본 논문에서는 해상 부유식 풍력타워의 동역학 모델링이 제시되고, 다양한 해상환경하중인 풍하중, 파랑하중을 모델링하여 플랫폼의 동적 거동해석을 수행하였다. 풍하중을 모델링하기 위해 풍속은 높이에 따라 변하도록 고려하였고, 파랑하중은 상대운동 모리슨방정식을 이용하여 모델링 하였다. 동적 거동해석을 위해 동역학해석프로그램인 ADAMS 를 이용하였다. 부유식 플랫폼에 많이 쓰이는 tension leg platform 의 네 가지 타입에 대해 동적 거동특성을 비교하였다.
공간적으로 평활화하고 저주파 필터를 적용한 1978년부터 1987년까지 10년간의 일별 해상풍 자료를 이용하여 한국 주변해역에서의 해상풍의 시 ${\cdot}$ 공간적 분포특성을 연구하였다. 종관적 분포형태를 위해 해상풍의 연평균과 월평균 분포특성을 검토하였고, 시간적 변동성과 공간적 상관성을 위해 스펙트럼 분석을 하였다. 연평균 wind stress와 curl의 공간형태는 겨울철 월평균 형태와 매우 닮았다. 일년 및 반년주기성이 뚜렷하다. 연구해역에서 종관적 바람은 일년 및 반년 주기에서 공간적 상관성이 매우 높으나 각 해역별로 특징적 공간분포를 보인다. 예를들면, 겨울철 바람은 동해북부, 황해와 동중국해 북부에서는 북풍이 우세한 반면, 동해남부에서는 북서풍이, 동중국해 남부에서는 북동풍이 우세하다. 또한 curl의 경우는 동해북부와 동중국왜 남부에서는 양의 값을 보이나 동해남부와 황해 그리고 동중국해 북부에서는 음의 값을 보인다. 한편, 세력이 대단히 약해지는 여름철 바람은 겨울철 바람과 아주 다르고 열대성 저기압의 빈번한 통과로 동중국해 해상에서 시간변동이 커진다. 시베리아 고기압이 큰 영향을 끼치는 연변동은 북동에서 남서로, 즉 동해북부에서 동해남부 및 황해와 동중국해로 전파되는 경향을 보이나, 반년변동은 반대방향인 남서에서 북동으로 전파되는 점은 주목할 만하다. 반년 주기성은 한반도를 서에서 동으로 횡단하는 온대성 저기압이 봄과 가을에 발달하는 것을 나타내는 것으로 판단된다. 단주기 영역에서는 뚜렷한 주기성이 나타나지 않지만, 0.1 cycles per day (cpd) 이상에서는 황해와 동해의 지역풍이 공간적 상관성이 높고 위상도 주파수에 선형적으로 증가한다. 이러한 선형적 증가는 0.1, 0.3 cpd에서 550, 730 km/d의 위상속도에 해당하며 위상속도는 한반도를 서${\cdot}$동로 통과하는 온대성 저기압의 이동속도와 외형적으로 일치한다.
서해지역에서 해안구조물을 위한 설계파는 연안지상측후소의 과거 풍속자료로부터 해상풍의 설계풍속을 산정하고 지역별로 결정되는 취송역으로부터 파랑예측모델을 이용하여 결정하는 방법이 제안되었다. 서해에서 설계파를 지배하는 바람은 북서방향(W~N)의 동기계절풍과 남서(WSW~S) 방향의 하기계절풍 및 태풍이며 해상풍의 풍속은 U$\geq$20m/s의 탄풍에 대하여 연안의 지상풍속의 0.8~0.9배를 나타낸다. 서해의 해안지역은 그 위치여건에 따라 세 지역으로 구분할 수 있으며 각각의 지역에 대하여 설계파산정을 위한 취송역을 결정할 수 있다. 수정된 S.M.B. 법에 의하면 서해지역에서 100년빈도 설계파의 심해유의파고는 4.4m~8.3m, 주기는 8.9초~12.0초의 범위를 보인다.
본 연구에서는 해상 풍력용 기상탑의 파단 원인을 찾기 위하여 실측된 풍속 자료를 분석하고, 변동 풍하중과 파랑하중에 의한 동적 변위를 산정하였으며, 와류진동에 대한 피로 검토를 수행하였다. 그 결과를 보면, 베인 풍속계와 초음파 풍속계의 10분 최대 풍속을 비교하여 기상탑에서 4시간 지속된 진동이 발생했음을 확인하였다. 그리고 파랑하중보다 풍하중이 기상탑의 동적 응답에 미치는 영향이 훨씬 크지만, 두 하중이 동시에 작용해도 기상탑의 부재력이 설계력보다 훨씬 낮아서 직접적인 파단의 원인이 아닌 것으로 나타났다. 하지만 와류진동은 연결부 볼트에서 피로 파괴를 일으키는 것으로 나타나서, 기상탑의 파단 원인은 유체의 변동 성분이 아닌 와류진동인 것으로 판단된다.
인공위성은 넓은 지역에 대한 전 세계의 정보를 획득하는데 유용하지만, 좁은 지역에 대한 적시적소에 촬영하는 데는 한계가 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 항공기 원격탐사 시스템을 구축하였다. 항공기 원격탐사시스템은 SAR센서와 열적외선 센서로 구성되어 있으며, 획득된 자료의 방사 및 기사보정을 위하여 GPS, IMU, 온도/습도계 등도 설치하였다. SAR영상은 표면 거칠기에 따라 민감하게 반응하여 밝기 값이 달라지게 되며, 해양에서는 바람에 의해 쉽게 생성 되는 표면 장력파의 진폭이 이러한 표면 거칠기를 야기한다. 따라서 정량화된 SAR의 후방산란과 해상풍 사이의 관계식을 통해 해상풍 추출이 가능하다. 한편, 열적외선 센서는 물체의 온도를 측정하는데 유용하며, 물체와 센서 사이의 대기에 의한 효과를 보정한 후 수온 추출이 이루어진다. 이 두 센서를 탑재한 항공기로 서해안 일대를 4차례 시험비행을 수행하였으며, 이로부터 획득된 SAR 및 열적외선 영상의 품질이 연안환경 모니터링 및 해양기상 자료 추출에 충분함을 보여주었다.
해상풍에 의한 파랑의 발달을 다룬 모델은 1940년대 이후 실측파랑 및 기상자료로부터 이론에 기초한 경험식이 제시되었다. 이러한 경험식들은 실제의 불규칙한 해면상태를 유의파로 대표하여 유의파의 파고 및 주기를 풍속, 취송거리 및 취송시간의 함수로 나타낸 것이다. 널리 쓰이고 있는 심해에서의 모델은 SMB법과 Wilson법이 있으며 일정한 바람이 연속적으로 불어오는 안정된 정상상태에서는 SMB법이, 그리고 풍역이 시간적 공간적으로 변화가 큰 경우에는 Wilson법이 적용되고 있다. (중략)
Offshore remote-sensing wind extraction using SAR satellite image is an emerging and promising technology for offshore wind resource assessment. We compared our numerical weather prediction and offshore wind extraction from ENVISAT images around Korea offshore areas. A few comparison sets showed good agreement but more comparisons are required to draw application guideline on a statistical basis.
풍력 개발을 위한 해상기상탑은 초기 설치비와 유지보수비가 크기 때문에 윈드 라이다와 같은 원격관측장비를 이용하여 기상탑을 대체할 필요가 있다. 본 연구에서는 해상기상탑에서 윈드 라이다를 동시 운영하고 수집된 풍속 및 풍향의 관측결과를 상호 비교하여 윈드 라이다의 적용성을 검증하였다. 높이별 풍속 및 풍향 관측결과 두 자료간의 크기 및 경향 등의 통계적 특성 차이는 거의 없으며, 기상탑 관측자료는 구조물 차폐영향에 의한 오차가 발생하는 반면, 윈드 라이다는 오차가 없는 보다 정확한 자료를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.
기후변화의 주요인이 되는 온실가스 감축을 목표로 화석연료를 대체하기 위한 대체 에너지 개발을 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 풍력 에너지와 같은 신재생에너지는 이러한 하나의 해결 수단이 될 수 있으며 풍력 에너지 사업의 활성화를 위해서는 정확한 풍력 정보 제공이 우선이다. 풍력-기상자원지도는 풍력 발전에 유용한 정보 제공을 위한 목적으로 중규모 수치 모델을 이용하여 작성된다. 본 연구에서는 중규모 수치 모델의 정확도 향상을 위한 자료동화 방법으로써 Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA) 방법을 이용한다. 풍력-기상자원지도는 공간분해능 1 km 해상도로 개발된다. 풍력-기상자원지도는 1998-2008년까지의 평균적인 상태에 대하여 모의를 하기 위하여 통계적인 방법으로 11년 기간의 평균과 유사한 기간을 선정하였다. 풍력-기상자원지도는 연 평균, 월 평균 풍속과 주 풍향, 주풍향 발생 비율 등의 정보를 제공한다. 우리나라 풍속의 평균 분포는 내륙 산악지역, 남해안, 제주도에서 강풍이 발생하며 주 풍향은 대체로 북서풍이다. 주 풍향의 발생비율은 산악 지역과 남 동해안에서 높아 풍력 발전의 최적지 정보를 제공한다. 1 km 해상도의 모델과 관측의 오차는 서해안 등의 해안지역보다 강원 산악지역에서 오차가 더욱 증가하였다. 이러한 산악 지역의 오차는 복잡한 지형에서는 1km 미만의 수 백 m 해상도 수치모의가 필요함을 지시한다. 따라서 본 연구에서는 WRF-LES 모형을 이용하여 333m 해상도의 기상자원지도를 개발한다. 333m 해상도의 자원지도 영역은 강원도 지역에 대하여 모의되었다. 333m 해상도의 풍속 분포는 1km 해상도의 풍속 분포와 비교하였을 때 풍속의 분포가 보다 세밀하게 표현되었다. 정량적인 검증을 하였을 때 관측소에 따라 차이는 있었으나 1km 해상도에서 과대 모의된 풍속의 분포가 현저히 개선이 되었으며, 시간적인 경향도 잘 일치함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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