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에너지 · 산업

기상정보를 바탕으로 에너지 분야의 과학적 의사결정을 지원합니다.

태양광 발전량 예측

일사량 예측 정보를 기반으로 한 태양광 발전량 예측 정보
전국 시군구의 수치예보모델의 기상예측 데이터를 활용하여 오늘과 내일의 48시간 발전량 예측 정보를 제공합니다. 본 서비스를 통해 환경 에너지인 태양광 발전의 효율을 증대시켜 유관기관과 발전사업자의 의사결정을 지원합니다.
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태양광 발전량 예측

태양광 발전량 예측 개요

태양광 발전량 예측 개요에 관한 이미지
수치예보 모델자료 설비용량 기상데이터 비기상 데이터 발전단지정보 태양광 발전량 예측 정보 조회 전국 시/군/구 단위의 태양관 발전량 예측 정보 조회 시간대별, 누적 발전량 예측 정보 시/군/구별 발전량 예측 정보 표출 시간대별 기상정보(일사량, 기온, 풍속)

태양광 발전량 예측정보 서비스 제공 범위

태양광 발전량 예측정보 서비스 제공 범위에 관한 이미지 국립기상과학원 100m 고해상도 수치예보 모델 > 수치 예보 모델 예측자료 설비용량 및 발전량 실적 > 설비용량 및 발전량 실적자료 수치예보모델 예측 자료를 활용한 발전량 예측자료 생성 태양관 발전량 예측 정보 시/군/구 단위 제공 전국 시/군/구 단위의 태양광 발전량 예측 정보 제공

태양광 발전량 예측정보 서비스 화면 예시

발전량 예측 정보 조회

발전량 예측 정보 조회 예시화면 1
발전량 예측 정보 조회 예시 화면 2

태양광 발전량 시뮬레이션

태양광 발전기 시뮬레이션을 통한 맞춤형 정보
태양광 발전량 예측에 필요한 어레이 타입 등의 다양한 정보를 시뮬레이션하여 사용자 설정값에 따른 발전량 예측 정보를 확인 할 수 있습니다. 시뮬레이션 정보를 통해 발전기의 설정을 조절하고, 발전기 설치 시 활용하여 발전효율의 증대가 가능합니다.
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태양광 발전량 시뮬레이션

태양광 발전량 시뮬레이션 개요

태양광 발전량 시뮬레이션 개요에 관한 이미지
태양광 발전량 예측 알고리즘 + 설비용량 방위각 고도각 태양관 발전기 시뮬레이션 정보 위치 어레이 타입 출력온도계수 태양광 발전량 시뮬레이션 기본설정 설비 용량 설정 위치 설정 상세설정 어레이 타입 고정식 추적식 출력 온고 계수 -1~0 사이의 값 입력 -0.415%/°C 방위각 0~360 사이의 값 입력 180° 고도각 0~90 사이의 값 입력

태양광 발전량 시뮬레이션 서비스 화면예시

태양광 발전량 시뮬레이션

발전량 예측 정보 조회 예시 화면 1
발전량 예측 정보 조회 예시 화면 2

전력기상지수N

날씨에 따른 공동주택의 전력사용량을 예측하는 전력기상지수 정보
기상변화에 따른 공통주택의 전력사용량 증감을 쉽게 인지할 수 있도록 체감온도와 전력사용의 시간적, 계절적 특성을 활용해 전력사용량 증감을 지수화한 것입니다. 본 서비스는 전국 행정구역별로 오늘부터 모레까지 1시간 간격, 72시간 동안의 전력기상지수와 전일대비 전력사용 예상량 증감 정보를 제공합니다.
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전력기상지수

전력기상지수 예측 개요

전력기상지수 예측 개요에 관한 이미지
관측자료로 보정한 객관분석 격자자료 격자별 전력사용량(AMI, 지능형원격검침 인프라) 관측자료(ASOS/AWS) > 체감온도 산정 여름(5~9월) 체감온도 - 기온, 습구온도, 상대습도 겨울(10~4월) 체감온도 - 기온, 풍속 + 기계학습 > 전력기상지수 예측 정보 생산 행정구역별 지도 제공 격자 크기 5km * 5km 오늘,내일,모레 예측 정보 > 활용 정전사고 예방을 위한 공동주택의 전력사용량 예측에 활용

전력기상지수 제공 범위

  • 제공 기간 :여름(5~9월) / 겨울(10~4월)
  • 제공 정보 :오늘~모레까지의 시간별 전력기상지수와 체감온도 예측 정보
  • 전일대비 정보 :전일 대비 전력기상지수와 체감온도 변화량(같은시간, 최고값 변화량)

전력기상지수 예측정보 서비스 화면 예시

전력기상지수

전력기상지수 예측정보 화면예시

제공기간

연중 / 00시 기준 40시간 후까지 예측 (0~4, 21~23시는 표출 불가)

정의

우리나라 태양광 발전단지를 대상으로 태양광 발전기 모듈 정보와 날씨정보를 융합하여 발전량 정보와 날씨정보를 표출하였다. 이에 따라 기상정보에 따른 태양광 예측 발전량을 함께 확인할 수 있도록 구성하였다.

산출방법

- 발전량 산정식

태양광 발전량 산정식은 아래와 같으며 기상 데이터와 비기상 데이터를 적용하여 산정된다.

발전량 = 설비용량 TIMES 일사강도[1 + 출력온도계수 (모듈표면온도 - 25)]

발전량 산정식
구분 분석기법 관광기후지수식
연중 주성분분석 2(2.46*한낮 열쾌적성+2.37*평균 열쾌적성+1.63*바람지수+1.79*강수지수+1.74*일사지수)
2(2.56*한낮 열쾌적성+2.56*평균 열쾌적성+1.51*바람지수+1.68*강수지수+1.70*일사지수)
여름 2(2.52*한낮 열쾌적성+2.54*평균 열쾌적성+1.67*바람지수+1.78*강수지수+1.48*일사지수)
가을 2(2.37*한낮 열쾌적성+2.35*평균 열쾌적성+1.69*바람지수+1.80*강수지수+1.78*일사지수)
겨울 2(2.83*한낮 열쾌적성+2.87*평균 열쾌적성+1.54*바람지수+1.60*강수지수+1.16*일사지수)

단계별 설명

단계별 설명
색상 단계 이용률
최적 발전향/설비용량x100 80% ~ 100%
우수 60% ~ 80%
보통 40% ~ 60%
저조 20% ~ 40%
미흡 0% ~ 20%
단계별 설명
색상 단계 설명
매우좋음 매우 적합한 날씨
좋음 적합한 날씨
보통 날씨에 주의하여 선택적 관광을 해야하는 날씨
나쁨 적합하지 않은 날씨
특보발령 주의 피해 예방 사전준비가 필요한 날씨
단계별 설명
색상 단계
경고
없음
미흡

제공기간

연중 / 매 시각별 기준

정의

우리나라 주요 고속도로를 대상으로 교통량과 도로기하구조, 그리고 날씨정보를 융합하여 고속도로 교통사고 가능성을 산출함으로써 고속도로 교통사고 피해 경감을 지원하고자 날씨와 교통 기상융합서비스를 개발하였다.

산출방법

기상데이터(AWS)와 비기상데이터(교통류, 도로기하구조, 교통사고)를 사용하여 그래디언트 부스팅 모형(GBM)을 통하여 분석 검증 하였다. 이를 통하여 구간별 속도분산을 지속적으로 산출하고, 산출된 속도분산이 일정 수준 이상일 경우 고속도로 사고가능성 산출모형을 실행하여 해당 구간의 사고 위험도를 표출하도록 하였다.

단계별 설명

고속도로 사고 위험도 단계별 설명
색상 단계
위험
경고
주의
안전

제공기간

연중 / 해당 일 05:00 기준

정의

다양한 기상정보 및 관광정보를 활용하여 관광하기 적합한 날씨를 지수화한 새로운 한국형 관광기후지수를 개발하여 관광객에게는 일정 및 관광지 선택의 의사결정에 도움을 주고자 한다.

산출방법

- 관광기후지수 산정식

관광기후지수 산정식은 아래와 같으며 기상 데이터와 가중치를 적용하여 산정된다.

관광기후지수 산정식
구분 분석기법 관광기후지수식
연중 주성분분석 2(2.46*한낮 열쾌적성+2.37*평균 열쾌적성+1.63*바람지수+1.79*강수지수+1.74*일사지수)
2(2.56*한낮 열쾌적성+2.56*평균 열쾌적성+1.51*바람지수+1.68*강수지수+1.70*일사지수)
여름 2(2.52*한낮 열쾌적성+2.54*평균 열쾌적성+1.67*바람지수+1.78*강수지수+1.48*일사지수)
가을 2(2.37*한낮 열쾌적성+2.35*평균 열쾌적성+1.69*바람지수+1.80*강수지수+1.78*일사지수)
겨울 2(2.83*한낮 열쾌적성+2.87*평균 열쾌적성+1.54*바람지수+1.60*강수지수+1.16*일사지수)

단계별 설명

색상 단계 설명
매우좋음 매우 적합한 날씨
좋음 적합한 날씨
보통 날씨에 주의하여 선택적 관광을 해야하는 날씨
나쁨 적합하지 않은 날씨
특보발령 주의 피해 예방 사전준비가 필요한 날씨

제공기간

연중 / 매일 오전 07시, 오후 19시 기준

정의

우리나라의 효율적인 방재활동을 지원하고자 서리 발생 가능성을 사전에 예측하고, 발생가능성을 수치화 및 시각화하는 서리예측 알고리즘을 개발하였다.

산출방법

기상데이터(ASOS, 서리관측, LDAPS, 동네예보)와 비기상데이터(SRTM 위성자료)를 사용하여 XGBoost 모형을 통하여 서리발생 가능성을 예측 하였다. 발생이 예측됐을 때 발생 확률에 따라 한반도 지도에 그라데이션 방법으로 표출된다.

단계별 설명

단계별 설명
색상 단계
위험
경고
주의
낮음
안전

제공기간

연중 / 매일 오전 10시 기준

정의

우리나라의 적조로 인한 피해를 막기 위하여 해양기상자료와 지상기상관측자료, 적조 발생 이력정보를 바탕으로 적조 발생가능성을 수치화 할 수 있는 융합서비스 기술을 개발하였다.

산출방법

기상데이터(ASOS, BUOY, 등표, HYCOM)와 비기상데이터(적조 발생 이력)를 사용하여 랜덤포레스트(RF) 기법을 활용한 모형을 이용하여 적조 발생 가능성을 예측 하였다. 발생이 예측됐을 때 발생 확률에 따라 4단계(없음, 낮음, 보통, 높음)로 구분하여 해구별로 표출한다.

단계별 설명

단계별 설명
색상 단계
높음
보통
낮음
없음

제공기간

연중 / 00시 기준 40시간 후까지 예측 (0~4, 21~23시는 표출 불가)

정의

우리나라 태양광 발전단지를 대상으로 태양광 발전기 모듈 정보와 날씨정보를 융합하여 발전량 정보와 날씨정보를 표출하였다. 이에 따라 기상정보에 따른 태양광 예측 발전량을 함께 확인할 수 있도록 구성하였다.

산출방법

- 발전량 산정식

태양광 발전량 산정식은 아래와 같으며 기상 데이터와 비기상 데이터를 적용하여 산정된다.

발전량 = 설비용량 TIMES 일사강도[1 + 출력온도계수 (모듈표면온도 - 25)]

단계별 설명

단계별 설명
색상 단계 이용률
최적 발전향/설비용량x100 80% ~ 100%
우수 60% ~ 80%
보통 40% ~ 60%
저조 20% ~ 40%
미흡 0% ~ 20%
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