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.
본 연구에서는 태풍 초기화된 수치모델과 AWS (Automatic Weather System) data를 이용하여 제주도를 통과하는 태풍들의 바람 강도 특성을 분석하였다. 태풍이 내습했을 때 제주도 전 지역에서 동시 관측을 하기에는 불가능하다. 따라서 중규모 수치 모델인 Advanced Research WRF v3.0.1을 사용하여 분석하였으며 더욱 정확한 태풍 모의를 위해 Kwon and Cheong (2009)에 의해 개발된 정교한 태풍 초기화 기법을 적용하였다. 태풍 초기화된 자료에 의해 모의된 결과는 The Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) Tokyo의 예보 오차와 비교했을 때 더 향상된 결과를 보였으므로 태풍 초기화 기법의 사용은 본 연구에서 하고자하는 태풍들의 바람 강도 분석에 타당하다고 판단하였다. 그리고 모의된 결과는 그에 상응하는 AWS data와의 joint distribution (Moskaitis, 2008) 분석을 통해 비교되었다. 태풍 경로에 따른 제주도 지역의강 풍을 고려하기 위해 각각 제주도의 오른쪽과 왼쪽을 지나가는 2003년 6호 태풍 'SOUDELOR'와 2004년 7호 태풍 'MINDULLE'를 선정하였다. 또한, 모의 결과로부터 제주도 지역에 태풍이 내습했을 때 강풍의 상대적인 크기의 비교를 위해 모의된 태풍의 최대 풍속을 수치 모의로 얻은 10m 바람장의 모든 격자점에 나누어 정규화 하였다. 이를 시간에 대해 평균하여 태풍이 제주도 지역을 통과하는 전체시간에 대한 상대적인 강도 특성을 분석하였다. 수치 모의 결과와 관측 자료와의 joint distribution 분석 결과, 바람의 크기와 경향이 비교적 잘 일치하였다. 강한 풍속과 약한 풍속이 나타나는 지역은 제주도 지역의 주풍향과 지형의 영향에 크게 좌우되었다. 정규화된 바람은 산악의 정상에서 강풍이 관측되고 주 풍향에 대해 풍상측과 풍하측에서 비교적 낮은 풍속이 관측되는 결과를 보였다. 이는 Hoinka (1985)의 산악 위에서의 바람의 특성에 관한 연구에서 얻어진 결과와 유사하다. 서로 다른 경로로 통과하는 두 태풍의 모의 결과에서 제주도의 북서쪽 지역과 남동쪽 지역에서 상대적으로 약한 풍속이 관측되었다. 따라서 해당지역에서는 태풍에 동반되는 강풍의 피해를 적게 입을 것이라는 것을 알 수 있었다.
2012년 7월부터 2016년 8월까지 GCOM-W1/AMSR2 마이크로파 센서 자료와 해양 현장수온 관측 자료 사이에서 획득된 총 162,264개의 일치점 자료를 활용하여 북서태평양 해역에서의 마이크로파 해수면온도 정확도를 검증하고 오차 특성을 분석하였다. AMSR2 해수면온도는 실측 자료에 대해 $0.63^{\circ}C$의 평균제곱근오차와 $0.05^{\circ}C$의 편차를 보였다. 위성 해수면온도와 현장 관측 해수면온도의 차이는 풍속, 해수면 온도, 연안으로부터의 거리, 열전선 등 다양한 요인에 의해 발생되었다. AMSR2 해수면온도는 낮시간 동안 낮은 풍속(< 6 m/s)에서 실측 해수면온도보다 높게 산출되는 일변동(diurnal effect)에 의한 오차를 보였다. 또한 겨울철에 평균제곱근오차가 커지는 경향이 나타났는데, 이는 해상풍의 풍속이 커질수록 해수면의 방사율이 높아져 해수면온도 산출 시 양의 편차가 발생할 수 있으므로 겨울철의 강한 바람이 해수면온도 오차를 증가시킨 것으로 추정되었다. 이 외에도 저온에서 저하되는 민감도와 육지에 의한 자료오염 또한 AMSR2 해수면온도의 오차를 증가시키는 요인으로 작용할 수 있음을 확인하였다. 열전선에 따른 해수면온도 오차 특성을 분석한 결과 해수면온도의 공간 구배 크기가 커질수록, 열전선에 근접할수록 해수면온도 오차가 증가하였다. 본 연구는 북서태평양 해역 마이크로파 해수면온도의 정확도 검증 및 오차 특성 분석을 통해 향후 마이크로파 해수면온도를 활용하는 연구의 바탕을 마련하고자 하였으며, 연구 지역의 환경적 요인에 따라 발생할 수 있는 오차에 대한 분석이 선행되어야 보다 정확한 위성 관측 해수면온도를 얻을 수 있음을 제시하였다.
In the performance test for wind turbines of medium and large, The reference met-mast should be installed for measurement reference wind speed as IEC 61400-12-1 standards and design of booms for mounted an anemometer must be considered exactly. Boom-mounted cup anemometer are influenced by flow distortion of the mast and the boom. Therefore design of booms must be important so that flow distortion due to booms should be kept below 0.5%. But, in some cases at size of met-mast structure, the distance of boom from mast is longer then measurement of wind speed is impossible because of oscillation of boom-mounted anemometer. In this paper, We measured a wind speed at several point from mast and boom and we analyzed the error of wind speed at each point of measurement. Also, we will suggest a correction method using the data curve fitting about errors of wind speed between each point of mounted anemometer.
기상 레이다에서는 비구름 등에 의한 전자파 반사 신호의 강도뿐만 아니라 풍속을 측정한다. 풍속은 반사 신호의 도플러 주파수를 추정하여 속도정보를 추출하게 된다. 도플러 주파수 추정을 위하여 상관(correlation) 방법이라 불리는 기법을 적용하고 있다. 이 방법은 상대적으로 계산 량이 적어 대부분의 기상 레이다에서 널리 활용되고 있다. 그러나 수신 신호의 스펙트럼이 비대칭형 형태로 나타나는 경우에는 도플러 주파수 추정에 심각한 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법을 개선하여 3차 위상추정 모델을 적용함으로서 더 정확한 평균 도플러 주파수 추정이 가능함을 다양한 모의실험 구현을 통하여 확인하였다.
해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1409-1416
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2015
기온의 변화는 인간의 건강뿐 아니라 동식물의 성장, 경제, 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 수원시 2003년-2012년 기온을 기상자료, 온실가스자료, 대기자료를 이용하여 자기회귀오차 (autoregressive error)모형으로 월별로 분석하였다. 기온을 위한 기상자료로는, 풍속, 강수량, 일사량, 운량, 습도를 사용했고, 온실가스자료는 이산화탄소 ($CO_2$), 메탄 ($CH_4$), 아산화질소 ($N_2O$), 염화불화탄소 ($CFC_{11}$), 대기자료는 미세먼지 ($PM_{10}$), 이산화황 ($SO_2$), 이산화질 소 ($NO_2$), 오존 ($O_3$), 일산화탄소 (CO)을 사용하였다. 기온을 월별 분석한 결과 기상변수로는 일사량, 운량, 풍속이 영향을 많이 주는 것으로 분석되었다. 특히 일사량은 봄, 여름, 가을에 영향을 많이 주고 풍속은 겨울에 영향을 많이 주는 것으로 나타났다. 온실가스변수로는 염화불화탄소와 메탄이 기온에 영향을 많이 주고 대기변수로는 오존이 영향을 많이 주는 것으로 타났다. 자기회귀오차모형으로 월별 기온을 43%~69% 정도 설명할 수 있다.
가상용 도플러 레이다의 경우 기상이변 등을 탐지하기위해서는 대상지역의 강우량, 풍속의 변화, turbulence정도 등을 거리 및 방위각별로 세밀하게 측정, 표시하여줄 수 있어야 한다. 이러한 목적으로 쓰여지고 있는 알고리즘으로 pulse pair추정방법이 가장 효율적인 것으로 인정되어지고 있다. 그러나 이 방법은 레이다 반사신호의 스펙트럼이 비대칭일 경우 bias오차가 크게 생길 수 있으며 두개이상의 peak 점을 갖는 스펙트럼의 경우에는 무의미한 결과가 얻어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 bias 오차에 대해서 분석하였으며 이러한 오차를 줄이기 위한 개선된 방법을 제시하였다. 또한 여러개의 peak점을 갖는 스펙트럼이나 비대칭의 정도가 심할 경우 mode 추정 방법을 이용한 탐지 기법에 대해서도 연구, 검토되어졌다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1117-1124
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2010
미세먼지 농도는 국가의 중요한 환경 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 경기도 남부에 위치한 수원시 2003년-2009년 미세먼지 농도를 주위에서 쉽게 구할 수 있는 대기자료와 기상자료를 이용하여 자기회귀오차모형으로 월별로 분석하였다. 미세먼지 농도 분석을 위한 대기자료는 이산화황, 이산화질소, 일산화탄소, 오존 등을 사용했고, 기상자료로는 일 최고온도, 풍속, 상대습도, 강수량, 일사량, 운량을 사용하였다. 분석 결과, 자기회귀오차모형으로 월별 미세먼지 농도를 13%-49% 정도 설명할 수 있다.
풍력자원평가를 위해 풍력단지 개발대상지의 국지풍황 대표지점에 설치하는 풍황탑(met-tower 또는 풍황마스트; met-mast)은 모노폴(monopole), 삼각단면 트러스 또는 사각단면 트러스 구조를 갖는다. 풍향계 및 풍속계는 이러한 지지구조물에 의한 풍속의 교란 또는 차폐영향을 최소화하기 위하여 긴 붐(boom)의 끝단에 설치되지만 계측기가 풍황탑의 직후방 후류영역에 놓이게 될 경우 차폐영향을 완전히 피하기는 어렵다. 저자들의 선행연구에 따르면 풍황탑 차폐영향은 평균풍력밀도의 경우 2.5% 이상의 오차를 유발할 수 있으므로 풍력자원평가 시 필히 고려되어야 할 불확도 요인인 것이다. 이에 한국에너지기술연구원에서는 풍황탑 주위의 대기유동장을 전산유동해석을 이용하여 차폐영향의 정도를 정량적으로 수치모사함으로써 이를 보정하는 기술을 개발한 바 있다(현재 특허심사 중). KIER-$ShadeFree^{TM}$는 이 특허기술을 프로그램화 한 것으로, 시범적으로 다수의 풍황탑 풍력자원 측정자료에 적용하여 상당한 보정효과에 의한 풍력자원평가의 정확도 향상효과를 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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