바람이 부는 날에 어레이 한 쪽 끝에서 작동하는 모듈에서 바람이 열을 받아서 어레이 사이에 열을 전달할 때 이와 같은 시나리오가 발생합니다.
그림 10:
이 그림은 태양광 현장의 적외선 지도를 보여줍니다. 어레이에서 여러 모듈이 현저히 다른 온도에 노출된 결과로 상이한 Vmpp를 나타냅니다. 또한 그림 10은 설치된 모듈의 결함을 나타내는 고온점을 보여주는데, 이는 또 다른 불일치 원인을 나타냅니다.Source:
출처: C. Buerhop 공저, ZAE Bayern, “태양광 발전소의 적외선 화상에 대한 유리의 적외선 방사율의 역할”, 제26차 EUPVSEC, 2011년 9월 5일~9일, 독일
높은 조사량 낮은 조사량
경사 기울기 (W/m2/s)
최대
전력
점 추
적 효
율 (p
.u.)
안정된 상태가 지속된 뒤에만 좋은 최대 안정된 상태가 지속된 뒤에만 좋은 최대 전력점 추적
더 높은 기울기에서 더 높지만 비일관적인 성능
5–10 W/m2/s 사이의 근본 문제
상업용 태양광 인버터 시험 및 특성화(2 일차)
시간(시간)
인버
터, M
PP(W
), 에
너지
(kW
h/40
0)
최대 전력점인버터 동작점
전력
백서5. 완벽한 조건인 경우:
안정적인 날씨이고, 태양광 어레이에 그림자와 오염물도 없고 PV 어레이의 어느 한 모듈도 성능이 떨어지지 않으며 온도 차이가 없다 하더라도, PVsyst는 모듈의 공칭 용량에서 발생하는 ±3%의 표준 편차는 약 2%의 에너지 손실을 초래하기에 충분하다고 가정합니다(그림 11). 예를 들면, 월간 평균 에너지 소비가 3650 MWh이며 제 1 구간 에너지 비용이 0.11 USD/kWh인 캘리포니아에 소재한 공장의 지붕형 상용 설비에서 회수한 이 에너지는 첫해 운영에서만 $7,500 이상의 매출로 바뀝니다.
그림 11:
PVsyst를 사용하여, 475 kW 지붕형 설계에 대해 솔라엣지 인버터와 파워 옵티마이저를 사용한 경우와 기존 인버터를 사용한 경우로 나누어 모의시험이 실시되었습니다.
6. 노화 – 시간 효과로 인한 불일치
대부분의 모듈은 20년이 지나면 공칭 출력의 80% 정도로 노화하지만, 노화 속도 차이로 인해 노화 불일치가 발생합니다. 노화 불일치는 해가 갈수록 늘어날 것이지만 연구에 의하면 현재 이미 우려할 만한 원인으로 간주될 수 있습니다. 예를 들면 Jorge Coello 연구원은 스페인 소재 태양광 발전소 2곳에 설치된 각각 19 MW 및 13 MW 용량인 결정질 실리콘 모듈의 퇴화 과정을 증명하였습니다. 2008년 설치 전에 Coello는 IEC 17025 공인 연구소에서 5개 제조업체에서 보낸 785개 모듈 샘플에 대하여 순간 시험을 하였고 2009년과 2010년에 순간 시험을 반복하여 변화 가능성을 검사하였습니다. 예상하였듯이 첫해에 첨두 전력이 1.0–3.5% 감소하는 데에 그친 결과를 보였으나 다음 해에는 추가로 0.4–1.3% 감소하는 결과를 보였습니다. 그러나 연구 목적에 있어 더욱 중요한 것은 이러한 경계 안에서 모듈이 완전히 다른 속도로 노화했다는 사실입니다. 2008년과 2010년 사이 2년에 걸친 과정 중 5개 제조업체 중 한 업체는 심지어 모듈 간 최대 6%의 차이를 보였습니다. 2009년에 발표한 또 다른 연구에서 Artur Skoczek는 이탈리아, 이스프라 소재 유럽 태양광 시험 기관(ESTI)에서 19–23년간 옥외 노출 후 20여 제조업체의 53여 모델 세트, 총 204개의 모듈의 퇴화에 대한 연구 결과를 발표하였습니다.
SolarEdge
STC = 15.77%일 때의 효율태양광 변환
어레이 공칭 에너지(STC 효율일 때)
조사량 레벨에 따른 태양광 손실
온도에 따른 태양광 손실
모듈 품질 손실
모듈 어레이 불일치 손실
도선 저항 손실
기존
STC = 15.77%일 때의 효율태양광 변환
어레이 공칭 에너지(STC 효율일 때)
조사량 레벨에 따른 태양광 손실
온도에 따른 태양광 손실
모듈 품질 손실
모듈 어레이 불일치 손실
도선 저항 손실
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백서20년 후 동일 모듈의 전력 차이
그림 12:
흑색선: 20년 후 동일 모듈의 전력 차이 (위의 그림은 더 우수한 계열의 모듈의 결과만을 요약)
출처: A. Skoczek 공저, “현장에서 노화된 c-Si 태양광 모듈의 성능 측정 결과”, Prog. Photovolt: Res. Appl. 2009년; 17:227–240
결론
이 문서에서 발표한 결과는불일치가 환경 조건에서의 변화를 통하여 점차 악화되는 태양광 어레이의 내재적 특성임을 보여줍니다. 결과는 또한 태양광 모듈이 결국은 동일한 그룹으로 작동할 수 있거나 전체 시스템의 수명 동안 모듈간 유사성을 유지할 수 있다는 가정에 기초하는 배치 방식은 태양광 에너지 출력을 저하 시킨다는 것을 보여줍니다.
모듈 수준의 기술을 적용함으로써 거의 모든 설비에서 에너지를 추가로 생산할 수 있습니다. 증가한 에너지 발전량은 특정 시나리오에 달려 있으며, 이러한 내용은 PHOTON Magazine 2011년 10월 호: PHO-TON 연구소가 완전히 통제된 조건으로 실시한 시험에서 솔라엣지 파워 옵티마이저에 의해 증가한 에너지 발전량은 1.6%에서 34%였다(그림 13)는 결과로 가장 잘 요약될 수 있습니다. 그렇지만 이러한 결과는 온도 차이, 동적 조사량 변화, 모듈 노화로 인한 불일치와 같이 이 문서에서 제시된 다른 불일치 원인도 고려하여야 합니다. 모듈간 고르지 않은 노화 속도는 해가 갈수록 계속 불일치를 증가시켜 태양광 시스템의 투자 대비 수익을 감소시킬 것입니다.
결론적으로, 불일치에 대한 지속 가능한 해결책으로써 모듈 분류와 순간 시험에서 찾는 대신 태양광 에너지 출력을 더 효율적으로 만들고자 하는 공동의 노력과 함께 업계는 모듈의 상이성을 태양광 특성으로서 받아들이는 데에 익숙해져야 하며 미래를 위해 모듈 수준에서 전력을 최적화하는 방법을 알아보아야 합니다.
솔라엣지 파워 옵티마이저에 의해 증가한 에너지 발전량에 대한 PHOTON 연구소 결과
그림 13:
차트는 5개의 다른 시나리오에서 중앙 최대 전력점 추적 기능을 가진 기존 인버터 시스템에 비해 모듈당 최대 전력점 추적 기능을 추가하여 늘어난 에너지 발전량을 보여줍니다. 막대는 솔라엣지 인버터를 사용한 솔라엣지 옵티마이저와 타사 인버터를 사용한 솔라엣지 파워 옵티마이저를 비교합니다.
출처: PHOTON Magazine, 2011년 10월 호
Vr: 07/2020/V01/KOR
호라이즌호라이즌 기둥기둥 조사량 감소조사량 감소 음영음영 지붕창지붕창
솔라엣지 인버터솔라엣지 인터페이스 박스
솔라엣지 인버터솔라엣지 인터페이스 박스
솔라엣지 PowerBox로 생산한 추가 발전량 – 각각 7개 모듈로 이루어진 2개 병렬 스트링
솔라엣지 PowerBox로 생산한 추가 발전량 – 14개 모듈로 이루어진 스트링 1개
평균
최대
전력
손실
모듈 직렬 (직렬로 연결된 모듈의 수)