시공간적으로 불규칙하게 작용하는 변동 풍속 난류의 자료는 풍공학적으로 돌풍계수 평균풍속 변동 풍하중등의 계산에서 요구되지만, 내풍 및 사용성에 따른 동적응답의 평가에서는 변동 풍속의 파워 스펙트럴 밀도함수가 요구된다. 본 논문에서는 1987-2016.12.1일까지의 일순간최대풍속 자료를 확률과정으로 가정했고, 이 실측된 자료와 확률이론을 근거로 평균류방향 파워 스펙트럴 밀도 함수에 대한 기초적 자료를 얻고자 대표지점(6개 지점)을 선정했다. 선정된 각 지점에 대한 일순간최대풍속자료는 기상청으로부터 획득했다. 해석결과 본 논문에서 평가된 스펙트럼 모델은 저진동수 영역에서는 Solari, 고진동수 영역에서는 von Karman의 모델과 근접한 현상을 나타냈다.
본 논문에서는 그리드 독립형 태양광 풍력 복합 발전 시스템에 대한 최적의 태양광 어레이 사이즈 및 풍력 발전 시스템을 결정하는 방법을 제안하였다. 연구에 사용되어진 풍력 및 태양광 일사량에 대한 데이터는 제주도 지역에서 1년간 실측되어진 데이터를 기준으로 하였으며, 이러한 실측되어진 데이터는 풍속 및 태양광의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)를 결정하는데 사용되어 졌다. 풍속 및 태양광 일사량의 확률 밀도 함수와 태양광 어레이 및 풍력 발전기의 여러 파라미터는 복합 발전 시스템의 평균 발생 전력을 계산하는데 사용하였고, 도서지역에서 1년간 계측되어진 부하의 변동에 대하여 최적의 태양광 어레이, 풍력 발전 용량을 선정 하기 위하여 최적 자승의 법칙이 사용되었다.
기상청 동네예보 풍속으로부터 농작물의 강풍피해를 예측하기 위해, 방재기상관측지점 19곳의 2012년 풍속자료를 이용하여 기상청 동네예보의 3시간 간격과 동일한 0000, 0300 ${\cdots}$ 2100 시간대의 풍속과 직전 3시간 동안의 최대풍속 간의 관계를 직선회귀식으로 표현하였다. 매 3시간 마다 추정된 최대풍속 중 가장 큰 값을 일 최대풍속으로 간주하고, 이 때의 추정오차를 정규분포와 Weibull 분포 확률밀도함수로 표현하였다. 또한 일 최대풍속과 작물 피해 임계풍속 간의 편차를 추정오차 기반 확률 분포에 적용하여 확률누적값으로 풍해 '주의보'와 '경보' 단계를 설정하였다. 19지점별 최대풍속 추정 회귀계수(a, b)와 추정오차의 표준편차 및 Weibull 분포의 모수(${\alpha}$, ${\beta}$)는 공간내삽하여 분포도로 작성하고 종관기상관측지점 4곳(순천, 남원, 임실, 장수)의 격자값을 추출하였다. 이를 이용해 2012년의 일 최대풍속을 추정하고, 배 만삼길 품종의 낙과 발생 사례에서 제시된 풍속 10m/s를 낙과 임계풍속으로 간주, 풍해 주의보와 경보를 판정하였다. 그 결과, 최대풍속 추정오차를 Weibull 분포로 표현하여 풍해 위험 정도를 판정하는 것이 정규분포만을 이용하는 것보다 더 현장에 정확한 주의보를 발령할 수 있었다.
폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.
이 연구는 북한지역의 풍력 자원을 조사하기 위한 사전 연구로 30년간의 북한 지역의 27개 지상 관측소의 풍속 (고도 10 m)을 수집하였다. 이 풍속을 고도 50 m로 환산하였으며, 풍속의 확률밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 분석하였다. 30년 동안의 지상 관측 자료를 바탕으로 볼 때, 대체적으로 황해도 해안지역과 개마고원지역에서 평균 풍속이 북한 전역에서의 평균 풍속 4.0 m/s 보다 큰 지역이 나타났다. 따라서, 해안지역에서 바람 자원이 풍부함을 알 수 있었다. 지역의 차이는 있으나, 봄철 동안의 주풍은 북서풍과 남풍계열이 대등하게 나타나고 있으며, 여름은 남풍계열의 바람이 주풍으로 변하며, 가을과 겨울 동안 북서풍 계열이 주된 바람이었다. 고도 80 m 에서 풍속이 5 m/s 이상 지속되는 기간이 연간 30% 이상인 주요 6지점 중 장진을 제외한 나머지 네 곳은 해안에 위치함을 알 수 있다. 북한 지역 내륙의 중심부인 장진에서 연간 평균풍속 4.7 m/s 이상으로 관측 되었다. 이 지역은 개마고원 일대로 낭림산맥과 함경산맥의 두줄기가 만나는 곳으로 산맥에 의해 뒤쪽이 막혀있어 바람이 집중되어 높은 풍속을 나타낸 것으로 보인다. 또한 이 지역은 고원지대에 위치하여 북쪽에서 고도 1 km 이상에서 강하게 불어오는 북서풍의 영향으로 풍속이 높게 나타나는 것으로 보인다. 이 연구에서 사용한 관측자료는 단순히 지상의 풍속과 풍력으로만 분석한 것이므로 몇 가지 제약성을 가지고 있어 추후 보강이 필요하다. 관측지점의 지리적 위치나 주변의 환경에 따라 풍황의 변화가 크게 달라질 수 있으므로, 북한의 지형적인 요인을 고려한 정확한 실측을 통해 정확도를 높이는 풍력 자원 조사가 뒷받침 되어야 한다. 이 연구의 가치는 30년간의 바람 자료를 이용하였기 때문에 북한 지역에서의 풍황을 보는데 중요한 정성적 자료로 쓰여질 수 있으리라 본다. 또한, 이 자료를 바탕으로 풍력에너지 발전의 후보지 선정에 유용하게 활용되기를 기대하며, 더 나아가 두 나라 간에 에너지 교류가 활발히 이루어지기를 바란다.
본 논문에서는 태양광-풍력 복합발전시스템의 구성에 있어서 태양전지 어레이, 풍력발전기 및 축전지의 최적 용량 결정방법에 관하여 연구하였다. 본 연구에서는 서울지역의 일사량 및 풍속 데이터를 사용하여 일사량과 풍속의 확률밀도함수를 구하였고, 또한 태양전지와 풍력발전기의 파라미터를 사용하여 복합발전시스템의 평균출력을 예측하였다. 이 평균출력과 도시지역 주택 수용가의 전형적인 부하패턴을 고려하여 태양광-풍력 복합발전시스템을 구성할 경우 태양전지 어레이, 풍력발전기 및 축전지의 용량을 최적으로 결정하는 방법에 관하여 연구하였다.
북한의 풍력발전 가능성을 조사하기 위한 첫 단계로 북한 지역에서의 30년 동안의 27개 지점의 지상관측자료 중 풍속과 풍향 자료를 이용하여 이 지역에서의 기후학적 바람 자원을 분석하였다. 바람자원 분석을 위해 풍속의 확률 밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 접근하였다. 지표로부터 50 m 고도에서 연중 평균 풍속이 4.0 m/s 이상인 지역은 대체적으로 개마고원 지역과 황해도 해안 지역이었다. 이 지역들은 비교적 바람 자원이 풍부한 것으로 나타났다. 풍속이 5 m/s 이상을 유지하는 지속시간이 가장 긴 계절은 봄이었고, 짧은 계절은 여름이었다. 관측 지점 중 장진과 양덕이 지속시간이 가장 길고 평균 풍속도 가장 큰 곳이었다.
This paper discussed the validity of wind force power generation in consideration of the topographical characteristics of Korea. In order to estimate the exact generation of wind power plants, we analyzed and compared wind resources in mountain areas and plain areas by introducing not only wind velocity, the most important variable, but also wind distribution and wind standard deviation that can reflect the influence of landform sufficiently. According to the results of this study, generation was higher at wind power plants installed in southwestern coastal areas where wind velocity was low than at those installed in mountain areas in Gangwondo where wind velocity was high. This suggests that the shape parameter of wind distribution is low due to the characteristics of mountain areas. and the standard deviation of wind velocity is large due to the effect of mountain winds, and therefore, actual generation is low in mountain areas although wind velocity is high.
This paper discussed the Feasibility study of wind power generation considering the topographical characteristics of Korea. In order to estimate the exact generation of wind power plants, we analyzed and compared wind resources in mountain areas and plain areas by introducing not only wind speed, the most important variable, but also wind distribution and wind standard deviation that can reflect the influence of landform sufficiently. According to the results of this study, generation was almost the same at wind power plants installed in southwestern coastal areas where wind speed was low as at those installed in mountain areas in Gangwondo where wind speed was high. This demonstrates that the shape parameter of wind distribution is low due to the characteristics of mountain areas, and the standard deviation of wind speed is large due to the effect of mountain winds, therefore, actual generation compared to southwestern coastal areas is almost similar in mountain areas even though wind speed is high.
풍력발전 단지의 수익성 평가를 위해 연간 에너지 생산량(AEP ; Annual Energy Production)의 계산이 중요하다. AEP를 계산하기 위해서는 바람의 확률밀도함수(PDF ; Probability Density Function)와 풍력발전기의 발전곡선(PC; Power Curve)이 필요하며, AEP 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 허브 높이에서의 PDF예측과 그 높이의 공기밀도에 따른 풍력발전기 PC의 결정이 중요하다. 본 연구에서는 제주도 한동, 평대의 실관측 풍황탑(met mast) 자료를 이용하였으며 풍속의 PDF를 Weibull 분포 함수로 가정 하였고 Weibull 함수의 파라미터의 값이 높이에 따라 변화하는 양상을 확인하였다. Weibul 함수의 계산은 모멘트법과 LN-least법을 사용하였으며, 모멘트법과 LN-least법에 의한 형상계수의 경우 높이의 증가에 따라 변화를 보이지 않았고 평균값에서 ${\pm}0.1$의 변화 패턴을 보였다. 척도계수의 경우 높이가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였으며 지형별 분류에 따른 높이별 척도계수의 기울기는 확연한 차이를 보이고 있었다. 60m 높이에서 관측된 바람의 상대도수와 관측 값의 높이 보정에 의한 공기밀도와 일반식에 의한 공기밀도를 각각 계산하여 그 결과에 대응하는PC를 선택하여 AEP차이를 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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