화석 연료의 무분별한 사용으로 환경이 심각하게 오염되고, 화석 연료의 고갈에 대한 문제가 대두됨에 따라서 화석 연료에 대한 문제를 해결 할 수 있는 대체 에너지원에 대해 관심이 집중되기 시작하였다. 현재 신재생 에너지 중에서 가장 각광을 받고 있는 에너지는 중에 하나가 풍력에너지이다. 풍력에너지 발전단지와 기존의 전력 발전소는 소비되는 전력에 대한 생산의 균형을 맞춰야하며, 풍력에너지단지에서 균형적인 생산을 하기 위해서는 풍력에너지에 대한 분석 및 예측이 필요하다. 이를 위해서 데이터마이닝 분야의 예측 기법이 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 풍력 데이터를 이용하여 발전 패턴을 예측하기 위해 SOM(Self-Organizing Feature Map) Clustering 기법과 의사결정나무(decision tree)를 이용한 연구를 진행하였다. 즉, 1) 풍력 데이터의 누락된 데이터와 이상치 데이터를 처리하기 위하여, 전처리 과정을 수행하였고, 이 과정에서 특징 벡터를 추출하였다. 2) 전처리 단계를 거쳐 정제되고 정규화된 데이터 집합을 MIA(Mean Index Adequacy) 척도와 SOM Clustering 기법에 적용하여 대표 발전 패턴을 찾아내고 각각의 데이터에 해당하는 대표 패턴을 클래스 레이블로 할당하도록 하였다. 3) 의사결정나무 기반의 분류 기법에 데이터 집합을 적용시켜 새로운 풍력에너지에 대한 분석 및 예측 모델을 생성하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 통한 풍력에너지 발전 패턴을 예측하기 위한 모델을 구축하였다.
모든 경제활동이나 일상 생활의 바탕에는 전기에너지가 있다. 전기에너지로 공장을 운영하고 건물의 냉난방을 유지하고 전자기기들을 가동시킨다. 전기에너지는 화석연료나 원자력, 수력 등을 이용하여 발전소를 통해 얻을 수 있는 에너지다. 발전소의 대부분을 차지하고 있는 화석 연료는 최근에 환경오염문제와 자원고갈문제 등으로 인하여 한계점에 도달하였다. 그에 따른 문제가 심각해지면서 전 세계는 저탄소 녹색성장을 목표로 신재생 에너지원의 효율적인 사용을 연구하고 있다. 기존의 전력망으로는 태양광, 태양열, 풍력, 지열 등과 같은 신재생 에너지원을 발전원으로 사용하기에는 기술적 한계가 있다. 따라서 기존의 전력망과 다른 새로운 개념의 전력망이 필요한데, 이것이 스마트그리드이다. 스마트그리드는 환경오염문제, 자원고갈문제, 발전설비의 경제적 문제를 해결해주고 소비자에게 다양한 품질의 전력을 제공하는 소비자 위주의 전력망이 될 예정이다. 본고에서는 미래의 핵심 기술이 될 스마트그리드의 개념과 그 필요성에 대해 알아 보려고 한다.
수소에너지는 궁극적으로 인류가 당면하고 있는 에너지와 환경 문제를 동시에 해결할 수 있는 유일한 꿈의 에너지원으로 평가된다. 향후 $30\~40$년 뒤에 예상되는 수소에너지 시대, 즉 수소경제의 비전이 달성될 때 수소이용 기술인 연료전지 기술은 보편화돼 새로 건설되는 발전소는 연료전지 발전소가 대부분일 것이며, 가정과 상업용 건물에도 연료전지가 설치될 것이다. 또한 운행되는 상당 부분의 승용차와 버스가 연료전지 차량이며, 이에 상응해 주유소의 절반 정도는 연료전지 차량에 수소를 공급하는 수소 주유소로 대체될 것이다. 그러나 이러한 꿈을 이루기 위해서는 수소에너지 체계의 핵심인 연료전지 기술의 상용화는 물론 풍력, 태양 등을 이용한 대체에너지원으로부터의 수소생산기술, 수소저장, 운송에 이르는 수송 인프라스트럭처 구축 등 해결해야 할 과제가 적지 않다. 본 고에서는 수소이용기술의 대표적 기술인 연료전지 기술의 개발현황과 전망을 소개하고자 한다. 특히 연료전지 기술을 조기 상용화 하고자 하는 각 국의 노력을 소개하고, 응용분야별 해결되어야 할 기술적 문제 등을 소개한다.
The wind power plants were installed in many places because of the low climate changing effects since 2000. Generally, the wind power plants located in the seaside and the mountainous area and the heights of the windmills are about 40 m~140 m above the ground level. So the noises emitted from the wind power plants propagate far away compared with other environment noise sources like trains and cars noise. Because of these reasons, the noise emitted from the wind power plant is easy to cause the additional social problems like as noise complaints. Under the situation, the ministry of environment has established the guideline to evaluate the environmental effects for the wind power plant. According to the guideline, the noise of the wind power plant has to meet 55 dB(A) at daytime and 45 dB(A) at night in the residential area, which is regulated in the noise and vibration management law. But, it is difficult to estimate the noise emitted from the wind power plant because of the absence of the prediction model of the wind power plant noise. Therefore, the noise prediction model for wind power plants using the regression analysis method is developed in this study. For the development of the model, the sound pressure levels of the wind power plants in Jeju island are measured and the correlations between the sound pressure levels are analyzed. Finally, the prediction equation of the wind power plant noise using by regression analysis method derived. The prediction equation for the wind power plant noise proposed in this study can be useful to evaluate the environmental effects in any wind power plant development district.
풍력발전소는 그 자체로 관광이나 학습 등의 관람가치를 가진다. 한편 풍력발전소의 설치는 경관가치에 부정적인 영향을 미치며, 이러한 현상은 경관이 우수한 경우에 특히 크게 나타난다. 즉, 풍력발전소의 설치로 인한 방문가치 변화는 양의 값을 가지며 경관과 독립적인 관람가치와, 음의 값을 가지며 경관과 교호작용을 통하여 발생하는 경관가치의 두 개로 구성된다. 우리가 결과적으로 관찰하는 가치는 반대의 방향으로 작용하는 두 개의 가치가 합하여진 순방문가치이다. 본 논문은 등산객을 상대로 선택실험법을 이용하여 풍력발전소의 설치가 산악의 경관에 미치는 영향을 가치화하고자 시도하였다. 본 연구는 선택실험법을 사용하여 속성변수에 대한 등산객의 선택 행태로부터 풍력발전소의 설치가 가져오는 관람가치와 경관가치 그리고 그 합인 순가치를 추정하였다. 우리나라의 등산객들을 상대로 한 선택실험법 분석을 통하여 얻은 결과는 관람가치는 양의 값을 가지며 경관가치는 언제나 음의 값을 가지고 순가치는 산악경관의 수준에 따라서 상이하지만 평균적으로 미약한 음의 값을 가짐을 보여주고 있다. 등산객 들에게 풍력발전소의 설치유무로 인한 관람가치변화의 크기는 방문 1회당 +38,529원이며 경관 가치에 대한 영향은 경관수준이 한 단위 상승할 때 -13,667원이다. 평균적인 경관수준의 산악에서 1회당 순방문가치 변화는 -2,483원이다.
빠르게 발전하고 있는 재생에너지 중 하나인 풍력에너지는 기후변화 대응에 맞추어 개발 및 투자가 이루어지고있다. 신재생에너지 정책과 발전소 설치가 추진됨에 따라 국내 풍력 보급이 점차 확대되어 수요를 정확히 예측하기 위한 시도들이 확대되고 있다. 본 논문에서는 전남지역과 경북지역의 풍력 발전량 예측을 위하여 시계열 기법인 ARIMA, ARIMAX 모형과 기계학습 모형인 SVR, Random Forest, XGBoost 모형들을 비교 분석하였다. 모형의 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 mean absolute error (MAE)와 mean absolute percentage error (MAPE)를 사용하였다. 2018년 1월 1일부터 2020년 10월 24일까지의 시간별 원 데이터를 차분한 후 모형을 훈련시켜 2020년 10월 25일부터 2020년 10월 31일까지의 168시간에 대한 풍력 발전량을 예측하였다. 모형의 예측력 비교 결과, Random Forest와 XGBoost 모형이 전남지역, 경북지역 순으로 가장 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 기계학습뿐 아니라 최근 활발한 연구가 이루어지는 데이터 마이닝 기법 기반의 풍력 발전량 예측을 시도할 것이다.
지열에너지는 지구가 생성될 당시부터 지구 내부에 존재하는 무한한 열에너지로 온실가스 배출이 적으며 태양광이나 풍력 등 다른 신재생 에너지와는 달리 일정한 에너지를 공급할 수 있는 항상성 에너지로 기저부하를 담당할 수 있다. 지열을 이용한 전력 생산은 1904년에 이탈리아 라데렐로에서 처음으로 시작되었으며, 현재까지 화산지대를 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 2001년에서 2005년 사이에 전세계 지열발전용량은 약 13% 증가하였으며, 2005년을 기준으로 약 8,933MWe의 지열발전설비가 가동 중이다. 최근 들어 지하 심부까지 시추하여 지열저장소(geothermal reservoir)를 형성하고 이를 통해 지열에너지를 생산하는 새로운 시스템인 EGS(Enhanced Geothermal Systems)가 개발됨에 따라 비화산지대에서도 지열발전소를 건설하려는 움직임이 가속화되고 있다. EGS는 지하 심부의 불투수성 결정질 암반에 존재하는 지열에너지의 경제적인 생산뿐만 아니라 물을 주입하여 생산시키는 순환 방식을 이용하여 지열에너지 획득의 매개 역할을 하는 지열수의 고갈 문제를 해결하였다. 결정질 암반에서의 지열저장소의 형성은 암반 내에 분포하는 불연속면에서 주로 발생하며, 이를 위한 압력 조건은 현지 암반의 응력 분포 특성과 암반 및 불연속면의 물성에 좌우된다. 시추공을 통해 지하 심부의 암반에 수압이 가해지면 물의 주입으로 불연속면의 마찰력이 감소하며, 이로 인해 불연속면에 전단변형이 발생하게 된다. 전단변형은 불연속면을 열린 상태로 유지시켜 지열저장소를 형성하게 된다. 불연속면의 전단 변형시 발생하는 미소 탄성파는 시추공 주변에 설치한 모니터링 장비에서 측정되며, 모니터링 장비에 의해 측정된 미소 탄성파 발생 지점의 클러스터는 지열저장소의 공간적 분포 및 규모를 추정할 수 있는 자료가 된다. 현재 EGS를 이용한 지열발전 프로젝트는 프랑스 슐츠, 스위스 바젤, 호주 하바네로에서 대표적으로 진행 중이다. 슐츠는 현재 1.5MWe의 파일럿 플랜트를 가동 중이며, 하바네로는 파일럿 플랜트 건설 단계를 진행중이다. 스위스 바젤은 지열저장소를 형성시킬 목적으로 수행된 주입시험에서 발생된 문제에 대한 기술의 신뢰성을 확보할 목적으로 잠시 중단된 상태다. 제주도는 신생대에 분출하여 형성된 대표적인 한국의 화산지형으로 지열부존 가능성이 높을 것으로 예상되는 지역이다. 따라서 폐사는 지열에너지 부존 특성을 파악하기 위한 심부 물리 탐사 및 탐사정 시추가 실시될 예정이며 궁극적으로 국내 최초의 상용화된 지열발전소 건설을 목표로 하고 있다.
풍력터빈 블레이드의 후단, 나셀 상부에 설치되는 나셀 풍속계는 블레이드 회전에 따른 후류효과 및 나셀형상 등으로 인하여 풍력터빈에 입사되는 자연풍속과는 다른 왜곡된 풍속을 측정한다. 풍력터빈 출력성능의 신뢰성 확보를 위해서는 나셀풍속을 자연풍속으로 보정하는 나셀전달함수를 유도하여 성능곡선을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 전라남도 비금도 북부 해안에 건설된 신안풍력발전소에서 지상기반 원격탐사 장비인 라이다(LiDAR)를 설치하여 나셀 풍속계와 동일 높이에서의 자연풍속을 측정하였다. 나셀풍속을 자연풍속으로 보정하는 기존의 단순회귀분석에 의한 선형 나셀전달함수를 개선하기 위하여 다중회귀분석에 의한 비선형 나셀전달함수를 유도하였다. 나셀전달함수로 계산한 보정풍속을 풍력터빈 출력곡선에 대입하여 산출한 이론 발전량과 실제 발전량의 잔차를 비교하여 개선효과를 검증하였다. 다중회귀분석 나셀전달함수는 단순회귀분석에 비해 풍속의 표준오차는 9.4% 감소하였으며, 발전량 잔차 분포의 평균은 6.5% 감소하여 개선효과가 있음을 확인하였다.
정부는 2006년 8월 기존의 발전차액 지원제도를 개정하여 발전차액 기준가격 지원대상 확대, 적용기간의 15년 단일화, 수력, 바이오에너지는 고정요금과 변동요금 중에서 선택할 수 있는 선택권 부여, 기술발전에 따라 태양광, 풍력, 연료전지는2-3년간의 유예기간 이후 매년 감소율을 적용하여 기준가격을 낮추는 등 많은 제도개선 내용을 반영하였다. 2006년 10월부터 개정된 발전차액 지원제도가 시행된 이후 태양광, 풍력의 신규진입이 대폭 증가하였고 수력, LFG, 바이오가스는 대부분 변동요금을 신청하였으며 2007년 집행된 신재생에너지 발전차액 기반기금의 55% 이상이 태양광발전에 지급되는 편중현상의 영향이 나타났다. 따라서 변동요금 설계시보다 SMP 평균이 22원 이상 높아져 변동요금의 재설계, 태양광 발전의 기반기금규모가 55% 이상을 점유하고 있으며 향후 더욱 심화될 예정이므로 특정전원의 기반기금 점유비중 제한 및 최근 수년간 준공된 신재생에너지의 운영실적을 분석하고 법적요건을 상세히 검토하여 투자비, 운영비, 이용률등을 재조정하여 기준가격을 합리적으로 개정하여 제2의 신재생에너지 도약기를 마련해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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