태양광 신뢰성에 대한 JMP® 응용 프로그램
DC Jordan, 박사, 선임 신뢰성 엔지니어 – National Renewable Energy Laboratory
Chris Gotwalt, PhD, 통계 연구 개발 책임자
시간에 따른 전력 공급을 정확하게 예측하는 능력은 태양광(PV) 산업의 성장에 매우 중요합니다. 두 가지 중요한 비용 요인은 태양광이 전력으로 변환되는 효율성과 이 관계가 시간이 지남에 따라 어떻게 발전하는지입니다. 전력 감소에 대한 정확한 지식, 즉 저하율은 모든 이해 관계자, 즉 공익 사업체, 통합자, 투자자, 과학자에게 필수적입니다. 야외 테스트는 다양한 기후에서 다양한 기술의 저하율을 정량화하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 계절적 변화로 인해 일반적으로 상당히 정확한 저하율을 얻으려면 여러 번의 완전한 주기(일반적으로 3~5년)를 완료해야 합니다. 빠르게 진화하는 산업에서 이렇게 긴 시간은 종종 용납할 수 없습니다. ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델링과 같은 고급 시계열 모델링을 사용하면 필요한 시간 범위를 줄일 수 있으며 일부 비선형 모델링과 비슷합니다. 또한 JMP 9 맵 기능을 사용하여 기후별 중요한 기술 동향을 파악하는 방법을 보여드리겠습니다.
