PowerBI 디자인

28일차에 작업했던 PowerBI의 디자인을 손보기

시각적 개체 서식 지정

아이콘과 DAX함수 활용하기

아이콘은 이미지 삽입으로 넣어주었다.

DAX 함수를 이용하여 새 테이블을 정의하여 설정했다(관계도도 포함)

DAX 함수 스크립트는 외부 유출 금지로 자세히 적지는 않겠다.

책갈피로 인터렉티브 설정

책갈피 추가
각 책갈피 선택 후 선택에서 숨기기 등 처리를 한 후
책갈피 우클릭 - 업데이트

인사이트 도출

태양광 발전 데이터 분석 결과를 바탕으로 작성한 [국내 주요 지역별 태양광 발전 효율 및 입지 분석 보고서]입니다.

[보고서] 태양광 발전 현황 및 지역별 입지 효율 분석

작성일: 2026. 02. 12.
분석 데이터: 발전량, 설비용량, 이용률, 일사량 Top 5 통계 및 서산시 세부 데이터

1. 개요

본 보고서는 국내 주요 태양광 발전 지역의 데이터를 바탕으로 설비 규모, 발전 효율(이용률), 기상 조건(일사량) 간의 상관관계를 분석하여 향후 태양광 발전 부지 선정 및 운영 전략에 필요한 인사이트를 제공하고자 함.

2. 지역별 현황 분석

2.1. 설비 및 발전량 부문: "전라남도의 압도적 규모"

• 현황: 전남 해남군이 설비용량(175.33)과 발전량(32.09) 모두에서 전국 1위를 기록함.
• 분석: 발전량 Top 5 중 3개 지역(해남, 신안, 고흥)이 전남에 집중됨. 이는 대규모 평지 확보가 용이한 지형적 특성이 대단지 조성으로 이어져 '규모의 경제'를 실현하고 있음을 보여줌.

2.2. 일사량 부문: "경상도 지역의 풍부한 에너지원"

• 현황: 시간당 일사량은 경남 창원(마산합포구), 포항, 합천 등 경상도 지역이 상위권을 차지함.
• 분석: 일조 조건 자체는 경상도가 전라도보다 우수하거나 대등한 수준이나, 지형적 특성상 대규모 단지보다는 중소규모 단지 위주로 분포되어 있을 가능성이 높음.

2.3. 발전 효율(이용률) 부문: "경상북도의 높은 실속"

• 현황: 실제 이용률 Top 5 중 4개 지역(포항, 청송, 문경, 예천)이 경북 지역임. 특히 포항시 북구는 20.13%로 가장 높은 효율을 보임.
• 분석: 풍부한 일사량을 실제 발전으로 전환하는 효율이 매우 높음. 이는 기온, 풍속 등 기상 변수가 태양광 패널에 최적의 환경을 제공하고 있음을 시사함.

3. 기상 변수와 발전량의 상관관계 (서산시 사례)

서산시의 시간별 세부 데이터를 분석한 결과는 다음과 같음.

• 일사량 결정론: 발전량은 일사량과 0.9 이상의 높은 상관관계를 보이며, 12시~14시 사이 피크를 형성함.
• 저온 효과: 2월 초 저온(-7°C ~ 1°C) 환경에서도 높은 발전량이 유지됨. 이는 태양광 패널의 열화 현상을 방지하는 자연 냉각 효과가 발생하여 겨울철 효율이 극대화됨을 의미함.
• 풍속의 영향: 1.5~4.5m/s 수준의 풍속은 패널의 열 방출을 도와 효율 유지에 기여함.

4. 종합 결론 및 제언

4.1. 결론

1. 전남권: 대규모 인프라 중심의 발전량 확보 전략이 성공적으로 안착됨.
2. 경북권: 높은 일사량을 바탕으로 한 고효율 발전의 최적지임이 증명됨.
3. 효율의 중요성: 설비용량이 작더라도 일사량과 기상 조건이 뒷받침되는 경북 지역의 이용률이 전남 대단지보다 높게 나타나는 '질적 우위' 확인.

4.2. 전략 제언

• 투자 전략: 초기 투자비 대비 수익성(ROI)을 중시한다면 일사량과 이용률이 검증된 경북 포항 및 청송 인근을 우선 고려해야 함.
• 운영 전략: 전남권 대규모 단지는 일사량이 낮은 시간대의 효율을 높이기 위한 ESS(에너지저장장치) 연계 강화 필요.
• 유지보수: 서산시 사례에서 보듯, 기온이 낮은 시기에도 일사량만 확보되면 효율이 좋으므로 겨울철 패널 적설 관리 및 청결 유지가 수익에 직결됨.

[부록: 데이터 요약]

• 최고 이용률 지역: 경북 포항시 북구 (20.13%)
• 최대 설비 지역: 전남 해남군 (175.33)
• 최대 일사 지역: 경남 창원시 마산합포구 (172.27)