• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
• /
• pp.36.1-36.1
• /
• 2011

풍력개발 기술이 발전함에 따라 풍력발전시스템이 점차 대용량화되는 추세이며, 경제성 있는 풍력단지 건설을 위해 점차 대단지화 되어가고 있는 실정이다. 이로 인해 풍력 발전단가(Cost of electricity, COE)도 개선되고 있다. 풍황이 양호한 풍력발전단지의 경우, 풍력발전 COE는 현재 50~60원/kWh 수준으로 타 신재생에너지원에 비해 경쟁력이 높고, 석탄 화력의 COE와 비교해 봐도 동등한 수준 혹은 더욱 경쟁력 있는 수준으로 감소하였다. 풍력발전단지 조성을 위해서는 시스템의 효율과 고효율, 저비용의 풍력발전시스템을 풍황이 좋은 지역에 설치할 때 낮은 COE를 가지는 경제성 있는 발전단지가 가능하다. 동급 용량 풍력발전시스템을 같은 지역에서 설치하여 에너지생산량을 증대시키기 위해서는 블레이드 지름의 증가시켜 유량을 증가시키거나 타워의 높이를 증가시켜 풍속을 증가시키는 방안이 있다. 이 경우 블레이드 길이와 타워 높이 증가에 의한 시스템 비용의 증가가 발생하는데, 에너지생산량 증가에 의한 수익비용과 시스템 비용 증가에 의한 자본비용은 서로 반비례로 영향을 미친다. 이를 위해 최소의 COE의 최대의 순현재가치(Net Present Value, NPV)를 갖는 목적함수로 두고 블레이드의 최적 길이와 타워의 최적 높이를 선정하였다.

• 대한기계학회논문집B
• /
• 제41권7호
• /
• pp.469-480
• /
• 2017

풍력발전단지에서 연간 에너지 생산량 예측의 정확도를 위해서는 바람 방향별 후류영향에 의한 풍속감소와 이에 따른 발전량 손실을 효과적으로 계산하여야 한다. 본 연구에서는 연간 에너지 생산량 예측을 위하여 방향별 후류영향을 고려한 계산 프로그램을 개발하고, 예측 적합성을 확인하기 위해 실제 풍력발전단지의 연간 에너지 생산량 분석 결과 및 기존 상용 소프트웨어의 계산결과와 비교하였다. 적용된 계산식들은 기존 이론들을 바탕으로 하고 있어 상용 소프트웨어와 동일하지만 풍향별 후류영향 범위의 계산과정에서 차이가 있다. 비교결과 개발 프로그램은 실제 풍력발전단지 전체 시스템 이용율에 1% 이내로 근접하였고 기존 상용 프로그램을 이용한 예측 결과보다 2% 이상 실제 연간 시스템 이용율에 근접하는 결과를 보여주었다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.65-71
• /
• 2013

고도에 따른 풍속변화를 의미하는 Wind shear는 풍력발전기의 에너지 생산량에 직접적으로 영향을 미치는 중요한 요소이다. 풍속을 보정하는 방법으로는 멱법칙(Power Law)이 사용되는데, 일반적으로 쓰이는 0.143(1/7)의 멱지수(Power Law exponent) 값을 이용한 보정식을 1/7th 멱법칙이라 한다. 하지만 멱지수는 해당 지역의 대기 안정도, 지표면의 상태 등에 의해 많은 영향을 받으므로, 실제 정확한 풍력에너지 예측을 위해서는 관심지역의 멱지수의 정확한 계산이 필요하다. 본 연구에서는 제주도 북동부 연안지역 3곳에 Met-mast를 설치하여 풍력자원을 측정하였고, 이를 바탕으로 제주도 북동부 지역에 적합한 멱지수를 계산하여 제안하였다. 제주도 북동부 연안지역의 멱지수를 계산한 결과, 한동 0.141, 평대 0.138, 우도 0.1254의 값을 얻었다. 0.143(1/7)의 멱지수 값, 제안한 멱지수 값을 적용하여 계산한 연간에너지생산량과 실제 측정된 풍황자료를 이용하여 계산한 연간에너지생산량을 비교한 결과, 세 지역 모두 제안한 멱지수 값을 적용하여 계산한 연간에너지생산량이 실제 측정된 풍황자료를 이용하여 계산한 연간에너지생산량과 유사한 결과를 보였고, 따라서 제안한 멱지수 값의 적용이 가능하다고 판단된다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
• /
• pp.58.2-58.2
• /
• 2011

본 연구에서는 5MW급 수평축 풍력터빈 블레이드에 대해 국내 서남해안의 풍속특성을 고려한 최적설계를 수행 하였다. 최적설계를 수행하기 위해 블레이드 해석은 Blade Element and Momentum Theory를 이용 하였으며, 설계 시 적용된 기저형상은 NREL에서 제안한 5MW급 풍력터빈 블레이드을 선정하였다. 최적설계를 수행하기 전 설계에 사용된 설계변수들이 풍속에 대해 어떠한 경향을 가지고 있는지 알아보기 위해 Parametric Study를 수행 하였으며, 최적설계는 다목적 최적화 유전 알고리즘인 NSGA-II를 이용하여 평균풍속이 낮은 서남해안의 연간에너지 생산량과 설비이용률을 최대화하였다. 최적화 결과들로부터 설계 조건에 맞는 최적해를 도출 할 수 있었으며, 이를 통해 기저형상의 연간에너지 생산량 및 설비이용률을 보다 향상 시킬 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1085-1087
• /
• 2012

현재 급격한 화석 에너지의 사용 증가로 인해 자원이 고갈되고 있으며, 심각한 환경오염의 문제가 발생하고 있다. 이러한 화석 에너지의 문제점 때문에 무공해이면서 자원 량이 무한에 가까운 신재생 에너지가 거론되고 있는데, 그 중에서 경제적인 면과 기술력이 가장 발전한 풍력 에너지가 각광 받고 있다. 하지만 풍력 발전은 풍속이 짧은 시간 안에 급격한 변화를 일으켜 풍력 터빈의 손상을 초래하며 정확한 풍력발전량의 예측이 힘들어 전력 생산량이 불규칙하다. 그리하여 전력의 공급과 수요의 균형을 위해 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 ANFIS을 적용하고 전력 생산 변화의 빠르기 PRR을 이용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험에서는 ANFIS기법에 PRR속성을 이용하여 단순한 ANFIS 기법 보다 더 정확한 풍력 발전량의 예측 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한지리학회지
• /
• 제49권6호
• /
• pp.833-848
• /
• 2014

풍력발전단지의 신규 개발과 안정적인 운영 계획 수립을 위해 기후변화에 따른 미래 풍력에너지의 변동성 정보를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구는 IPCC 5차 보고서에서 새롭게 도입된 대표농도경로(Representative Concentration Pathway)를 적용한 기후변화 시나리오 자료를 활용하여 2006년부터 2040년까지의 가까운 미래에 대한 풍력에너지(풍력에너지밀도와 잠재전력생산량)의 시 공간적 변동성을 분석하고자 한다. 사용된 기후변화 시나리오는 지역기후모델 HadGEM3-RA를 이용해 생산된 RCP2.6과 8.5자료이다. 시나리오 생산의 기반이 된 지역기후모델을 과거기간에 대하여 ECMWF의 ERA-interim 재분석자료와 비교분석한 결과, 지역 기후모델은 풍력에너지를 육지에서는 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 그리고 변동성 역시 육지에서 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 미래 풍력에너지는 RCP 시나리오별로 다소 차이가 나타나지만 육지에서 증가, 바다에서는 감소할 것으로 예측되었으며 고도가 높은 산지 및 해안지역에서 미래 풍력에너지의 변동성이 증가할 것으로 분석되었다. 지역별 풍력에너지밀도 분석결과 제주에서 크게 증가할 것으로 예상되었으며 변동성도 크게 증가하였다. 미래 풍력에너지의 변동은 주변 기상장의 변화와 연관 지어 해석이 가능하였으나 큰 변동성으로 인한 불확실성이 증가할 것으로 판단할 수 있다. 본 연구를 통해서 분석된 결과는 미래 에너지 수급 및 활용계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있으리라 판단한다.

• 신재생에너지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.19-25
• /
• 2005

This study explains ther procedure that should be taken to develp a successful wind park project. It provides a guideline for the activities and studies to be done as a step by step solution. This study follows a chronological flow throughout the whole development Process. This Paper covers technical consideration, assessment of wind energy resource, wind Park siting and energy yield calculation This presented knowledge h3s been mostly gained by the experience from Youngduk wind park project. The further comparison study will be performed between the theoretical prediction and the actual yield of the Youngduk wind park.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국신재생에너지학회 2005년도 춘계학술대회
• /
• pp.21-24
• /
• 2005

This study explains the procedure that should be taken to develop a successful wind park project. It Provide guideline for activities and studies to be done step by step solution. This study follow a chronological flow through the development process. They cover Technical consideration, Assessment of Wind Energy Resource, Wind park siting and Energy yield calculation. It's build on the experience gained by the Youngduk Wind Park project and give the playa role in the development of wind energy projects. It is important to understand all theses issues if a new project is to be successfully completed.

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

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.647-648
• /
• 2008

풍력발전기 최적 설계시, 해석특성상 발생하는 막대한 계산 시간문제를 개선하기 위해, 본 논문에서는 최대 연간 에너지 생산량(AEP)을 위한 풍력발전기 최적설계를 빠른 탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)를 기반으로 최적화를 수행하였다. 또한, MADS와, 병렬 분산컴퓨팅 시스템과 결합된 유전알고리즘(Genetic Algorithms)간의 최적화 수행시간을 비교하였다.