태양계의 중심, 태양. 태양은 모든 에너지의 근원이자, 생명이 존재할 수 있도록 만들어 주는 항성입니다. 태양이 내뿜는 빛은 다양한 파장의 전자기파를 포함한 백색광으로, 그 자체에도 상당량에 에너지가 있는데요. 하지만 태양으로부터 발산되는 에너지 중 무엇을 활용하느냐에 따라 차이가 발생합니다. 태양으로부터 발생하는 두 에너지, 태양광에너지와 태양열에너지는 어떤 점이 다를까요?
‘빛’을 전기 에너지로, 태양광에너지 태양광에너지는 햇빛을 광전효과 원리를 통해 전기 에너지로 변환한 에너지입니다. 광전효과는 금속 등의 물질이 빛에 쪼이면 전자를 내놓는 현상인데요. 금속 내의 전자는 원자핵의 (+)전하와 전기력에 의해 속박되고, 여기에 일정 진동수 이상의 빛을 비추었을 때 광자와 전자가 충돌하게 됩니다. 특히 태양광 발전 시스템은 태양광 발전 모듈을 통해 빛을 직접 전기로 바꿔 별도의 발전기를 필요로 하지 않다는 특징이 있습니다. 태양광 제품을 구성하는 태양전지는 태양의 빛 에너지를 전기 에너지로 만드는, 태양광 발전 시스템의 가장 기본 단위입니다. 여러 개의 셀을 연결하여 일정한 전압과 전류를 발생시키는 장치를 모듈, 혹은 패널이라고 부릅니다. 셀을 틀 안에 배열한 모듈은 바로 우리가 흔히 떠올리는 커다란 태양전지판의 모습을 하고 있는데요. 여기에 직류를 교류로 전환시켜주는 인버터, 태양광 발전의 불안정성을 보완하는 전력 저장장치(ESS)와 시스템을 운영할 수 있는 소프트웨어를 더해 하나의 태양광 발전 시스템이 작동하게 됩니다.
‘열’을 전기 에너지로, 태양열에너지 빛을 전기에너지로 변환하는 태양광 에너지와는 달리, 태양열 발전은 말 그대로 태양의 ‘열’을 이용합니다. 태양에서 지구까지 도달하는 열을 복사열이라 일컫는데요. 태양의 표면 온도는 6천℃에 달하는 만큼 그 에너지가 어마어마합니다. 이렇게 지구에 닿는 복사열을 전기에너지로 변환하는 것이 바로 태양열 발전인데요. 태양열로 물을 끓여 증기를 발생시킨 후, 터빈에 돌려 전기에너지를 생산하는 과정을 거칩니다. 이렇게 만들어진 태양열에너지는 흡수와 저장, 열변환 등을 통해 건물의 냉난방, 온수로 활용될 수 있는데요. 태양광에너지와 마찬가지로 생산 과정에서 온실가스를 배출시키지 않기에, 친환경 에너지라고 볼 수 있습니다. 단, 태양열에너지도 단점이 있습니다. 마찬가지로 일사량에 따라 발전의 변화가 심해 안정적인 공급이 어렵다는 것입니다. 특히 태양열 발전은 물을 데워 전기에너지를 발생시키기에 증기를 만들어야 하고, 이는 소형화가 어렵고 발전시설을 설치하는 데도 제약이 있습니다. 또 빛에너지보다 변환 과정이 복잡해 에너지 효율이 다소 낮아 태양광발전보다는 널리 쓰이지 않고 있습니다.
태양광과 태양열, 두 에너지의 공통점과 차이점은? 태양광에너지와 태영열에너지는 모두 태양에서 에너지를 얻는다는 공통점이 있지만, 태양광에너지는 빛에너지, 태양열에너지는 열에너지를 활용하여 에너지를 얻는다는 차이점이 있습니다. 또 태양광에너지의 발전 설비로는 태양의 빛에너지를 받아 전기를 생성하는 태양광 패널과, 직류에너지를 가정에서 사용 가능한 교류에너지로 변환시키는 인버터가 있는데요. 이에 반해 태양열에너지는 햇빛을 흡수해 열에너지를 모으는 태양열 집열판을 활용합니다.
태양광 패널 고장을 잡아내는 AI 기술의 등장 장치를 이용하여 이뤄지는 태양광 발전은 기계의 유지보수 또한 발전을 용이하게 할 수 있는 중요한 쟁점입니다. 태양광 패널의 수명은 20~30년에 달하는데요. 하지만 다양한 환경 요인으로 인해 수시로 고장이 발생한다는 단점이 있습니다. 특히 태양광 패널은 직병렬 형태로 연결되어 있으므로, 그중 일부 패널이 작동하지 않는 상황에서 방치되면 에너지 손실이 일어나기에 정기적인 점검이 꼭 필요합니다. 에너지연 태양동산에 설치된 태양광 패널 모습 이에 한국에너지기술연구원은 인공지능, 빅데이터, 디지털트윈 등 첨단 디지털 기술을 적용해 ‘태양광 발전량 통합 진단 시스템’을 개발했는데요. 이 시스템은 태양광 패널의 일사량, 모듈 온도, 전압, 전류, 출력 등을 1분 단위로 측정해 디지털 트윈 기술을 바탕으로 개발한 가상화 모델을 통해 대형 디스플레이에 그 데이터를 실시간으로 보여 줍니다. 만약 태양광 패널의 실제 출력과 발전량 데이터가 머신러닝 모델값과 급격한 차이가 생기면 그 원인도 판단해 주죠. 이 시스템은 현재 95%에 달하는 진단 정확도를 보여주고 있으며, 추가적인 데이터 학습을 통해 정확도를 100%까지 높일 전망입니다. " 인류가 만들어 낸 친환경 에너지를 " |
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