Using WAsP, which is PC-program for the vertical and horizontal extrapolation of wind data, annual energy production as well as wind energy density has been predicted for Haengwon wind farm in Jeju island. The predicted results were compared with real data derived from wind turbines in Haengwon wind farm. As the results, in order to produce more electric power, new wind turbines should be located along coastal line, which has comparatively high wind energy density. Also, the roughness length should be inputted to the Map Editor program for better agreement with real annual energy production.
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.
국내 에너지 생산량의 고갈과 더불어 태양열, 풍력 등이 지속적 가능한 신재생 대체 에너지로 떠오르는 것과 더불어 가정에서 직접 전력을 생산하는 전력생산시스템이 주목을 받고 있다. 이를 위한 정부의 정책으로 태양광 패널을 이용하여 전력을 생산하고 이를 이웃 간의 전력 거래를 할 수 있는 실증사업을 실시하였다. 본 논문에서는 이 실증 사업에서 보안성과 안정성을 높이고 빠른 거래가 가능한 블록체인 기반 P2P 전자거래 시스템을 설계하고, 이를 통해 신재생 에너지 거래 시스템 개발 기술의 기술 사업화 과정에서 발생할 수 있는 경제적 리스크를 최소화할 수 있는 기틀을 마련한다.
부산지역 가덕도 일대에 30MW 규모의 육상 풍력발전단지개발을 위한 풍황자원분석과 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 후보지역에 설치되어 운용중인 AWS(KMA)에서 측정된 바람 데이터를 이용하였으며, 데이터 품질분석을 통한 신뢰성 검토를 수행하였다. 1년간 측정된 AWS 데이터는 MERRA 재해석 데이터와 선형희귀(Linear regression method) MCP 기법의 적용을 통해 30년으로 장기 보정되었고, 이를 이용한 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 3MW 풍력터빈을 적용하여 총 25 조건의 풍력터빈 배치에 대한 최적배치를 수행하였으며, 다양한 후류모델을 적용하여 발전량해석을 수행하였다. 단지효율은 97.6%~98.7%, 연간이용률은 37.9%~38.3%로 예측되었고, 후류영향이 고려된 연간발전량이 99,598.4 MWh~100,732.9 MWh로 예측됨에 따라, 우수한 경제성을 갖는 풍력발전단지개발이 가능한 지역임을 확인하였다.
신 재생 에너지는 석탄, 석유, 원자력, 및 천연가스가 아닌 태양에너지, 바이오매스, 풍력, 소수력, 연료전지, 석탄액화 가스화, 해양에너지, 폐기물 에너지 및 기타로 구분되고 있고, 이 외도 지열, 수소, 석탄에 의한 물질을 혼합한 유동성 연료를 의미한다. 세계 선진국들은 신 재생에너지 기술개발의 중요성을 인식하고 기술개발 및 상용화를 위하여 중장기적인 개발계획을 수립하고 과감한 정책적 재정적 지원을 하고 있는 상황이다. 정부에서 지금까지 추진해 온 신 재생에너지 기술개발사업 유형 및 분야별 성과관리 확산, 사업화 추진이 소기의 목적을 제대로 달성하고 있다는 실증적 효과분석이 필요하다. 신재생에너지와 관련된 연구는 대체에너지 및 태양열, 태양광, 바이오매스 등 각각의 기술에 대한 개발 보급 현황과 특수한 지역에 대한 타당성 검토 등의 연구가 주를 이루었다. 관련연구의 검토 결과는 신재생에너지 중에서 재생에너지 혹은 전체 에너지 공급과 수급의 문제 나아가 특정 분야의 공급능력 향상을 위한 대책 등에 중점을 두고 있고, 신재생에너지 기술개발 확대에 따른 관련 사업의 능력 증대나 사업화 측면의 심층연구는 아직 부족한 실정이라고 판단된다. 미국과 영국의 다양한 신재생에너지 개발 및 보급 지원정책 등은 우리나라도 유사하게 추진하고 있으며, 일본이 태양광 분야에서 주도적인 입장을 취할 정도로 전진한 배경은 정부주도지원, 기업참여, 사회적 이슈화 등을 들 수 있다. 신재생에너지 기술개발 및 사업화의 계량적 거시경제적 효과분석은 신재생에너지를 중심으로 하는 '에너지원별 비용/편익분석 모형'을 활용하여 신재생에너지 기술개발에 의한 관련 산업 생산 증대, 부가가치 향상 효과 등을 예측하는 기법을 적용한다. 신재생에너지 기술개발 투자와 신재생에너지 생산량 및 발전량의 관계는 각각 정비례하고, R&D총투자에 의한 신재생에너지 생산량 승수에 비해 에너지 발전량 승수가 상대적으로 약간 높았다. 이는 최종 소비재인 에너지 발전량에 대한 기술개발 영향이 크다는 의미이다. 신재생에너지 생산량에 대한 R&D총투자는 정(+)의 영향을 미치고 있는데, 정부지원금은 정(+)의 영향이지만 민간투자액은 역(-)의 영향관계로 나타났다. 이는 신재생에너지 생산량에 대한 연구개발 효과가 민간투자 보다 정부지원금에 의해 주도되고 있음을 시사한다. 반면 신재생에너지 발전량에 대한 R&D총투자는 정(+)의 영향을 미치고 있는데, 정부지원금과 민간투자 모두 영향관계가 없는 것으로 나타났다. 이는 신재생에너지 분야의 발전량에 대한 연구개발 효과가 정부지원금과 민간투자 모두 영향을 미치고 있지 못하고 있음을 시사한다. 본 연구의 분석 결과의 시사점으로는 신재생에너지 기술개발 및 사업화 추진에 있어서 정부 지원정책도 중요하지만 민간의 투자와 적극적인 참여가 사업 성공의 관건이라는 점을 감안할 필요가 있다.
Case studies are made to investigate the relationship between the accuracy of energy production estimation and project feasibility indicators such as rate of return on equity (ROE) and debt service coverage ratio (DSCR) for three wind farm projects. It is found out that 1% improvement in the accuracy of energy production estimation may enhance the ROE by more than 0.5% in the case of P95, thanks to improved financing terms. AHP survey shows that MCP correlation of measured in situ wind data with long term wind speed distribution and hands-on experiences of flow analysis are more important than other factors for more precise annual energy production estimation.
신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.
최근 환경 오염이 지속되면서 신재생 에너지에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 제주 지역은 태양광, 태양열, 바이오, 풍력 발전 등 신재생 에너지 발전이 많이 이루어지고 있지만, 그에 비하여 관련 데이터의 개방과 분석 사례는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 전 세계 데이터 사이언티스트(Data Scientists)들이 활동하고 있는 캐글(Kaggle) 플랫폼을 활용하여 태양광 생산량과 관련된 변수를 추출하고, 데이터에 적용할 수 있는 머신러닝(Machine Learning) 기법을 탐구하여 머신 러닝 설계를 위한 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋(Dataset) 형태(Form)를 제시하고자 한다. 구체적으로는 캐글 데이터 플랫폼을 활용하여 태양광 에너지 분석을 진행한 후 제주 지역 태양광 데이터 수집에 대한 보완점을 제안할 수 있다. 이러한 시도는 제주 지역의 태양광 산업의 발전을 위한 데이터 분석에 활용이 가능할 것으로 기대할 수 있다. 즉, 현재 개방되어 있는 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋 형태를 인공지능(Artificial Intelligent) 분석을 위한 머신러닝에 적합한 형태로 구축이 될 수 있도록 제안할 수 있다. 이를 통하여 제주 지역 태양광 산업의 발전의 효율을 높이는 방안을 마련하는데 기반 연구가 될 것이다.
탄소 중립 사회로의 전환을 위해 전체 온실가스 배출량의 86.8%를 차지하는 에너지 생산 부문에서의 이산화탄소 배출량 감축이 필요하다. 현재 우리나라는 총 발전량의 60%를 석탄과 천연가스에 의존하고 있으며 이를 풍력, 태양광 등의 재생에너지로 대체하는 방법은 에너지 수급이 불안정하고 비용이 높다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 기존에 사용되고 있는 NGCC(Natural Gas Combined Cycle) 공정을 기반으로 천연가스, 암모니아, 수소를 혼합하여 연소한다는 해결책을 제시하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 이산화탄소 배출량을 효과적으로 줄일 수 있었으며 천연가스만을 연료로 이용해 얻은 전력량과 비교하였을 때 34%~238%의 전력을 얻었다. 천연가스, 암모니아, 수소의 질량분율에 대한 사례연구를 수행한 결과, 암모니아 비율이 증가할수록 발전량과 NOx 배출량은 감소하였고 수소비율이 증가할수록 발전량과 NOx 배출량은 증가하였다. 본 연구는 추후 다양한 혼합 연료의 조합 및 경제성 평가 등 혼합 연료 발전 분야의 가이드라인이 될 수 있을 것이다.
화석연료 고갈과 환경오염에 관한 관심이 고조되면서 국내에서 운행되고 있는 철도차량이 디젤 차량에서 전기 차량으로 전환이 확대되면서 진행되고 있다. 전기 차량의 전환의 한 예로 적용되고 있는 태양광발전 시스템은 무한정하고 무공해 하며 대기오염, 소음, 발열, 진동 등과 같은 위해요소들을 발생시키지 않고 에너지 생산이 가능하며, 연료 수송, 발전설비에 대한 유지보수가 거의 필요하지 않은 장점이 있다. 그러나 전력생산량이 지역별 일사량에 의존하고, 약 25㎡/kWp 발전량으로 에너지밀도가 낮아 큰 설치 면적이 필요하며, 설치장소가 제한적인 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 고려하여 철도 분야에서도 연료전지를 적용한 연구들이 많이 증가하고 있다. 특히 연료전지 발전시스템 철도 급전계통 연계방안은 태양광 및 풍력과는 다르게 철도차량에 전력을 공급해주는 급전계통에 연계해야 한다. 따라서 철도차량과 밀접한 관계를 가지는 시스템 토폴로지 (topology)에 따라 연계방식은 크게 달라질 수 있으므로 본 논문에서는 시스템 토폴로지에 따른 연계분석과 관련된 시뮬레이션 모델링을 통한 타당성을 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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