대체 에너지 기술 개발을 위해 지난 20년 동안 풍력 발전에 관련한 기술들이 축적되어왔다. 풍력 발전은 자연적으로 부는 바람을 에너지원으로 사용하므로 환경 친화적이며 경제적이다. 이러한 풍력 발전의 효율적인 운영을 위해서는 시시각각 변하는 자연 바람의 세기를 정확도 높게 예측할 수 있어야 한다. 풍속을 평균적으로 얼마나 정확하게 잘 예측하는지도 중요하지만 실제 값과 예측 값의 절대 오차의 최댓값을 최소화시키는 것 또한 중요하다. 발전 운영 계획 측면에서 예측 풍속을 통한 예측 발전량과 실제 발전량의 차이는 경제적 손실을 가져오는 원인이 되므로 유연한 운영 계획을 세우기 위해 최대 오차가 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 풍속 예측 방법으로 과거 풍속 변화 추세뿐만 아니라 기상청 예보와 시기적인 풍속의 특성을 고려하기 위한 경향 값을 반영하여 수치 예측 알고리즘으로 학습한 풍속 예보 모델을 제안한다. 기상청 예보는 풍력 발전 단지를 포함하는 비교적 넓은 지역의 풍속을 예보하지만 풍속을 예측하고자 하는 국소지점에 대한 풍속 예측의 정확도를 높이는데 상당히 기여한다. 또한 풍속 변화 추세는 긴 시간동안 관측한 풍속을 세세하게 반영할수록 풍속 예측의 정확도를 높인다.
태풍 등과 같은 강풍에 의한 비산물로부터 구조물과 인명의 피해를 최소화하기 위해서는 비산물의 비행 시작 풍속을 예측할 수 있어야 한다. 본 연구의 목적은 강풍 시 비산물의 비행시작 풍속을 예측하기 위한 방법과 예측에 필요한 데이터를 제공하는 것이다. 이를 위해 힘의 평형방정식으로부터 비산물의 비행 시작 풍속 예측식을 제시하였다. 또한 예측식에 필요한 공기력계수를 산출하기 위해 풍동실험을 수행하여 비산물의 길이와 높이의 비에 따른 공기력계수를 측정하고, 아울러 비율에 따른 공기력계수를 계산할 수 있는 경험식을 제시하였다. 예측 비행 시작 풍속을 검증하기 위해 풍동에서 자유비산 실험을 수행하여 비산물의 비행 시작 풍속을 측정하였다. 비산물의 길이와 두께의 비가 10 미만인 경우에는 주로 미끄러짐에 의해 비행이 시작되었고, 10 이상인 경우에는 주로 전도에 의해 비행이 시작되는 것으로 나타났다. 실제 비행 시작 풍속은 예측 풍속과 전반적으로 일치하나 약 20~30 % 낮았다. 이는 도류판 표면의 경계층 흐름 및 시험체의 변형 등이 원인으로 추정되며, 향후 예측 정확도를 높이기 위한 추가 연구가 필요하다.
풍력터빈은 정격풍속미만에서 최대출력을 내기위한 제어를 한다. 최대출력을 얻기 위한 방법 중에는 최적 TSR(Tip Speed Ratio)제어와 P&O(Perturbation and Observation) 제어가 대표적이라 할 수 있다. P&O 제어는 출력과 회전속도만을 이용하여 간단한 알고리즘으로 제어되지만 반응속도가 느린 것이 단점이라 할 수 있다. 최적 TSR 제어는 반응속도가 빠르지만 정확한 풍속을 알아야만 된다. 정확한 풍속을 구하기 위하여 측정을 하거나 예측하는 방법을 사용한다. 풍속을 측정하기 위하여 풍속계를 풍력터빈에 가까이 설치하게 되는 데, 이 때 블레이드의 간섭으로 정확한 풍속 측정이 쉽지 않다. 그래서 풍속을 예측하는 방법들이 사용하게 되었다. 풍속을 예측하기 위하여 신경망을 비롯한 다양한 수치해석 방법들이 사용되고 있으나 풍속예측 문제는 역문제와 관련이 있어 그리 간단치가 않다. 본 논문에서는 기존의 방법들과 다르게 역문제로 풀지 않고 바람의 출력그래프에서 터빈의 출력과 회전속도만을 이용하여 풍속을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. Matlab/Simulink을 사용하여 제안된 방법으로 풍속이 제대로 예측되며 최대 출력제어가 되는 것을 확인하였다.
상업용 풍력발전단지에 설치된 기상 탑의 측정데이터와 풍력터빈의 SCADA(Supervisory Control and data Acquisition) 데이터를 이용하여 풍력터빈의 후류영향을 분석하고 후류 풍속저감 예측을 위한 eddy viscosity 모델 및 난류강도 예측을 위한 Lange 모델의 계산값과 비교하였다. 후류영향 분석결과, 자유단(free stream) 풍속이 낮을수록 풍력터빈 후류에서의 풍속 감소율은 증가하였으며 후류 난류강도 역시 자유단 풍속이 낮아질수록 증가하는 특징을 보였다. Eddy viscosity 모델에 의해 예측된 풍력터빈 후류중심에서의 풍속 감소율은 측정값에 비해 과대 예측되었으며 Lange 모델에 의한 후류 난류강도 예측은 실측값과 유사하게 예측되고 있음을 보였다.
풍력 터빈은 정격 풍속 미만일 때는 최대 출력을 내기위한 제어를 한다. MPC(Maximun Power Control)제어방법은 발전기의 회전속도를 제어하여 최대 출력을 내는 방법인데 풍속을 알아야한다. 하지만 여러 가지 이유로 풍속을 실측하기보다는 풍속을 예측하여 사용하는 방법들이 제안되고 있다. 풍속예측은 TSR(Tip Speed Ratio)을 알아야 하는 데, TSR은 복잡한 관계식을 풀어야 한다. 그래서 TSR을 구하기 위해 다양한 방법들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 TSR을 쉽고 빠르게 구하기 위하여 복잡한 관계식을 리그레션을 이용하여 간단한 방정식으로 근사화하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 Matlab/Simulink 시뮬레이션을 통하여 제대로 작동하는 것을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1601-1607
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2016
오늘날 기상정보는 도로공학, 경제학, 환경공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 전력수요 예측을 위한 기상정보 활용성을 평가하고자 한다. 기상변수는 기상관측소에서 수집되는 기온, 풍속, 습도, 운량, 기압과 기온, 풍속, 상대습도의 합성지수인 체감온도와 불쾌지수가 고려되었다. 전력수요 예측을 위한 시계열모형으로 슬라이딩 창 방식의 TBATS 삼중지수평활모형이 고려되었다. 월 단위 기상변수와 전력수요 예측오차간 상관분석 결과를 보면 시간대별로 차이를 있으나 기온, 불쾌지수, 체감온도가 전력수요 예측오차와 상관성이 높았다. 이에 과거 3년의 월단위 전력수요 예측오차와 기상변수의 회귀모형식으로 전력수요 예측값의 편의를 보정하였다. 온도, 상대습도, 풍속으로 TBATS 모형의 전력수요 예측값을 보정한 결과 TBATS 모형에 비해 RMSE가 약 6.1% 줄었다.
본 연구에서는 태양광발전 출력 및 모듈온도 값을 기상청 데이터를 이용하여 예측해보고 실측 데이터와 날씨, 일사량, 주변온도, 풍속별로 비교 분석해보았다. 날씨별 예측정확도는 눈이 오거나, 새벽에 해무가 끼는 날의 데이터를 가장 많이 보유한 맑은날의 데이터의 예측정확도가 가장 낮았다. 일사량에 따른 모듈온도와 발전량의 예측정확도는 일사량이 커질수록 정확도가 떨어졌으며, 주변 온도에 따른 예측정확도는 모듈온도는 주변 온도가 커질수록, 발전량은 주변온도가 낮을수록 예측정확도가 떨어졌다. 풍속은 모듈온도와 발전량 모두 풍속이 높아질수록 예측정확도가 감소하였지만, 풍속이 영향 다른 기상조건에 의한 영향보다 미미하여 그 상관관계를 정의하기가 어려웠다.
큰 에디 모의과정을 포함한 WRF 모델 (WRF-LES)을 이용하여 수치모델의 수평공간 규모에 따른 대기경계층 모수화 실험과 LES 모의 결과를 지표층 근처의 풍속 예측에 대하여 비교하였다. 수치실험은 복잡한 산악지형과 해안지역을 포함하는 강원도 지역에서 수평해상도 1 km와 333 m 실험을 수행하였다. 수평해상도 1 km 실험은 대기경계층 모수화 방안을 채택하였으며, 333 m 실험에서는 LES를 이용하였다. 복잡한 산악지역에서의 풍속 예측의 정확성은 수평해상도 1 km 실험 보다 333 m 실험에서 향상되었으며 해안지역에서는 1 km 실험에서 관측과 더 일치하였다. 지표층 근처의 큰 난류를 직접 계산하는 LES 실험은 산악지역의 풍속예측 개선에 기여하였다.
풍속은 다른 기상요소들보다 순간 변동이 심하고 국지성이 강하여 수치 예보 모델만으로 예측의 정확성을 높이기가 어렵다. 기상청의 단기 풍속 예보는 전 지구적 통합 예보모델인 UM(Unified Model)의 예측값에 MOS(Model Output Statictics)를 통한 보정을 수행하며, 보정식의 생성에 다중선형회귀분석 방법을 사용한다. 본 연구자는 유전프로그래밍(Genetic Programming)을 이용한 비선형 회귀분석 기반의 보정식 생성을 통하여 이를 개선한 바 있는데, 본 연구에서는 보다 향상된 성능을 얻기 위하여 GP 기법 측면에서 Automatically Defined Functions과 다군집(Multiple Populations) 수행을 통해 성능을 높이고자 한다.
최근 세계적으로 기후변화에 따라 자연재해에 의한 피해가 대형화, 가속화 되면서 이를 예측하고 대응할 수 있는 체계적이며 국내 특성을 반영할 수 있는 피해예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 국내에서는 경험적 통계기반의 강우예측에 대한 연구가 주로 진행되었으며, 강풍에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 기존의 연구와는 달리 모델링을 통한 예측이 아닌 실제 발생한 강풍 피해 자료를 기반으로 풍속에 따른 피해액을 예측할 수 있는 강풍 피해예측 단순회귀모형을 개발하는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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