• 제목/요약/키워드: Jeonnam Wind Power

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부안 S/S 변산 D/L(2728 02) 공급구역을 대상으로 한 풍력발전시스템 계통연계 시 보호협조 방안 (A Study on Stable Operating for Buan S/S Byunsan D/L (2728 02) Power Distribution Area Connected with Wind Power Generator)

  • 장미혜;신백식;송원진;김영민;김동용
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2008년도 하계학술대회 논문집 Vol.9
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    • pp.508-509
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    • 2008
  • A creation of large and small scale wind farm was considered to proper already, as according to real Jeonbuk Saemangeum project. A grow larger to be construction of the new and renewable energy thema park as well as creation possibility of large scale wind farm afterward. Therefore, in this paper was proposed a counterplan on D/L protection cooperation of Buan S/S Byunsan D/L (2728 02) power distribution line in case of connected with wind power generator.

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시계열 모형과 기계학습 모형을 이용한 풍력 발전량 예측 연구 (Wind power forecasting based on time series and machine learning models)

  • 박수진;이진영;김삼용
    • 응용통계연구
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    • 제34권5호
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    • pp.723-734
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    • 2021
  • 빠르게 발전하고 있는 재생에너지 중 하나인 풍력에너지는 기후변화 대응에 맞추어 개발 및 투자가 이루어지고있다. 신재생에너지 정책과 발전소 설치가 추진됨에 따라 국내 풍력 보급이 점차 확대되어 수요를 정확히 예측하기 위한 시도들이 확대되고 있다. 본 논문에서는 전남지역과 경북지역의 풍력 발전량 예측을 위하여 시계열 기법인 ARIMA, ARIMAX 모형과 기계학습 모형인 SVR, Random Forest, XGBoost 모형들을 비교 분석하였다. 모형의 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 mean absolute error (MAE)와 mean absolute percentage error (MAPE)를 사용하였다. 2018년 1월 1일부터 2020년 10월 24일까지의 시간별 원 데이터를 차분한 후 모형을 훈련시켜 2020년 10월 25일부터 2020년 10월 31일까지의 168시간에 대한 풍력 발전량을 예측하였다. 모형의 예측력 비교 결과, Random Forest와 XGBoost 모형이 전남지역, 경북지역 순으로 가장 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 기계학습뿐 아니라 최근 활발한 연구가 이루어지는 데이터 마이닝 기법 기반의 풍력 발전량 예측을 시도할 것이다.

해상풍력 발전용량 설계에 관한 연구 : 전남사례를 중심으로 (A study on Design of Generation Capacity for Offshore Wind Power Plant : The Case of Chonnam Province in Korea)

  • 정문선;문채주;장영학;이수형;이숙희
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.547-554
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    • 2018
  • 풍력에너지는 청정 및 재생에너지의 가장 저렴한 모형중의 하나로 널리 알려져 있다. 실제로 몇몇 국가에서는 풍력에너지가 새롭게 건설되는 발전소들 중에서 화석연료 발전단가와 동등한 수준으로 만들어 오고 있다. 해상풍력 에너지 개발은 한국정부의 3020계획 목표달성을 위한 중요한 국내 에너지자원일 것으로 보인다. 풍력프로젝트의 개발단계 중에서 중심이 되는 항목은 풍력자원 평가이다. 풍력자원평가의 기본적인 3가지 등급 또는 단계는 예비부지확정, 부지 풍력자원 평가, 마이크로사이팅 등으로 나누어 분류할 수 있다. 본 연구에서는 6개소 해상기상탑 자료를 기반으로 3단계를 적용하여 전남 해상지역의 풍력발전 용량을 추정하는 것이다. 풍력프로젝트 개발을 위하여 소프트웨어 도구로 25년 이상 실적이 있고 풍력에너지 프로젝트 개발프로그램으로 잘 알려진 WindPRO를 사용하였다. 전남지역 해상풍력발전용량의 설계결과는 6개 풍력단지에서 총 2.52GW로 계산되었다.

점토층 지반에 설치 가능한 8MW급 해상풍력발전기 하부구조물 개발 (Development of Foundation Structure for 8MW Offshore Wind Turbine on Soft Clay Layer)

  • 서광철;최주석;박주신
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.394-401
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    • 2021
  • 신재생에너지 신규설비 보급이 매년 꾸준히 증가하고 있으며, 그중 개발 확장성이 풍부하고 생산유발계수가 큰 해상풍력 시장이 급성장하고 있다. 특히 서남해 권역은 최고 수준의 해상풍력 잠재량을 보유하고 있으며, 관련 프로젝트들이 추진 중이다. 본 연구는 점토층 지반에 효과적인 해상풍력 하부구조물의 개발에 있어 EUROCODE에 의한 구조물의 설계 절차를 제시하고 구조 안전성을 고찰하여 관련 기술 분야에 이바지함을 목표로 한다. 선행연구에서는 풍력발전기 용량이 5MW급을 주요 대상으로 하였으나, 서남해 해상풍력발전기 시장의 기술 추세에 부합하는 발전 용량 8MW급을 연구 모델로 선정하였다. 이에 본 연구에서는 서남해 지질 조건에 부합하는 하부구조물을 개발하고, 구조 안전성을 유한요소법을 활용하여 검증하였다. 초기 설계안에서 일부 구간을 보강하여 구조 안전성을 확보하였다. 본 연구 결과를 기반으로 하여, 향후 다양한 형태의 하부구조물에 대한 구조 안전성 평가가 가능하며, 전문화된 구조 설계 및 평가 기준을 확립하였다.

복합화력발전소 내 암모니아 누출 사고에 의한 피해영향 모델링 (Modeling of Damage Effects Caused by Ammonia Leakage Accidents in Combined Cycle Power Plant)

  • 고은성;박경식;김동민;노영태
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제16권3호
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    • pp.1-15
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    • 2023
  • 본 연구는 복합화력발전소 내 배연탈질 설비에서 원료 및 중간재로 많이 사용되는 암모니아의 연속 누출에 대한 유해 위험 거리 예측 및 정량적 평가를 위한 피해영향 모델링이다. 피해 예측은 사고 영향 평가와 확산모델을 기반으로 암모니아 저장탱크 누출사고의 최적 시나리오를 모델링 하기 위해 변수들의 조업조건을 표준조건으로 하였다. 대상지역인 한국서부발전 태안발전본부의 복합화력발전소는 온도, 습도, 풍속, 대기 안정도, 풍향 등의 계절적 요인에 따른 기상 조건과 지형적 조건을 설정하기에 최적의 조건이며, 시나리오에 따른 모델링 결과가 누출 사고에 대한 특성을 분석하기에 가장 적합하였다. 암모니아 가스는 Gaussian 확산모델을 기반으로 하여 확산에 따른 LOC 별 농도치를 도출하였다. 본 연구를 통한 ALOHA 모델링 결과는 대기 조건의 경우 온도가 높고 안정도가 표준수치 범위이며, 풍속이 낮을수록 암모니아 확산에 의한 인체 피해 영향 정도가 높아지는 것으로 분석되었다.

국가 온실가스 감축목표(NDC) 상향안 달성을 위한 17개 광역시도별 발전 및 최종에너지 소비 변화 분석 (An Analysis of Changes in Power Generation and Final Energy Consumption in Provinces to Achieve the Updated Nationally Determined Contribution (NDC))

  • 노민영;전승호;김문태;김수덕
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제31권4호
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    • pp.865-885
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    • 2022
  • 2021년, 정부는 국가 온실가스 감축목표(Nationally Determined Contribution, NDC)를 상향 설정하고 에너지 분야의 주요 감축 방안과 감축목표를 제시하였으나, 다양한 쟁점이 논의되고 있다. 그 중 NDC 감축목표를 달성하기 위한 에너지수요와 신재생에너지 발전 비중을 17개 광역시도 통합평가모형 GCAM-Korea로 분석하였다. 그 결과, 2030년 최종소비부분의 에너지수요는 2018년과 비슷한 수준이었다. 이는 석탄 비중의 감소와 전기화가 진행되면서 가능한 것으로 보이며, 특히, 산업부문에서 그 현상이 뚜렷이 나타났다. 최종소비부문에서 증가한 전기수요와 감소한 석탄 발전량(2030년 발전 비중 12.8%)은 신재생(33.1%), 가스(24.6%), 원자력(18.0%)이 부담하는 것으로 나타났다. 이에 따라 미래의 주요 발전지역은 현 주요 발전지역인 충남(주요 발전원, 석탄)에서 경북(원자력), 경기(가스), 전남(원자력, 가스), 강원(태양광, 풍력)으로 바뀌었다. 이와 같은 연구 결과는 국가와 지자체의 에너지 정책 및 온실가스 감축 전략 도출을 위한 기반자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

포도 과수원에서 살균제 Difenoconazole의 농작업자 노출량 측정 (Measurement of Operator Exposure During Treatment of Fungicide Difenoconazole on Grape Orchard)

  • 조일규;박준성;박소현;김수진;김백종;나태웅;남효송;박경훈;이지호;김정한
    • 한국환경농학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.286-293
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    • 2016
  • 총 6가지의 노출 시료 즉 내복(살포, 조제 각각), 호흡, 거즈, 손(세척액), 장갑(세척액)에 회수율 시험한 결과, 평균 70.1~119.8%의 회수율을 보었으며, 포도과수원에서 회수율 분석 결과 평균 97.3~119.6%의 포장회수율을 나타냈다. Difenoconazole의 10개 시험 과수원에서 농작업자의 피부노출 총량은 0.1106~1.5360 mg 수준이었으며, 호흡 노출량은 $0.529{\mu}g$ 이었고 피부노출량과 호흡노출량을 합한 총 노출량은 0.1111~1.5365 mg 수준이었다. 살포 할 때 10개 과수원에서 농작업자의 피부 노출 총량은 4.2032~25.0635 mg 수준이었고 호흡 노출량은 $0.529{\sim}116.241{\mu}g$ 수준 이었다. 10개 시험 과수원에서 농작업자의 피부노출량과 호흡노출량을 합한 총 노출량은 2.5961~25.0687 mg 수준이었다. Difenoconazole의 농작업자 노출량를 평가하기 위해 경북영주의 10개 포도 과원에서 difenoconazole 약제의 살포액 조제 및 살포시 농작업자의 피부노출량의 평균을 기본값으로 한 결과 조제할 대는 0.02 mg이 검출되었으며 살포할 때는 2.28 mg이 검출되었다. 그리고 살포시 difenoconazole의 호흡 노출량은 0.02 mg으로 이는 피부 노출량의 0.9% 수준이었다. Difenoconazole의 농작업자의 총 피부 노출량을 피부흡수율로 계한 값인 0.004 mg/kg bw/day(평균 체중 : 60 kg)은 설정된 difenoconazole의 농작업자노출량인 0.16 mg/kg bw/day의 2.5% 수준으로 이였다.

사과 과수원에서 농약살포시 살균제 Dithianon의 농작업자 위해성 평가 (Risk Assessment of Operator Exposure During Treatment of Fungicide Dithianon on Apple Orchard)

  • 조일규;김수진;김지명;오영곤;설재웅;이지호;김정한
    • 한국환경농학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.302-311
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    • 2018
  • 총 6가지의 노출 시료 즉 내복(살포, 조제 각각), 호흡, 거즈, 손(세척액), 장갑(세척액)에 회수율 시험한 결과, 평균 72.8 ~ 110.1%의 회수율을 보였으며, 사과 과수원에서 회수율 분석 결과 평균 85.1 ~ 99.1%의 포장회수율을 나타냈다. Dithianon의 10개 시험 과수원에서 조제시 농작업자의 피부 노출 총량은 0.472 mg ~ 4.080 mg 수준이었으며, 호흡 노출량은 $2.646{\sim}110.317{\mu}g$ 수준이었다. 살포시 10개 과수원에서 농작업자의 피부 노출 총량은 35.613 mg ~ 229.720 mg 수준이었고, 호흡 노출량은 $9.4{\mu}g{\sim}984.8{\mu}g$ 수준 이었다. 그리고 살포시 dithianon의 호흡 노출량은 75 percentile 값이 0.151 mg으로 이는 피부 노출량(내복)의 11.2% 수준이었다. 사과 과수원에서 dithianon을 살포할 때에 농작업자의 위해성 평가는 TER 3.421(>1)으로 안전한 것으로 판단되었다.