기후변화로 인하여 태풍의 발생 횟수가 증가하고, 태풍 크기가 점차 대형화되며, 강도 또한 강해지는 추세에 있다. 우리나라도 매년 7월에서 10월 사이에 태풍으로 인한 피해가 발생하나, 태풍피해의 빈도나 피해 규모는 일정하지 않으며, 이는 태풍 진로와 태풍 크기 및 강도와 관계있다. 태풍에 대한 분류는 태풍의 크기와 중심부로 불어오는 풍속에 따라 강도로 구분하며, 태풍의 크기에 따른 분류는 풍속 15m/sec 이상 되는 영역의 반경에 따라 소형(300km 미만), 중형(500km미만), 대형(800km미만), 초대형(800km이상) 등 4계급 구간으로 구분하고, 태풍의 강도는 17m/s~25m/s 범위내의 태풍은 강도를 정하지 않으며, 중(25m/s~33m/s), 강(33m/s~44m/s), 매우강(44m/s~54m/s), 초강력(54m/s 이상)으로 구분한다. 최근 10년간 자연재해 중 태풍으로 인한 피해는 1조 6825억원으로 우리나라 자연재해 총피해액인 3조 6280억의 46%를 차지하며, 원인별로 가장 큰 피해를 야기하며, 또 태풍 루사, 매미는 단일 재해로는 최대규모로 알려져 있다. 태풍으로 인한 재해는 호우, 강풍, 풍랑으로 인한 피해가 동시에 발생하기 때문이며, 재해에 대한 대비 활동도 복합적으로 이루어져야 한다. 재해예방 측면에서 재해가 우려되는 기상 상황(호우, 강풍, 태풍 등)이 예측되고, 예측된 기상상황 하에서 피해 정도를 추정할 수 있다면 재해 예방을 위하여 적절한 대비를 취할 수 있을 것이다. 태풍은 적도부근 태평양에서 발생하여 이동하는데, 이동경로와 태풍강도는 기상 상황에 따라 변동이 심하므로, 태풍으로 인한 재해를 예측하고 예방하기 위한 대비에도 어려움이 있다. 또 태풍에 대한 기상특보는 태풍의 진로, 크기, 강도를 중심으로 강우량과 최대풍속이 예보되는데, 이것만으로 피해정도를 예측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서 우리나라에 직접적인 영향을 미친 태풍을 대상으로, 태풍시 발생한 호우와 풍속이 태풍으로 인한 피해 규모와 관련이 있는 지 여부를 평가하고, 이들 관계를 밝히고자 한다.
본 연구는 500KW급 수평축 풍력발전기용으로 개발된 회전날개의 시제품 제작에 앞서 축소모델에 대한, 이론적으로 예측된 공력성능과 신축에 의한 공력성능을 비교 검토함으로서, 설계결과를 검증하고, 필요한 경우 설계를 보완하여 개발위험도를 최소화하기 위해 수행되었다. 시험모델의 크기는 실제의 5%로서 직경이 2.1m이며 날개의 시위길이는 0.2r/R에서 0.101m, 날개끝에서 0.043m 이고, 날개단면형 상온 FX-S-03-182이다. 블레이드의 재질은 Glass/Epoxy 복합재료로 제작되었으며, 실제 풍황을 모사하기 위해 자연풍 상태에서 실험하였다. 실험장치의 구성은 15m 높이의 타워에 회전날개와 전자브레이크 및 각종 센서를 장착하였고, 날개가 회전하기 시작하면 제동장치에 의해 부하를 주면서 토크, 회전수, 풍속 등을 각각의 센서로부터 자료획득장치를 통해 자료처리를 할 수 있도록 하였다. 실험하는 동안 풍속은 4m/s-13m/s 정도로서 시동 풍속인 4m/s와 정격풍속인 12m/s를 포함하여 회전날개의 전체적인 특성을 파악하기 용이하였고, 이론적인 예측성능과 측정된 성능을 비교 검토한 결과 비슷한 결과를 얻어 공력설계 및 해석 방법을 검증하였다.
본 논문은 풍력발전예측의 정확도 개선을 위하여 바람의 특성을 반영한 풍력발전량예측 방법을 제안한다. 제안한 방법은 크게 바람의 특성을 추출하는 부분과 발전량을 예측하는 부분으로 구성된다. 바람의 특성을 추출하는 부분은 발전량, 풍향과 풍속의 상관분석을 이용한다. 풍향과 풍속의 상관관계를 근거로 K-means 방법으로 클러스터링하여 특징 벡터를 추출한다. 예측하는 부분은 임의의 실수값을 예측 할 수 있도록 SVM을 일반화 한 SVR을 이용하여 기계학습을 한다. 기계학습은 바람의 특성을 반영한 제안한 방법과 바람의 특성을 반영하지 않은 기존방법을 비교 실험하였다. 또한, 제안한 방법의 정확도와 타당성을 검증하기 위하여 장소가 상이한 제주도 풍력발전단지 3지역에서 수집된 데이터를 사용하였다. 실험결과, 제안한 방법의 오차가 일반적인 풍력발전예측 오차보다 개선되었다.
최근 시대의 흐름에 따라 많은 에너지의 사용으로 여러 가지 에너지원이 필요로 하게 되면서 지금까지는 석탄, 석유 등 매장된 에너지원을 사용하고 있지만, 최근 에너지 위기와 여러 가지의 환경문제가 대두 되면서 세계적으로 새로운 청정에너지원을 필요로 하게 되었다. 그 결과 태양광, 풍력, 지열 등 여러 가지의 신재생에너지원이 대두되게 되었으며, 여러 가지의 신재생에너지원 중 주목받고 있는 풍력에너지에 대한 연구가 현재 활발히 진행 중에 있다. 풍력발전은 바람의 에너지를 이용해 블레이드에 연결된 터빈을 구동하여 전기 에너지를 얻는 방식이며, 아직까지는 많은 곳에서 사용될 만큼 생산이 되지 않고 있지만 조만간 많은 곳에서 쓰일 것으로 예상된다. 풍력발전 시스템이 전력시장에서 차지하는 비중이 점차 증가하고 있으나 풍향, 풍속 등의 변화로 인하여 안정적인 발전 출력을 항상 보장할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 실제 풍력발전기로부터 수집된 풍향, 풍속, 발전출력 데이터를 처리하여 데이터베이스를 구축하고, 퍼지 뉴런에 기반한 퍼지-뉴럴 네트워크 예측 모델을 이용하여 풍력발전 출력을 예측하였다.
This paper presents an effective Markov transition matrix (EMTM), which will be used to calculate the wind speed at the target site in a wind farm to accurately predict wind energy production. The existing MTS prediction method using a Markov transition matrix (MTM) exhibits a limitation where significant prediction variations are observed owing to random selection errors and its bin width. The proposed method selects the effective states of the MTM and refines its bin width to reduce the error of random selection during a gap filling procedure in MTS. The EMTM reduces the level of variation in the repeated prediction of wind speed by using the coefficient of variations and range of variations. In a case study, MTS exhibited better performance than other MCP models when EMTM was applied to estimate a one-day wind speed, by using mean relative and root mean square errors.
본 연구에서는 열대성 저기압에 의하여 지배를 받는 우리나라 서남해안의 풍속을 추정하기 위한 개선된 태풍 몬테카를로 시뮬레이션 방법을 제시하였다. 이를 위하여 적절한 태풍의 물리적 모델을 제시하고 실측치와 비교하여 검증하였다. 아울러 태풍을 구성하는 파라메터의 확률분포 모델을 제시하고 우리나라 인근을 통과한 태풍자료를 사용하여 적합성을 검사하였다. 본 연구의 방법으로 서남해안 주요 지점의 재현기간별 풍속을 추정하여 제시하였는데, 위도가 낮아질수록 풍속이 높아지며, 도로교설계기준의 기본풍속은 과다한 것으로 나타났다.
오래 전부터 지속적으로 제기된 기후변화에 의한 문제들은 전 세계적인 문제점으로 언급되고 있다. 이러한 환경적 위기에 처한 각 나라들의 대처방법 중에 하나는 친환경적이고 지속가능한 발전 설비를 마련하기 위한 노력과 연구를 진행하고 있다는 것이다. 그중에서 풍력을 이용한 발전은 해외 선진국에서 오래 전부터 개발되어 발전해 오고 있고 우리나라 역시 최근에 풍력 발전에 관심을 갖고 기술개발에 노력을 기울이고 있다. 이러한 실정에서 우리나라 지역의 풍력에 대한 분석 및 예측은 천연자원의 적절한 이용이라는 관점에서 매우 중요한 연구라고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 기상청에서 제공하는 풍속 측정 자료로 선형회귀모형에 근간을 둔 추정방법을 이용하여 주요도서지역을 제외한 남한지역의 공간적 특성을 파악할 수 있는 적절한 모형을 찾고 각 모형의 비교를 실시하였다. 이 결과를 바탕으로 남한지역의 풍속 예측지도를 구성하였다.
태양광발전소를 설치하기 위한 경제적 타당성을 분석하는 경우 기상청에서 제공하는 해당지역의 날씨정보를 기반으로 하는 PV Cell의 연간 발전량 예측 및 분석이 중요한 변수가 된다. 또한 날씨 조건에 대한 PV 발전의 예측은 기 설치되어 운전중에 있는 태양광발전소의 고장진단 및 성능평가에도 사용될 수 있다. 본 논문은 다양한 날씨 조건 중 주변온도, 풍속, 일사량에 따른 PV Cell의 특성을 분석하고, 실시간으로 변화하는 날씨환경에 대하여 순시적으로 PV Cell의 출력특성을 정확히 예측할 수 있는 모델을 수립한다.
본 논문은 우리나라와 같이 평균풍속이 낮고 바람 방향이 수시로 변하는 지역에 적합한 풍력발전 시스템에 관하여 논한다. 특히, 풍향에 상관없이 효율을 보장하고, 아주 약한 풍속 조건에서도 기동(Cut-in)되며, 낮은 평균풍속 5~6m/s인 지역에서도 경제적으로 풍력발전 단지의 구축이 가능하며, 다양한 지역에 설치가 가능하고, 소음이 적고 친(親) 환경적이며, 양산이 가능해 납기를 예측할 수 있으며 그리고 모든 부품 및 시스템의 국산화가 가능해야 한다는 7가지 조건을 만족하는 풍력발전시스템으로 이를 실현시키기 위하여 현재 풍력발전시스템의 가장 앞선 요소기술(state-of-the-art technology)인 직접구동 방식, 적층식, STR 블레이드, AFPM동기발전기, 자기부상 및 전자브레이크 등 5가지 기술을 복합 융합하여 최고의 효율 및 성능을 보장해 주는 적층 연곡형 시스템이다.
Kim, Taewoo;Kang, Wonseok;Kwon, Sun-gill;Lee, Sang-Gak
천문학회보
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제40권2호
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pp.59.2-59.2
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2015
국립고흥청소년우주체험센터는 2014년부터 덕흥천문대에 설치된 SBIG사의 "Seeing Monitor"로 시상을 측정하고 있다. "Seeing Monitor"는 북극성을 대상으로 TDI(Time Delay and Integration) 방식을 적용하여 얻어진 시상을 분 단위로 저장해준다. 따라서 구름이 없는 맑은 날의 분 단위 시상 자료와 주변 환경 정보를 조합하여 시상에 영향을 미치는지 환경 요인을 정량적으로 분석하는 것이 가능하다. 그 첫 단계로 측정된 시상 자료와 기상청의 온도 습도 풍속 자료, 그리고 GFS(Global Forecast System)의 고도별 상층 풍속 자료를 비교하여 기상정보와 시상과의 관계를 분석해보았다. 습도와 바람이 시상에 가장 큰 영향을 주었으며, 지상 풍속 1~2m/s, 습도 75% 이하, 제트기류 풍속은 250km/h 이하 일 때 좋은 시상 값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 덕흥천문대에서 기상정보를 통해 시상이 안정적인 날을 예측할 수 있다면, 앞으로 도입될 1m 망원경으로 훌륭한 관측 자료를 얻을 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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