북한은 자급자족의 형태로 지하자원과 수력을 이용하여 에너지원으로 사용하고 수입연료를 자제하는 실정이다. 하지만 기존의 발전 설비들의 노후화와 지하자원의 확보의 어려움이 증가 되어 신재생에너지의 개발을 확대하고 있다. 이에 우리나라에서는 남북의 기술교류 확대 및 미래 에너지 자원의 확보를 위하여 북한 자원자원에 대한 연구가 이뤄지고 있다. 기존의 연구에서는 북한지역의 관측값을 활용하거나 저해상도의 바람지도들이 작성되었다. 북한 지역의 바람의 분포를 세밀히 파악하기 위하여 기존의 바람지도 보다 상세한 풍력-기상자원지도가 필요하기 때문에 연구를 진행하였다. 북한의 풍력-기상자원지도를 개발하기 위해 미국 NCAR에서 개발한 중규모 모형인 WRF(Weather Research & Forcasting)을 활용하였다. 좋은 풍력자원을 갖춘 장소에 풍력 단지를 조성하기 위해서는 고해상도의 기상자원지도를 이용해서 파악하는 것이 필요하므로 해상도를 1km으로 설정하여 수행되었다. 본 연구의 결과로 지상 80 m에서의 1km 해상도를 갖는 풍력-기상자원지도를 작성하였다. 개발된 풍력-기상자원지도의 검증을 위해서 우리나라에서 확보가 가능한 북한 27개 지점의 지상 10 m 바람자료들을 활용하였다. 풍속에 대한 검증은 Bias와 RMSE을 이용하였으며, 풍향의 검증은 MAE을 활용하였다. 연 평균의 북한의 풍력-기상자원지도를 보면, 북한의 산맥을 중심으로 다른 지역보다 높은 풍속 분포를 보이고 있으며, 황해도를 포함한 북한의 서해안지역에서 비교적 높은 풍속의 분포를 나타내고 있다. 계절별로 살펴보면 봄철과 겨울철에 여름과 가을철보다 높은 풍력자원이 나타나며, 여름철이 가장 낮은 풍력자원을 갖는 것으로 분석되었다.
To evaluate high-resolution wind resources for local and coastal area with complex terrain was attemped to combine the prognostic MM5 mesoscale model with CALMET diagnostic modeling this study. Firstly, MM5 was simulated for 1km resolution, nested fine domain, with FDDA using QuikSCAT seawinds data was employed to improve initial meteorological fields. Wind field and other meteorological variables from MM5 with all vertical levels used as initial guess field for CALMET. And 5 surface and 1 radio sonde observation data is performed objective analysis whole domain cells. Initial and boundary condition are given by 3 hourly RDAPS data of KMA in prognostic MM5 simulation. Geophysical data was used high-resolution terrain elevation and land cover(30 seconds) data from USGS with MM5 simulation. On the other hand SRTM 90m resolution and EGIS 30m landuse was adopted for CALMET diagnostic simulation. The simulation was performed on whole year for 2007. Vertical wind field a hour from CALMET and latest results of MM5 simulation was comparison with wind profiler(KEOP-2007 campaign) data at HAENAM site.
HEV(Hybrid Electrical Vehicle) is considered as one of the next generation vehicles. To develop the HEV, there must be a reliable simulator, by which the capacities of the power resources are tested, and the parameters of the HEV are optimized before developing the real model of the HEVs. This process can save the money for designing the HEV system and improve the system without experiments. Matlab Simulink is familiar to mechanical engineers and the program can simultaneously provide a system model and a controller in one program. Nowadays, the Simdriveline toolbox which is used for analysis a power-train system is applied to build a dynamic model for a HEV system. In this study, we make a HEV simulator with the Simdriveline toolbox and develop a controller. There are two simple strategies, applied to the controller. One strategy includes a power split ratio and a shift map which are created by user. Other strategy calculated an appropriate amount of resource's torque along specific results, and this is useful when users can't develop a fitting controller. The methodologies for configuring the simulator and its control system are presented in this paper.
본 연구에서는 전국을 대상으로 태양광에너지와 관련된 기상 및 지형 대리변수를 고려하여 태양광발전 시설에 대한 취약지역을 분석하였으며, GIS를 이용하여 공간분석을 통해 태양광발전 시설의 적정입지에 대한 평가용 지도를 개발하였다. 본 연구에서 최종적으로 개발된 태양광발전 시설에 대한 취약지도에서는 '취약단계 5(매우 취약)' 지역과 '취약단계 1(매우좋음)' 지역은 나타나지 않았다. '취약단계 4(취약)' 지역은 전라남도가 가장 크게 나타났으며, '취약단계3(보통)' 지역은 광주광역시, 전라북도, 충청북도 및 강원도 등 다수의 행정구역에서 높은 것으로 나타났다. '취약단계 2(좋음)' 지역은 대구광역시, 울산광역시 및 인천광역시 등이 높은 것으로 나타났다. 현재 운영되고 있는 태양광발전소 30곳을 비교 검토한 결과, 대부분 취약단계 2 및 3단계 지역에 위치하며, 상대적으로 태양광에너지가 적합한 지역에 위치함을 나타냈다. 하지만 본 연구의 한계점인 태양광발전소의 제한적인 자료량으로 인해 본 연구결과의 정확성을 명확하게 평가하기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 GIS 공간분석 기법을 이용하여 다양한 기상 및 지형요소들을 고려하여 전국을 대상으로 태양광발전시설에 대한 취약지도 평가를 시도하였으며, 국내 전 지역에 대한 자료를 제시함으로써 태양광발전과 관련된 부분에 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
지표 일사량 데이터는 신재생 에너지 자원지도 제작, 태양 에너지 관련 시설의 입지 선정 및 관련 정책의 기초 자료 및 농작물 생산량 예측 등의 매우 다양한 분야에 사용될 수 있는 중요한 데이터이며, 이에 최근 한국에서도 일사량 데이터 구축에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 COMS-MI(천리안 기상위성) 영상과 Heliosat-II 방법을 이용하여 국내 일사량을 추정하고자, Heliosat-II 방법을 국내 데이터에 적합하도록 수정하고, 이를 통하여 일사량을 추정하는 것을 목표로 하였다. 이를 위하여 먼저 COMS-MI 위성 영상 및 국내 기상 데이터 등을 확보하고 전처리를 수행하였다. 또한 Heliosat-II 방법의 입력 데이터이자 중간 결과물인 지표 반사도(ground albedo) 보정을 수행하고, 반사도 참조 지도(background albedo map)의 정확도를 높이고자 기존의 방법을 수정하였다. 그리고 이와 같이 수정된 Heliosat-II 방법을 통하여 추정 일사량을 도출하고, 이를 지상에서 관측된 일사량 실측치와의 비교를 통하여 정확도를 검증하였다. 실험 결과, 수정된 Heliosat-II 방법을 사용할 경우, 약 30.8%의 RMSE(%) 정확도를 나타내었으며, 기존 Heliosat-II 방법을 그대로 이용하였을 경우에 비하여 약 10% 수준의 향상된 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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