새로운 에너지원인 풍력 발전에 대한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있는 가운데 본 논문에서는 풍력 발전의 핵심 부분인 풍력 터빈에 관한 모의실험을 다루고자 한다. 실제 기상조건과 유사한 바람데이터를 실시간으로 생성, 이를 이용하여 풍력터빈 시뮬레이터용 DC motor의 토크제어 시스뎀을 설계 구현하였다. 본 연구는 기존의 단순 토크제어 시스템과는 달리 실시간으로 생성되는 데이터를 이용하여 보다 실제 풍력발전에 가까운 모의실험을 가능하게 한다. M/G Set를 기반으로한 DC motor 토크 제어 시스템은 바람데이터의 변화에 따른 풍력터빈의 토크와 발전단의 부하의 상관관계를 명확히 하는데 크게 이바지 할 것이며 더 나아가 발전기로의 정확한 토크 전달로써 계통 연계 연구에 많은 기여를 하고자 한다.
최근들어 전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)은 빌딩에 대하여 다양한 응용분야에서 사용된다. 이번 연구에서는 측정이 어려운 도심지 건물 군을 지나는 바람에 대하여 CFD해석 방법을 이용하여 고층 빌딩 상공을 지나가는 바람장을 예측 하였으며, 예측 된 결과를 실제 측정치와 비교 검증하였다. 바람장 측정 방법은 마스트를 세워서 측정하는 방법, 풍동 실험실에서 축소된 모형에 대한 실험방법, PIV 측정방법, LIDAR, SODAR측정 방법 등 많은 방법이 있다. 이번 연구에서는 가장 정확한 측정 방법인 LIDAR를 사용하여 측정을 수행하였다. 바람장이 측정된 장소는 서울 잠실 롯데 호텔 상공이며, 불어오는 바람은 롯데 월드를 중심으로 주변의 상가 건물들과 아파트 건물들 때문에 불안정하며 고르지 않을 것으로 예상되었다. LIDAR 측정은 일정 기간 동안 이루어 졌다. CFD해석은 임의의 시간대에 대해서 주 풍향에 대해서 해석이 수행되었다. CFD 해석결과는 최종적으로 측정 데이터와 비교 검증이 이루어 졌으며, 두 데이터간의 일치도가 높음을 알 수 있었다.
Envi-met 모델 수행과정과 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 모델의 바람장 패턴을 검증하기 위하여 도심내의 특정지역을 선택하였으며, 바람의 변화가 예상되는 5개 지점을 선정하여 관측하였다. 둘째, 건물에 의한 바람의 영향이 없는 장소를 1개소 선정하여 대표관측지점에서의 관측값을 모델수행의 초기값으로 선정하였다. 넷째, 관측된 데이터와 모델 수행결과 값을 비교하여 바람장의 변화 패턴을 분석하여, 본 모델의 적합성을 고찰하였다.
풍력발전기 동적 시뮬레이션 프로그램 개발을 위해 미국풍력기술연구센터(NWTC)의 프로그램군에 대해 분석하고 이를 소개하였다. 본 편에서는 에어포일 데이터를 생성하는 AirfoilPrep, IEC 61400-1 기준의 극한 조건에 해당하는 허브 높이의 바람 데이터를 생성하는 IECWind, 통계적인 방법에 의해 전 영역에 대한 난류 바람 데이터를 생성하는 TurbSim, 복합재료 블레이드의 구조적 특성치를 계산하는 PreComp, 블레이드와 타워의 모드 형상을 구하는 BModes와 같은 전처리기를 중심으로 설명하였다.
일반적으로 재해 방제용 시스템은 측정 데이터를 현장에 설치된 데이터 로거에 저장하고 일정시간 후 체계적인 분석을 위해 데이터 로거에 저장된 데이터를 원격의 서버로 전송하는 구조로 되어있다. 신뢰도가 높은 재해 방제용 시스템의 구현을 위해서는 계측 현장에 되도록이면 많은 센서들이 설치되어야 함과 동시에 짧은 시간 간격으로 원격의 서버에 데이터를 전송하는 것이 바람직하다. 이들 전송 데이터의 양은 관측구간이 넓어짐에 따라 늘어나게 되며 따라서 전송 효율을 극대화를 위해서는 측정 데이터를 압축하여 전송하는 것이 바람직하게 된다. 본 연구에서는 측정 데이터의 전송 효율을 향상시키기 위해 데이터 압축 성능이 우수한 것으로 알려진 wavelet 이론을 웹-모니터링 시스템에 적용하여 봄으로써 이의 유용성을 확인하고자 한다.
미세먼지 수집을 위하여 필요한 위치 선정 방안과 위치 선정시 중요한 바람길분석, 수요조사, 유동인구, 교통량 등의 중요 기준을 반영하여 최종 선정하여야 하며, 이에 따라 설치된 측정기로부터 데이터 수집을 위해 지역적, 환경적, 지형적 요소를 감안하여 수집 항목을 결정하여야 한다. 데이터 수집시 실시간 또는 배치(Batch)로 할 것인지 여부를 결정하여야 하며, 이 보고서에서는 실시간으로 데이터 수집하는 경우를 설명하였다. 데이터 수집시 정확도를 높이기 위해 결측값, 이상값인 전처리 단계를 거쳐서 분석과 Modeling 구축을 통하여 정확도가 높은 알고리즘을 선정하여야한다. 정확도가 높은 알고리즘은 검증용 데이터 셋으로 적합성을 검증하여, 측정기 설치 위치의 적합성, 데이터 수집의 적합성, Modeling 구축 및 평가가 적합함을 지표로서 제시하여 적합성 검증을 하고자 한다.
본 연구는 확산모형의 계산에 필요한 바람장의 시간해상도의 타당성을 파악하고, 대기역학모형과 대기확산모형의 공간 분해능에 따른 시간분해능이 미치는 영향을 분석한 것이다. 연구결과, 수치실험에서 초기(24시)의 경우, 시간해상도에 따른 확산의 차이는 크지 않았으나 시간이 경과함에 따라 입자확산분포의 차이가 크게 나타났다. 또한, 3시간 이하의 높은 시간해상도의 경우 입자분포의 차이가 크지 않으나, 6시간보다 간격이 큰 자료를 이용할 경우, 황사 입자분포의 양적 측면에서 큰 차이를 나났다. 입력 바람장의 시간 간격이 큰 경우에 부유 입자는 지역의 주풍 성분을 따라 분포하였다. 한편, 시간간격이 작은 경우 주풍의 직각성분인 남북성분의 효과가 크게 나타났다.
우리나라의 산악기상은 평지에서 나타나는 기상과는 다른 양상을 띠게 되어 서로 가까운 지역일지라도 전혀 다르고 복잡한 기상현상을 나타낸다. 국내에서는 모든 바람에 관한 자료는 평지의 AWS(Automatic Warning System) 기상관측 자료에 의해서만 의존한다. 본 연구는 임내 국부산지에서의 기상 모니터링 시스템을 웹기반으로 구축하였으며, 이를 통하여 얻어진 바람데이터와 인근 AWS에서의 얻어진 자료를 비교 분석 하였다. 분석 결과 습도와 온도는 유사한 패턴을 보이고 있으나 풍향과 풍속은 전혀다른 패턴을 보여주고 있어 실제산지에서의 기상데이터는 AWS와 일치하지 않는 것을 알 수 있다.
산림 화재는 여러 가지 변수를 포함하고 있지만 바람장에 의한 영향이 다른 어떠한 변수보다 상대적으로 크므로 봄철 산림지형에서의 풍향풍속을 알고 있다는 것은 산불진화기술 및 산불확산예측을 결정하는데 핵심 요소이다. 현재는 산림 지역의 풍향풍속 산정을 위하여 기상관측소의 데이터를 의존하게 된다. 기상청의 automatic weather station (AWS)는 넓은 지역에 골고루 분포하고 있어 비교적 간편하게 데이터를 취득할 수 있으나 실제 산림지역의 기상인자와는 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 AWS가 설치되어 있지 않은 산악지형의 바람장을 실측하고 이를 통하여 바람장 예측의 가능성을 타진하였다. 실측 지형으로 단순 구릉 지형을 선택하여 주변의 지형지물에 의한 바람장의 왜곡을 최소화 하였으며, 이들 지형에서 바람장의 실측 및 전산유체해석을 통하여 얻어진 결과를 비교 분석하였다. 단순 구릉 지형으로는 제주도 오름과 안면도 마검포 지형을 선택하여 바람장 데이터를 취득 하였으며, 이를 분석한 결과 바람장의 패턴추출이 가능하다는 사실을 알 수 있었다.
풍성사구는 지표, 바람과 식생간의 상호 작용에 의해 유지${\cdot}$발달되는 대표적인 사구이다. 이러한 사구의 변형을 예측하는 모형을 개발하는 것은 토지 황폐화와 같은 지형 경광의 이해와 관리의 효율성을 높이는데 매우 중요하다. 하지만 기존의 모형에서는 사구의 장기 거동에 대한 연구와 이를 이용한 실제 지형 적용에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 식생을 고려한 바람-식생 모형을 실제 지형에 적용하고, 장기 거동을 실제 데이터와 비교하여 바람-식생 모형의 적용성을 분석하였다. 분석을 통해서 바람-식생 모형과 무인항공기 데이터를 이용하는 방법이 경계면을 제외하고 실제 사구지형의 변화와 최대 1m 내외의 오차로 나타나 장기 거동 분석에 효과적인것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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