서 론

최근 정부에서는 건축 산업 분야에서의 탄소 배출 절감을 위해 제로에너지 건축물(Zero Energy Building, ZEB) 인증제를 시행하였다. 제로에너지 건축물을 구현하기 위해서는 패시브 기법 적용을 통해 에너지 부하를 최소화할 뿐만 아니라, 신·재생 에너지 시스템 적용을 통한 자체적인 에너지 생산이 가능해야 한다. 한국에너지 연구원에서 발간한 보고서에 의하면, 건물에 적용 가능한 신·재생에너지 시스템 중 태양광 시스템의 신규 보급이 2017년도부터 크게 증가하고 있으며, 설치에 대한 만족도 또한 다른 신·재생 에너지 시스템 설치 대비 가장 높은 것으로 나타났다(Cho and Park, 2022). 따라서, 제로에너지 건축물 계획 시 태양광 시스템을 우선적으로 고려할 필요성이 있다.

태양광 시스템은 다른 신·재생 에너지 시스템과는 달리 건물 외피에 설치되어 에너지를 생산하기 때문에, 외피 면적에 따라 발전 용량이 결정된다. 또한, 비교적 자유롭게 설치 방식을 결정할 수 있는 옥상면과 달리 입면에 설치되는 태양광 시스템은 입면의 방위 및 기울기에 따라 설치 방식이 결정되며, 이로 인해 시스템 표면에 입사되는 일사량이 달라진다. 즉, 건물 디자인에 따라 태양광 시스템의 발전성능이 일부 결정된다고 볼 수 있다. 따라서, 제로에너지 건축물을 구현하기 위해서는 건물 디자인 과정부터 태양광 시스템 배치에 따른 발전성능을 고려할 수 있어야 한다.

이를 위한 대안으로, 태양광 시스템 발전성능 시뮬레이션 툴을 활용할 수 있으며, 대표적으로 SAM, PVsyst, Solar Pro 등이 존재한다. 그러나, 해당 툴은 건물 디자인이 변경될 때마다 건물 디자인에 따른 태양광 계획안을 매번 수정해야 한다는 번거로움이 존재한다. 최근에 발표된 Solar Analysis의 경우, 건축 설계 툴인 Revit에 탑재되어, 사용자가 디자인한 건물 외피에 입사되는 일사량과 태양광 시스템의 에너지 발전성능을 검토하는 기능을 지원한다. 그러나, 태양광 시스템이 건물 외피에 배치된 모습을 시각적으로 구현하지 않기 때문에 태양광 시스템 디자인을 사용자가 즉각적으로 검토하기란 어렵다. 또한, Revit은 BIM (Building Information Modeling) 설계를 구현한 툴로서, 건축 산업 내 다양한 분야와의 협업을 통한 계획 수립을 목적으로 사용되고 있다. 즉, 개념 설계 수준에서 건물 디자인에 따른 태양광 시스템 발전성능의 관계만을 파악하고자 하는 건축가가 사용하기에는 다소 부담이 될 수 있다.

반면, SketchUp은 3D 기반의 건축 설계 툴로, 단순한 형태부터 복잡한 형태까지 다양한 건물 디자인을 계획할 수 있도록 지원하며, 이를 시각적으로 구현하여 건물 디자인에 대한 즉각적인 검토를 가능하게 한다. 해당 툴에서 태양광 시스템 배치 및 발전성능을 검토할 수 있게 된다면, 건물 디자인에 따른 태양광 시스템 발전성능 관계를 파악하기 용이할 것이라 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 건물 디자인 시 태양광 시스템 배치에 따른 발전성능을 검토할 수 있도록 지원하는 SketchUp 기반의 태양광 시스템 발전성능 평가 툴을 개발하고자 한다.

태양광 시스템 발전성능 평가 툴 개발

태양광 시스템 발전성능 평가 툴 프로세스 수립

SAM, PVSyst, Solar Pro와 같은 기존의 태양광 시스템 발전성능 시뮬레이션 툴의 경우, 사용자로부터 입력받은 태양광 시스템의 방위 및 기울기, 어레이 개수 등의 설계 정보를 기반으로 발전성능을 계산한다. 이러한 방식은 태양광 시스템 배치안 결정에 따른 시각적 검토를 즉각적으로 수행하기 어렵다는 한계가 존재한다. 반면, SketchUp에서는 건물뿐만 아니라 태양광 시스템 또한 모델링하여 시각적으로 구현할 수 있으며, 이를 디자인한 건물 외피에 배치할 수 있다.

본 연구에서는 이러한 SketchUp 특성을 활용하여 모델링 기능과 태양광 발전성능 계산 기능을 결합하여 태양광 시스템 발전성능 계산 툴의 프로세스를 수립하였다. 먼저, 사용자가 건물에 배치하고자 하는 태양광 시스템의 크기, 종류 등의 설계 정보를 툴에 입력하면, 이를 기반으로 SketchUp 내 모델링된 태양광 시스템을 생성한다. 사용자는 모델링된 태양광 시스템을 디자인한 건물 외피에 직접 배치하는 것으로 태양광 시스템 배치안을 결정할 수 있다. 툴은 SketchUp API에서 제공하는 모델 설치 각도 수치화 기능을 활용하여 건물 외피에 배치된 태양광 시스템의 방위 및 기울기를 수치화한다. 또한, 사용자가 입력한 지역명 및 태양광 시스템의 종류를 기반으로 Database내에 존재하는 기상 데이터 및 공칭 효율을 각각 불러오며, 이들을 활용하여 태양광 시스템의 발전성능을 계산한다. 결과적으로, 계산 결과 및 설치 방식을 종합한 정보를 사용자에게 제공하는 것으로 건물 디자인에 따른 태양광 시스템 발전성능을 검토할 수 있도록 하였다. 아래 Figure 1은 본 연구에서 개발한 태양광 시스템 발전성능 평가 툴의 전체 프로세스이다.

Figure 1.

Whole process of the PV system performance evaluation tool

태양광 시스템 발전성능 계산 알고리즘

아래 Figure 2는 본 연구에서 수립한 태양광 시스템 발전성능 계산 알고리즘의 전체 프로세스이다. 본 알고리즘에서는 태양광 시스템을 통해 건물에 공급되는 AC 전력량을 산출하기 위하여 크게 3가지, 시스템 표면에 입사되는 일사량, 시스템 후면 온도에 따른 발전 효율, 주변 구조물에 의해 발생하는 표면 음영 비율을 계산한다. 이때, 태양광 시스템 표면에 입사되는 일사량 계산에 필요한 기상 데이터의 경우, 신·재생에너지 데이터센터에서 제공하는 국내 주요 도시 11곳의 TMY (Typical Meteorological Year) 형식의 기상 데이터를 활용하였다. 기상 데이터 내에 존재하는 법선면 직달 일사량 및 수평면 산란 일사량을 기반으로 표면에 입사되는 직달, 산란, 반사 일사량을 각각 계산하였으며, 이들을 모두 합산하여 시스템 표면에 입사되는 전일사량을 산출하였다. 이때, 표면에 입사되는 직달 일사량 계산의 경우, Gilman et al. (2018)에서 제시한 이론을 사용하였으며, 확산 일사량 계산은 Reindl (1988)에서 제시한 HDKR Model을 사용하였다. 또한, 반사 일사량 계산의 경우, Liu and Jordan (1963)에서 제시한 이론을 적용하였다.

태양광 시스템은 제작 방식과 사용되는 재료에 따라 단결정, 다결정, 리본 결정, 유기 박막 등 다양한 종류로 구분되며, 각 종류마다 고유한 발전 효율을 지닌다. 본 연구에서는 사용자의 태양광 시스템 설계 편의성을 고려하여 건물에 배치되는 태양광 시스템의 종류를 크게 3가지, 단결정, 다결정, 박막형으로 규정하여 사용자에게 제시하고, 각 종류에 따른 재료 구성 및 발전 효율 데이터를 활용하여 태양광 시스템의 발전성능을 계산한다. 아래 Table 1은 본 알고리즘에서 제시하는 태양광 시스템 종류에 따른 재료 구성 및 공칭 효율을 정리한 것이다.

Figure 2.

Process for calculating the power generation performance of PV systems

또한, 태양광 시스템은 건물에서의 설치 방식(후면 통풍형 혹은 밀착형)에 따라 시스템의 후면 온도가 변화하며, 이는 시스템을 구성하는 셀(Cell) 온도에 영향을 끼친다. 셀 온도가 상승할수록 발전 효율은 감소하기 때문에, 태양광 시스템의 정밀한 발전 효율을 계산하기 위해서는 시스템의 후면 온도를 고려할 수 있어야 한다. 본 알고리즘에서는 King et al. (2004)에서 제시한 Sandia Cell Temperature Model을 적용하여 태양광 시스템의 재료 구성 및 설치 방식에 따른 후면 온도 및 셀 온도를 계산하였으며, 이때, 후면 온도 계산식은 아래 식 (1)과 같다.

여기서, a,b는 태양광 시스템 재료 구성 및 설치 방식에 따른 온도 계수(-), Ta는 외기 온도(℃), I는 태양광 시스템 표면에 입사되는 전일사량(W/㎡), Vw는 풍속(m/s), Tm는 태양광 시스템 후면 온도(℃)를 나타낸다.

식 (1)을 통해 계산한 태양광 시스템 후면 온도를 기반으로 시스템을 구성하는 셀의 온도를 계산할 수 있으며 이는 아래 식 (2)와 같다.

여기서, ΔT는 태양광 시스템 재료 구성 및 설치 방식에 따른 온도 계수(-)이며, Tc는 태양광 시스템의 셀 온도(℃)를 의미한다.

또한, 셀 온도에 따른 태양광 시스템의 발전 효율 계산은 Evans (1981)에서 제시하는 이론을 적용하였으며, 이는 아래 식 (3)과 같다.

여기서, Tr은 표준 시험 조건(Standard Test Conditions, STC)의 기준 온도인 25℃를 의미하며, βp는 태양광 시스템의 온도 계수(%/℃)를 뜻한다. ηr는 태양광 시스템의 공칭 효율(%)을 의미하고, ηp는 후면 온도에 따른 태양광 시스템의 발전 효율(%)을 나타낸다.

앞서, 계산한 태양광 시스템의 발전 효율 및 표면에 입사되는 전일사량을 통해 태양광 시스템의 DC 생산량 계산이 가능하다. 이때의 공식은 Gilman et al. (2018)에서 제시한 이론을 참고하였으며, 이는 아래 식 (4)과 같다.

여기서, Am은 태양광 시스템의 면적(㎡), LDC은 DC 발전 과정에서의 손실률(%)을 의미하며, PDC는 태양광 시스템의 DC 발전량(Wh)을 의미한다.

결과적으로, 인버터를 통해 건물에 공급되는 AC 전력은 태양광 시스템의 DC 생산량에 인버터의 변환 효율을 곱하는 것으로 계산하였으며, 이는 아래 식 (5)과 같다.

여기서, ηi는 인버터의 변환 효율(%), LAC는 인버터 변환 효율을 제외한 AC전력으로의 변환 과정에서의 손실률(%)을 의미하며, PAC는 태양광 시스템을 통해 건물로 공급되는 AC 전력량(Wh)을 의미한다.

주변 구조물에 의한 음영 범위 계산 알고리즘

건물이 밀집된 도심지에 배치되는 태양광 시스템은 주변 구조물로 인해 표면에 부분 음영이 발생할 수 있다. Yoon et al. (2016)에 따르면, 태양광 시스템 표면에 음영이 발생할 경우, 다수의 태양광 시스템이 직렬형태로 연결된 구조인 스트링 간의 부정합을 초래하여 발전성능이 저하될 수 있다. 따라서, 건물에 배치된 태양광 시스템의 정확한 발전성능 계산을 위해서는 주변 구조물에 의한 음영 영향을 고려할 수 있어야 한다.

일반적인 태양광 시스템은 음영 발생으로 인한 성능 저하를 최소화하기 위해 내부에 다수의 셀을 직렬로 연결한 서브모듈(submodule)이 존재한다. 서브모듈 간에는 바이패스 다이오드를 통해 병렬로 연결되어 있기 때문에 각자 독립적으로 에너지를 생산할 수 있다. 따라서, 부분 음영에 따른 정확한 발전성능을 계산하기 위해서는 각 서브모듈별로 음영 발생 여부를 판단하고 이에 따른 발전성능을 검토해야 한다. 그러나, 이러한 음영 판단 과정을 알고리즘으로 구현하여 다수의 태양광 시스템에 적용할 경우, 툴의 연산량이 크게 증가할 우려가 있다. 따라서, 본 연구에서는 발전성능 계산의 편의상 태양광 시스템 표면에 발생한 부분 음영 비율을 계산하고, 이를 직달 및 산란 일사량의 차폐율로써 각각 적용하여 음영 영향을 반영하였다.

3D 환경에서 주변 구조물로 인한 음영 범위를 계산하기 위해 Ray Tracing 알고리즘, Soft & Hard Shadow 알고리즘 등이 주로 사용된다. 이때, Ray Tracing 알고리즘은 빛의 경로를 계산하여 확산, 반사, 굴절을 표현하는 렌더링 기법으로써 컴퓨터 그래픽스(Computer Graphics) 분야에서는 해당 이론을 기반으로 3차원 물체의 음영 범위를 계산하고, 이를 시각화하는데 활용되고 있다. 빛의 경로가 존재한다는 관점에서 볼 때, 빛의 이동 경로 중간에 구조물이 존재하여 겹치게 될 경우, 빛의 도착 지점에 음영이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 개념에 입각하여 음영 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 태양의 방위각과 고도각을 활용하여 태양의 위치를 3차원 좌표계에 표시한다. 그 다음 태양광 시스템 표면을 격자 형태로 분할하고, 분할된 각 영역의 중심에서 음영을 판단하기 위한 좌표를 생성한다. 생성된 좌표와 태양과 연결하는 선분을 생성한 후, 생성된 선분별로 주변에 구조물과 겹치는지 여부를 판단한다. 주변 구조물과 겹친다고 판단된 선분의 개수를 산정하고, 이를 전체 선분 개수로 나누는 것으로 태양광 시스템 표면에 발생하는 음영 범위를 산출하게 된다. 산출한 음영 범위를 시스템 표면에 입사되는 직달 및 산란 일사량의 차폐율로써 적용하는 것으로 음영을 고려한 태양광 시스템 발전성능을 계산한다. 아래 Figure 3은 본 알고리즘에서 음영 판단을 위해 생성한 선분을 활용하여 음영 범위를 산출하는 방법을 도식화한 것이다.

Figure 3.

Shade assessment method for PV system surfaces using line segments

SketchUp plugin 개발

앞서 개발한 알고리즘을 기반으로 3D 모델링 툴인 SketchUp에서 Plugin 형태로 툴을 구현하였다. 이를 위해 Visual Studio 내에서 Ruby 언어 기반의 SketchUp API를 활용하였으며, 태양광 시스템 정보 입력, 태양광 시스템 배치, 태양광 시스템 발전성능 계산 기능을 각각 구현하였다.

아래 Figure 4는 본 연구에서 개발한 태양광 시스템 성능 평가 툴을 활용하여 SketchUp 에서 태양광 시스템 배치 및 발전성능을 검토하는 과정을 순차적으로 나열한 것이다. 먼저, 툴의 태양광 시스템 정보 입력 기능을 실행하면 Figure 4(a)와 같이 사용자에게 건물 외피에 배치하고자 하는 태양광 시스템의 종류, 크기, 배치 지역 등의 정보를 입력받는다. 이후, 태양광 시스템 생성 기능을 실행하면 Figure 4(b)와 같이 사용자가 입력한 태양광 시스템 크기를 기반으로 태양광 시스템을 생성하며, 사용자는 제공된 태양광 시스템을 Figure 4(c)와 같이 건물 옥상 및 입면에 자유롭게 배치하여 배치안을 결정할 수 있다. 배치안 결정 후, 태양광 시스템 발전성능 계산 기능을 실행하면 Figure 4(d)와 같이 건물 외피에 배치된 태양광 시스템의 설치 위치별 연간 발전성능 및 방위, 기울기 등의 설치 방식 정보를 종합하여 알림창 형태로 제공한다.

Figure 4.

Demonstration images of the PV System Performance Evaluation Tool ((a): PV system design information input, (b): generation of PV system on building facade, (c): placement of PV system by user preferences, (d): review of energy performance calculation results by PV system placement)

태양광 시스템 발전성능 평가 툴 검증

검증 조건

태양광 시스템 표면에 발생하는 음영 조건은 크게 두 가지, 인접한 태양광 시스템으로 인한 음영과 주변 건물로 인한 음영으로 구분할 수 있다. 따라서, 본 장에서는 개발한 툴을 활용해 각 음영 조건에 따른 태양광 시스템의 발전성능을 계산하고, 이를 미국 국립재생에너지연구소(National Renewable Energy Laboratory, NREL)에서 개발한 태양광 시스템 발전성능 시뮬레이션 툴인 SAM (System Advisor Model)을 통해 계산한 결과와 비교하여 정확성을 검증하였다.

본 검증에서 사용되는 SAM은 3D 모델링 기능을 지원하기 때문에 사용자가 태양광 시스템 및 주변 구조물을 모델링하여 음영 영향을 평가할 수 있으며, 이를 발전성능 계산에 적용할 수 있다. Freeman et al. (2014)에서는 이러한 SAM의 특성을 활용하여 계산한 발전성능의 정확성을 검증하고자 미국 내 3개의 대규모 발전 시설과 5개의 상업 건물에 배치된 태양광 시스템의 발전성능 실측 데이터와 비교하였으며, 그 결과, 최대 오차율이 8%로 나타나 높은 정확성을 입증하였다.

본 검증에서는 대상 부지를 서울로 선정하였으며, SketchUp 및 SAM에서 태양광 시스템을 배치할 건물 및 주변 건물들을 각각 모델링하였다. 아래 Figure 5(a), (b)는 SketchUp 환경에서의 모델링 결과에 따른 조감도 및 평면도이다. 인접 태양광 시스템으로 인한 음영 영향을 고려하기 위하여, 건물 옥상에 2 ㎡ 크기의 태양광 시스템 12개를 하나의 어레이로 설계하고 정남향으로 배치하였으며, 정면에 동일한 형태의 어레이가 존재한다고 가정하였다. 이때의 두 어레이간의 이격거리가 1 m, 1.5 m, 2 m이고, 설치 각도는 20°, 30°, 40°일 때의 계산 결과를 각각 비교하였다. 아래 Figure 5(c)는 SketchUp을 사용해 두 어레이 간 이격거리 1 m, 설치 각도 40°일 때의 배치 모습을 나타낸 것이다.

또한, 주변 건물로 인한 음영 영향을 고려하기 위하여 앞서 언급한 동일한 구조의 어레이 3개를 건물 전방, 중간 후방으로 각각 배치하였다. 이때의 방위는 정남향이며, 설치 각도는 30°로 고정하였다. 이를 SketchUp에서 모델링한 모습은 아래 Figure 5(d)와 같다.

본 검증에서 사용되는 태양광 시스템의 종류는 모두 단결정으로 하였으며, 이때의 온도 계수는 Natural Resources Canada (2003)에서 제시하는 일반적인 단결정 모듈의 온도 계수인 -0.4%/℃로 설정하였다. 그 외에 세부적인 태양광 시스템 설계 정보는 아래 Table 2와 같다. 또한, 태양광 시스템 발전과정에서 표면 오염, 시스템 간 불일치 등에 의해 발생하는 손실률의 경우, Freeman et al. (2014)에 서술된 SAM에 입력되어있는 태양광 시스템의 기본 손실률인 10.5%를 동일하게 적용하여 정확성 검증 결과에 끼치는 변수를 최소화하였으며, 이에 대한 세부 항목은 아래 Table 3과 같다.

Figure 5.

Site images and PV array layout for each case((a): site plan of the validation target area, (b): bird’s-eye view of the validation target area, (c): layout of PV arrays with a 1 m separation distance and a tilt angle of 40°, (d): arrangement of PV arrays on the rooftop in front, middle, and rear positions).

검증 결과

인접 태양광 시스템에 의한 음영

두 어레이간 이격거리 및 설치 각도별로 연간 AC 발전량을 계산하고, 오차율을 CV (RMSE)로 분석한 결과를 아래 Table 4에 정리하였다. 설치 방식을 기준으로 AC 발전량 계산의 정확도를 분석한 결과, 이격거리의 변화가 정확도에 큰 영향을 끼치지 않았으며, 반대로 설치 각도의 경우, 20°에서 40°로 증가할수록 정확도는 낮아지는 경향을 나타내었다. 가장 낮은 오차율을 나타낸 설치 방식은 두 가지로, 이격거리가 각각 1 m, 1.5 m이고, 설치 각도는 동일하게 20°일 때이며, 이때의 CV (RMSE)는 1.3%이다. 반면, 오차율이 가장 크게 나타난 경우는 이격거리 1 m, 설치 각도 40°로, 이때의 CV (RMSE)값은 2.3%이다. 그러나, 절대 오차값으로 비교했을 때, 22.8 kWh/yr에 불과하기 때문에 툴을 통해 계산한 결과의 정확성은 높다고 볼 수 있다.

인접 건물에 의한 음영

인접 태양광 시스템에 의한 음영이 반영된 발전 성능을 검증 또한, 이전 검증과 동일하게 설치 방식별로 연간 AC 발전량을 계산하고, 오차율을 CV (RMSE)로 분석하였으며, 이를 아래 Table 5에 정리하였다. 설치 방식을 기준으로 정확도를 분석한 결과, 건물 후방에 배치하였을 때의 CV (RMSE)는 2.61%로 가장 높은 정확도를 나타내었으며, 전방에 배치되었을 때의 CV (RMSE)는 7.72%로 전방으로 향할수록 정확도는 감소하는 경향을 보였다. 그러나, 이때의 절대오차 값이 33.5 kWh/yr에 불과함으로 여전히 정확성은 높다고 볼 수 있다.

검증 고찰

인접 태양광 시스템 및 건물의 음영 영향을 고려하여 태양광 시스템의 발전 성능 정확성을 검증한 결과, 대체로 정면에 배치된 구조물에 의한 음영 영향이 커질수록 AC 발전량 계산의 정확성이 낮아지는 것으로 확인되었다. 이러한 원인은 다양하나, 본 연구에서는 두 툴간의 음영 비율 계산 과정의 차이에 의해 발생한 것이라 판단하였다.

구조물에 의해 발생하는 음영은 태양의 위치에 의해서 결정된다. 태양의 위치를 특정하기 위해서는 음영을 판단하고자 하는 위치에서의 태양 방위각 및 고도각을 계산하여야 한다. 아래 Table 6은 SAM과 본 연구에서 개발한 툴을 활용해 계산한 연간 태양 방위각 및 고도각의 CV (RMSE)를 정리한 표이다. SAM의 경우, Michalsky (1988)에서 제안한 이론을 기반으로 고도각과 방위각을 계산하는 반면, 본 연구에서 개발한 툴은 ASHRAE (2013)에서 제안한 이론을 기반으로 고도각과 방위각을 계산한다. 이로 인해 두 툴에서 계산된 고도각과 방위각, 즉 태양의 위치에 차이가 발생했고, 이로 인해 태양광 시스템 표면에 발생하는 음영 판단에 영향을 끼친 것으로 판단된다.

이에 따라, SAM에서 계산된 고도각과 방위각 데이터를 태양광 시스템 성능 평가 툴에 적용하여 재검증을 진행하였다. 그 결과, 인접 태양광의 음영을 고려할 경우 CV (RMSE) 값은 최대 1.8%, 인접 건물의 음영을 고려할 경우, 최대 1.46%로 줄어들었으며, 이를 통해 본 연구에서 개발한 툴의 태양광 시스템 발전 성능 계산 정확도가 개선되었음을 확인할 수 있었다. 아래 Table 7, 8은 태양 고도각 및 방위각이 일치할 때, 인접 태양광 시스템 및 인접 건축물의 음영을 고려한 태양광 시스템 발전 성능 계산 정확도 재검증 결과를 각각 정리한 것이다.

결 론

제로에너지 건축물 구현을 위해 가장 보편적으로 적용되고 있는 태양광 시스템은 건물 디자인에 의해 배치안이 일부 결정되며, 태양광 시스템의 발전성능은 배치안에 따라 변화한다. 따라서, 건물 디자인 과정부터 태양광 시스템 배치에 따른 디자인 및 발전성능을 종합적으로 고려할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 3D 기반의 건축 설계 툴인 SketchUp에서 태양광 시스템 배치에 따른 발전성능을 검토할 수 있는 태양광 시스템 발전성능 평가 툴을 개발하고자 하였다.

연구 목적 달성을 위하여 SketchUp의 모델링 기능과 태양광 시스템 발전성능 계산 기능을 결합한 툴의 전체 프로세스를 수립하였으며, 태양광 시스템 발전성능 계산을 위하여 핵심 알고리즘 2가지, 태양광 시스템 발전성능 계산 알고리즘, 주변 구조물에 의한 음영 계산 알고리즘을 각각 개발하였다. 개발한 알고리즘을 SketchUp Plugin으로 구현하기 위하여 Visual Studio 개발환경 내 Ruby 언어 기반의 SketchUp API를 활용하였다.

개발한 툴을 통해 계산한 태양광 시스템의 발전성능의 정확성을 검증하기 위해, 대표적인 태양광 시스템 발전성능 계산 시뮬레이션 툴인 SAM과 서울 지역에서 인접 태양광에 의해 음영이 발생하는 경우와 주변 건물에 의해 음영이 발생하는 경우를 각각 나눠 발전성능 계산 결과를 비교하였다. 그 결과, 인접 태양광에 의한 음영을 고려할 경우, 최대 CV (RMSE)값은 1.8%, 주변 건물에 의한 음영을 고려할 경우, 최대 CV (RMSE)값은 1.46%로 툴을 통해 계산 태양광 시스템의 발전성능 정확성이 높다는 것을 확인하였다.

본 연구 결과로 개발된 태양광 시스템 성능 평가 툴을 활용하면 건물 디자인 계획 과정에서 태양광 시스템 배치에 따른 발전성능을 검토하고 이를 기반으로 건물 디자인을 결정할 수 있을 것으로 예상된다. 그러나, 본 연구에서 개발한 태양광 시스템 성능 평가 툴의 경우, 건물에 배치된 태양광 시스템의 발전성능 평가를 수행하는데에 중점을 두었다. 따라서, 제로에너지 건축물 계획 관점에서 툴을 활용할 수 있는 방안을 마련하고 그에 따른 후속 연구를 진행할 예정이다.