광전지 신뢰성에 JMP® 적용
DC Jordan, PhD, 수석 신뢰성 엔지니어 – 국립 재생 에너지 연구소
Chris Gotwalt, PhD, 통계 연구 개발 이사
시간이 지남에 따라 전력 공급을 정확하게 예측하는 능력은 태양광(PV) 산업의 성장에 매우 중요합니다. 두 가지 중요한 비용 동인은 햇빛이 전력으로 변환되는 효율성과 시간이 지남에 따라 이러한 관계가 어떻게 발전하는지입니다. 성능 저하율이라고도 알려진 시간 경과에 따른 전력 감소에 대한 정확한 지식은 유틸리티 회사, 통합업체, 투자자 및 과학자 등 모든 이해관계자에게 필수적입니다. 실외 테스트는 다양한 기후에서 다양한 기술의 성능 저하 속도를 정량화하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 계절 변화로 인해 합리적으로 정확한 분해 속도를 얻으려면 전통적으로 여러 번의 완전한 주기(일반적으로 3~5년)를 완료해야 합니다. 빠르게 발전하는 산업에서는 이렇게 오랜 시간이 걸리는 것이 종종 용납되지 않습니다. ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델링과 같은 고급 시계열 모델링을 활용하면 필요한 시간 범위를 줄일 수 있으며 일부 비선형 모델링과 비교할 수 있습니다. 또한 기후별 중요한 기술 동향을 밝히기 위해 JMP 9 지도 기능이 어떻게 사용되었는지 보여줄 것입니다.
