풍력발전단지에서 연간 에너지 생산량 예측의 정확도를 위해서는 바람 방향별 후류영향에 의한 풍속감소와 이에 따른 발전량 손실을 효과적으로 계산하여야 한다. 본 연구에서는 연간 에너지 생산량 예측을 위하여 방향별 후류영향을 고려한 계산 프로그램을 개발하고, 예측 적합성을 확인하기 위해 실제 풍력발전단지의 연간 에너지 생산량 분석 결과 및 기존 상용 소프트웨어의 계산결과와 비교하였다. 적용된 계산식들은 기존 이론들을 바탕으로 하고 있어 상용 소프트웨어와 동일하지만 풍향별 후류영향 범위의 계산과정에서 차이가 있다. 비교결과 개발 프로그램은 실제 풍력발전단지 전체 시스템 이용율에 1% 이내로 근접하였고 기존 상용 프로그램을 이용한 예측 결과보다 2% 이상 실제 연간 시스템 이용율에 근접하는 결과를 보여주었다.
세계식량기구(FAO)에 의하면, 해조류의 생산량은 연간 2천만톤이며, 국내 생산량은 연간 약 80만톤에 이른다. 이 중 미역, 김, 다시마는 주요 양식 대상종으로 주로 식품으로 소비되고 있는 해조류들이다. 최근 해조를 위시한 해양생물에는 육상생물과는 다른 약효활성이 있는 것으로 주목받아 많은 연구가 진행되고 있다(박종철 등, 2000, Unson, M. D. et al., 1993). 항균활성을 나타내는 본체는 다양하여 GRP(galactose-rich polysaccharide)(Gerlach, D. et al., 1994), flavonoid (Calzada, F., 1999) 등 여러 대상으로 연구되고 있다. (중략)
고도에 따른 풍속변화를 의미하는 Wind shear는 풍력발전기의 에너지 생산량에 직접적으로 영향을 미치는 중요한 요소이다. 풍속을 보정하는 방법으로는 멱법칙(Power Law)이 사용되는데, 일반적으로 쓰이는 0.143(1/7)의 멱지수(Power Law exponent) 값을 이용한 보정식을 1/7th 멱법칙이라 한다. 하지만 멱지수는 해당 지역의 대기 안정도, 지표면의 상태 등에 의해 많은 영향을 받으므로, 실제 정확한 풍력에너지 예측을 위해서는 관심지역의 멱지수의 정확한 계산이 필요하다. 본 연구에서는 제주도 북동부 연안지역 3곳에 Met-mast를 설치하여 풍력자원을 측정하였고, 이를 바탕으로 제주도 북동부 지역에 적합한 멱지수를 계산하여 제안하였다. 제주도 북동부 연안지역의 멱지수를 계산한 결과, 한동 0.141, 평대 0.138, 우도 0.1254의 값을 얻었다. 0.143(1/7)의 멱지수 값, 제안한 멱지수 값을 적용하여 계산한 연간에너지생산량과 실제 측정된 풍황자료를 이용하여 계산한 연간에너지생산량을 비교한 결과, 세 지역 모두 제안한 멱지수 값을 적용하여 계산한 연간에너지생산량이 실제 측정된 풍황자료를 이용하여 계산한 연간에너지생산량과 유사한 결과를 보였고, 따라서 제안한 멱지수 값의 적용이 가능하다고 판단된다.
1990년 3월부터 1991년 2월까지 전라북도 군산 연안에 서식하는 동죽을 채집하여, 순간성장율, 순간사망율, 평균 생체량, 연간 생물생산력에 대하여 조사하였다. 치패는 각장 약 0.75 mm가 7월에 처음 채집되었으며, 0-5세의 6개 cohort로 구분되었다. 순간성장률은 여름철에 ?고 겨울철에 낮았지만, 순간사망률은 여름철에 높았다. 조사지역에서 동쪽 개체군의 연간평균 생체량은 3.865 g/$m^2$이었으며, 연간생산량은 3.933 g/$m^2$이었고, 연간 회전율은 1.020, 회전시간은 0.986년으로 추정되었다.
본 연구에서는 5MW급 수평축 풍력터빈 블레이드에 대해 국내 서남해안의 풍속특성을 고려한 최적설계를 수행 하였다. 최적설계를 수행하기 위해 블레이드 해석은 Blade Element and Momentum Theory를 이용 하였으며, 설계 시 적용된 기저형상은 NREL에서 제안한 5MW급 풍력터빈 블레이드을 선정하였다. 최적설계를 수행하기 전 설계에 사용된 설계변수들이 풍속에 대해 어떠한 경향을 가지고 있는지 알아보기 위해 Parametric Study를 수행 하였으며, 최적설계는 다목적 최적화 유전 알고리즘인 NSGA-II를 이용하여 평균풍속이 낮은 서남해안의 연간에너지 생산량과 설비이용률을 최대화하였다. 최적화 결과들로부터 설계 조건에 맞는 최적해를 도출 할 수 있었으며, 이를 통해 기저형상의 연간에너지 생산량 및 설비이용률을 보다 향상 시킬 수 있었다.
풍력발전 단지의 설계시 풍력 자원 평가 과정은 필수적인 과정이다. 풍력 자원 평가를 위해 장기풍황(20년)자료를 이용하여야 하지만 장기간 관측하는 것은 어렵기 때문에 예정지의 1년 이상의 관측데이터로 평가를 실시하였다. 예정지의 단기 풍황탑(Met-Mast; Meteorology Mast) 자료를 주변의 장기관측 자료인 자동기상관측(AWS; Automatic Weather Station)데이터를 이용하여 수학적 보간법으로 예정지의 데이터를 장기 데이터로 변환한 것을 MCP(Measure-Correlative-Predict)기법이라 한다. 본 연구에서는 MCP기법 중 선형 회계방법을 적용하였다. 선택된 MCP 회귀 모델식에 따라 제주 북동부 구좌지역의 AWS데이터를 제주 북동부 한동 지역의 Met-mast 데이터에 적용하여 연간 에너지 생산량을 예측 하였다. 예정지의 단기 풍황을 이용하였을 때와 보정된 장기 풍황을 이용하여 때 연간 에너지 생산량을 비교하였다. 그 결과 연간 약 3.6 %의 예측오차를 보였고, 이는 연간 약 271 MW의 에너지 생산량의 차이를 의미한다. 풍력발전기의 생애주기인 20년을 비교 하였을 때 약 5,420 MW의 차이를 나타내었으며, 이는 약 9개월 정도의 에너지 생산량과 비슷한 수준이다. 결과적으로, 제안 된 선형 회귀 MCP 방법을 이용하는 것이 단기관측 자료를 통한 불확식성을 제거하는 합리적인 방법으로 판단된다.
삼림생태계의 유기탄소 분포를 파악하기 위하여, 공주지역 상수리나무림에서 연순생산량, 연간 낙엽생산량, 임상 낙엽층의 유기탄소량, 토양의 유기탄소량, 연간 토양호흡량을 조사하였다. 조사기간 중 상수리나무림의 순일차생산량은 15.84 ton $C{\cdot}ha^{-1}{\cdot}yr^{-1}$으로 추정되었으며, 잎과 생식기관, 가지, 줄기, 뿌리에 각각 1.71, 4.03, 7.34, 2.76 ton $C{\cdot}ha^{-1}{\cdot}yr^{-1}$이 배분되었다. 연간 낙엽생산량은 5.21 $ton{\cdot}ha^{-1}{\cdot}yr^{-1}$이었으며, 생산된 낙엽을 통해 연간 임상으로 이입되는 유기탄소량은 2.35 ton $C{\cdot}ha^{-1}{\cdot}yr^{-1}$이었다. 상수리나무 임상 낙엽층의 평균 유기탄소량은 6.06 ton C/ha로 조사되었으며, L층의 유기탄소량은 동절기에서 하절기로 갈수록 감소하는 경향을 보였다. 토양층별 유기탄소 함량은 표층에서 하층으로 갈수록 낮아졌으며, 본 상수리나무림 토양의 단위면적당 유기탄소량은 165.19 ton C/ha로 조사되었다. 상수리나무림은 토양호흡을 통해 연간 11.24 ton $C{\cdot}ha^{-1}{\cdot}yr^{-1}$를 대기 중으로 방출하였다. 조사지 상수리나무림은 대기 중으로부터 연간 4.60 ton $C{\cdot}ha^{-1}{\cdot}yr^{-1}$을 순흡수 하였다.
쌀은 우리 국민의 주식이자 단일 작물로써 재배면적이 가장 많은 105-110만㏊ 수준에 연간 생산량도 500만톤 이상을 꾸준히 유지하고 있는 중요한 식량작물이자 농가의 주 소득원이다. 그러나 이렇게 쌀의 생산량은 꾸준한데 비해 국민의 식생활이 점차 인스턴트 화되고 육류소비가 증가하면서 연간 쌀 소비량이 1990년 119.6kg에서 2002년 87.0kg으로 급격히 감소추세를 보임으로써 2002년도 기준으로 약 1,190만석의 재고가 발생하고 있다. 더욱이 WTO출범이후 MMA 물량이 2002년 125만석에 이르렀고, 2005년 이후 더욱 증가 할 것으로 예상되고 있어 국내 쌀 시장은 이제 과잉공급시대에 직면하고 있다. (중략)
풍력발전기 최적 설계시, 해석특성상 발생하는 막대한 계산 시간문제를 개선하기 위해, 본 논문에서는 최대 연간 에너지 생산량(AEP)을 위한 풍력발전기 최적설계를 빠른 탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)를 기반으로 최적화를 수행하였다. 또한, MADS와, 병렬 분산컴퓨팅 시스템과 결합된 유전알고리즘(Genetic Algorithms)간의 최적화 수행시간을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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