• 해양환경안전학회지
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• 제18권6호
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• pp.545-550
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• 2012

풍력발전 단지의 설계시 풍력 자원 평가 과정은 필수적인 과정이다. 풍력 자원 평가를 위해 장기풍황(20년)자료를 이용하여야 하지만 장기간 관측하는 것은 어렵기 때문에 예정지의 1년 이상의 관측데이터로 평가를 실시하였다. 예정지의 단기 풍황탑(Met-Mast; Meteorology Mast) 자료를 주변의 장기관측 자료인 자동기상관측(AWS; Automatic Weather Station)데이터를 이용하여 수학적 보간법으로 예정지의 데이터를 장기 데이터로 변환한 것을 MCP(Measure-Correlative-Predict)기법이라 한다. 본 연구에서는 MCP기법 중 선형 회계방법을 적용하였다. 선택된 MCP 회귀 모델식에 따라 제주 북동부 구좌지역의 AWS데이터를 제주 북동부 한동 지역의 Met-mast 데이터에 적용하여 연간 에너지 생산량을 예측 하였다. 예정지의 단기 풍황을 이용하였을 때와 보정된 장기 풍황을 이용하여 때 연간 에너지 생산량을 비교하였다. 그 결과 연간 약 3.6 %의 예측오차를 보였고, 이는 연간 약 271 MW의 에너지 생산량의 차이를 의미한다. 풍력발전기의 생애주기인 20년을 비교 하였을 때 약 5,420 MW의 차이를 나타내었으며, 이는 약 9개월 정도의 에너지 생산량과 비슷한 수준이다. 결과적으로, 제안 된 선형 회귀 MCP 방법을 이용하는 것이 단기관측 자료를 통한 불확식성을 제거하는 합리적인 방법으로 판단된다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제32권3호
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• pp.33-41
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• 2012

As the wind farms in large scale demand enormous amount of construction cost, minimizing the economic burden is essential and also it is very important to measure the wind resources and forecast annual energy production correctly to judge the economic feasibility of the proposed site by way of installing a Met mast at or nearby the site. Wind resources were measured by installing a 80[m] high Met mast at WangdeungYeo Island to conduct the research incorporated in this paper and offshore wind farm was designed using WindPRO. Wind farm of 100[MW] was designed making use of 3 and 4.5[MW] wind generator at the place selected to compare their annual energy production and capacity factor applying the loss factor of 10[%] and 20[%] respectively to each farm. As a result, 336,599[MWh] was generated by applying 3[MW] wind generator while 358,565 [MWh] was produced by 4.5[MW] wind generator. Difference in the energy production by 3[MW] generator was 33,660 [MWh] according to the loss factor with the difference in its capacity factor by 3.8[%]. On the other hand, 23 units of 4.5 [MW] wind generators showed the difference of annual energy production by 35,857 [MWh] with 4.0[%] capacity factor difference.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2008년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.300-305
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• 2008

Using WindPRO that was software for windfarm design developed by EMD from Denmark, wind resources for the western Jeju island were analyzed, and the performance of WindPRO prediction was evaluated in detail. The Hansu site and the Yongdang site that were located in coastal region were selected, and wind data for one year at the two sites were analyzed using WindPRO. As a result, the relative error of the Prediction for annual energy Production and capacity factor was about ${\pm}20%$. For evaluating wind energy more accurately, it is necessary to obtain lots of wind data and real electric power production data from real windfarm.

• Advances in Energy Research
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• 제4권1호
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• pp.1-28
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• 2016

A grid-connected photovoltaic (PV) system comprised of multicrystalline silicon (mc-Si) modules was installed in a cold climate region in the U.S. This roof-mounted stationary PV system is a real-world application of PV for building energy generation in International Energy Conservation Code (IECC) Climate Zone 5 (and possibly similar climate zones such as 6, 7 and 8), and it served the purposes of research, demonstration, and education. The importance of this work is highlighted by the fact that there has been less emphasis on solar PV system in this region of the U.S. because of climate and latitude challenges. The system is equipped with an extensive data acquisition system capable of collecting performance and meteorological data while visually displaying real-time and historical data through an interactive online interface. Experimental data was collected and analyzed for the system over a one-year period with the focus of the study being on measurements of power production, energy generation, and efficiency. The annual average daily solar insolation incident upon the array was found to be $4.37kWh/m^2$. During the first year of operation, the PV system provided 5,801 kWh (1,264 kWh/kWp) of usable AC electrical energy, and it was found to operate at an annual average conversion efficiency and PR of 10.6 percent and 0.79, respectively. The annual average DC to AC conversion efficiency of the inverter was found to be 94 percent.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.24-33
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• 2008

본 논문에서는 유한요소법(Finite Element Method)을 기반으로 하는 직접 구동형 영구자석 풍력발전기를 DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 이용하여 연간 최대에너지 생산량(Annual Energy Production : AEP) 최대화를 목표로 최적설계 하였다. 특히, 풍력발전기의 전 운전영역을 고려하기 위하여 해당풍속에서의 통계적 확률밀도와 연간 운전시간을 적용하여 연간 최대에너지 생산량을 산정 하였으며, 여기서 발생한 과도한 해석수행 연산시간을 줄이기 위해서 전역 최적화 알고리즘인 DEAS를 적용하여 풍력발전기 최적설계를 수행하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.48-57
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• 2009

본 논문에서는 FEM(Finite Element Method)을 이용한 직접구동형 영구자석 풍력발전기의 최적설계를 위해 최신의 최적화 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)를 적용하였으며, 최적설계 목표는 연간 에너지 생산량(Annual Energy Production : AEP)을 최대화 하는 방향으로 선정하였다. 또한, 풍력발전기의 전 운전영역을 고려하기 위해 해당풍속에서의 통계적 확률밀도와 연간 운전시간을 적용하여 연간 최대에너지 생산량을 산정하였다. 아울러, MADS의 최적설계 결과와 병렬분산 컴퓨팅을 결합한 유전 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)의 최적설계 결과를 비교하였으며, MADS는 병렬분산 유전알고리즘에 비해 상대적으로 빠른 수렴성을 나타내었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.266-273
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• 2015

본 연구에서는 국내 서해안의 해상풍력 발전을 위한 적지를 검토하기 위해 기상청에서 제공하는 6개 지점(서수도, 가대암, 십이동파, 갈매여, 해수서, 지귀도)의 2014년 연간 풍속 자료를 수집하고 이를 분석하였다. 관측된 풍속 자료는 Rayleigh 모델과 Weibull 모델에 적합하였으며, 풍속 출현빈도에 따라 연간 부존량을 추정하였다. 풍력발전기 모델로는 GWE-3kH(3 kW급) 터빈과 GWE-10KU (10 kW급) 터빈을 선정하였으며 이의 성능곡선을 이용하였다. 그 결과, 서수도, 가대암, 십이동파, 갈매여, 해수서, 지귀도의 연평균 풍속은 각각 4.60, 4.5, 5.00, 5.13, 5.51, 5.90 m/s로 나타났으며, 연간 발전량은 10,622.752, 11,313.05, 13,509.41, 14,899.55, 17,106.13, 19,660.85kWh로 나타났다. 6개 지점의 연평균에너지 밀도는 전체적으로 poor와 marginal 계급으로 나타났으며, 터빈 이용률은 지귀도가 22.44%로 가장 높게 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권2호
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• pp.232-240
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• 2000

송이(Tricholoma matsutake, Songyi, matsutake) 생산과 소나무 생장과의 관계를 알기 위하여, 경북 상주지역의 18년(1978-1995)간의 송이 생산량과 인접 속리산의 소나무 연륜생장과 상관관계를 분석하였다. 두 변수간의 상관관계는 r=0.408로써 통계적으로 유의하지 않았다. 상관관계가 낮은 이유로는 송이생산 변동은 버섯발생 및 생장시기인 9월과 10월의 기상에 영향을 받는 데 비하여 소나무 연륜생장 변동은 5월과 6월의 기상에 주로 영향을 받기 때문으로 생각되었다. 1999년의 경우 충북 월악산 국립공원내 송이생산이 절정을 이룬 시기는 10월 초 1주일간으로 이때 일최저기온은 약 $7^{\circ}C-13^{\circ}C$이었다. 이러한 것은 송이생산의 풍-흉년이 단순한 해거리 현상이 아님을 의미한다. 송이증산을 위해서는 자실체 발생기간 중에 발생지의 토양수분과 온도조절이 중요하다고 생각한다.

• 신재생에너지
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• 제10권1호
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• pp.41-49
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• 2014

For a proper valuation of wind power project, it is necessary to consider volatilities of key parameters such as annual energy production, electricity sales price, and long term interest rate. Real option methodology allows to calculate option values of these parameters. Volatilities to be considered in wind project valuation are 1) annual energy production (AEP) estimation due to meteorological variation and estimation errors in wind speed distribution, 2) changes in system marginal price (SMP), and 3) interest rate fluctuation of project financing which provides refinancing option to be exercised during a loan tenor for commercial scale projects. Real option valuation turns out to be more than half of the sales value based on a case study for a FIT scheme wind project that was sold to a financial investor.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.629-635
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• 2014

This paper presents annual energy production (AEP) by a 1.5kW wind turbine due to be installed in Deokjeok-Do island. Local wind data is determined by geometric shape of Deokjeok-Do island and annual wind data from Korea Institute of Energy Research at three places considered to be installed the wind turbine. Numerical simulation using WindSim is performed to obtain flow pattern for the whole island. The length of each computation grid is 40 m, and k-e turbulence model is imposed. AEP is determined by the power curve of the wind turbine and the local wind data obtained from numerical simulation. To capture the more detailed flow pattern at the specific local region, Urumsil-maul inside the island, fine mesh having the grid length of 10m is evaluated. It is noted that the input data for numerical simulation to the local region is used the wind data obtained by the numerical results for the whole island. From the numerical analysis, it is found that a local AEP at the Urumsil-maul has almost same value of 1.72 MWh regardless the grid resolutions used in the present calculation. It is noted that relatively fine mesh used for local region is effective to understand the flow pattern clearly.