Following the global air-traffic market growth outlook, urgency of technical development is needed in responding to changes in the international air-traffic management paradigm and to prepare technology securing and spreading strategies, which are consistent with systematic aviation weather service policies and evolution direction. Although air traffic has decreased significantly due to COVID-19, normalcy is expected from 2024, as announced by IATA. According to the future air transportation market outlook and development trends of related technologies, Korea has established and implementing the next-generation air transportation system construction plan(NARAE) to secure international competitiveness and leadership in the future. Therefore, this paper describes the technical, economic background and requirements of numerical model-based aviation weather R&D projects for successful implementation of domestic NARAE plans and providing aviation safety and air traffic service efficiency. Furthermore, we proposed numerical-model-based technology development content, strategies and detailed load-map.
In this paper, a forecasting model of wind speed at Walryong Site, Jeju Island is presented, which has been developed and evaluated as a first step toward establishing Korea Forecasting Model of Wind Power Generation. The forecasting model is constructed based on neural network and is trained with wind speed data observed at Cosan Weather Station located near by Walryong Site. Due to short period of measurements at Walryong Site for training statistical model Gosan Weather Station's long-term data are substituted and then transplanted to Walryong Site by using Measure-Correlate-Predict technique. One to three-hour advance forecasting of wind speed show good agreements with the monitoring data of Walryong site with the correlation factors 0.96 and 0.88, respectively.
본 연구에서는 태양광 발전량과 기상변화의 요소의 상관관계에 대해 분석하였다. 상관분석에서 활용한 데이터는 2018년 1월 부터 2020년 1월 까지의 총 52,561개를 사용하였으며, 상관분석에서 사용할 변수는 시간, 수평면 산란 일사량, 직달 일사량, 풍속, 상대습도, 기온을 사용하였다. 이 데이터를 토대로 상관관계를 분석하기 위해 Google Colab 플랫폼을 사용하였으며, 분석을 통해 태양광 발전량과 기상변화 요소의 상관관계의 여부를 알 수 있었다.
The significance of renewable energy has been on the rise, as evidenced by the 3020 renewable energy plan and the 2050 carbon neutrality strategy, which seek to advance a low-carbon economy by implementing a power supply strategy centered around renewable energy sources. This study examines the wind resources on the west coast of South Korea and confirms the potential for wind power generation in the area. Wind speed data was collected from 22 automatic weather system stations and four light house automatic weather system stations provided by the Korea Meteorological Administration to evaluate potential sites for wind farms. Weibull distribution was used to analyze the wind data and calculate wind power density. Annual energy production and capacity factors were estimated for 15-20 MW-class large wind turbines through the height correction of observed wind speeds. These findings offer valuable information for selecting wind power generation sites, predicting economic feasibility, and determining optimal equipment capacity for future wind power generation sites in the region.
최근 스마트 그리드와 관련된 프로젝트가 선진국을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 특히, 전력 문제의 장기적 안정 대책으로 분산전원이 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산형 전원의 출력 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 조합하여 예측 정보 오차율을 비교분석할 수 있는 3차원 기상 수치 모델을 제안한다. 제안 모델은 분산형 전원의 예측정보를 향상시킬 수 있어 안정적인 전력계통 연계를 위한 예측시스템을 가능하다. 성능평가 결과, 제안모델은 발전량 예측 정확도가 4.6% 개선되었고, 온도보정 예측 정확도는 3.5% 향상되었다. 마지막으로 일사량 보정 정확도는 1.1% 향상되었다.
태양광발전시스템은 태양광으로부터 에너지를 생산하는 발전기술이며, 신재생 에너지 기술 중 가장 빠르게 성장하고 있다. 태양광 발전 시스템은 부하에 안정적으로 에너지를 공급하는 것이 가장 중요시 된다. 그러나 날씨 및 기상 조건에 따라 에너지 생산이 불안정하기 때문에 에너지 생산량에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문에서는 강수량, 장 단파 복사선 평균, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하는 인공 신경망(ANN)을 구현하고 성능을 평가한다. 인공 신경망은 은닉층을 구성하고 오버피팅을 방지하기 위한 페널티 ${\alpha}$와 같은 파라미터를 조절하여 구현한다. 예측모델의 정확도와 타당성을 검증하기 위해 성능지표로 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용한다. 실험 결과 Hidden Layer $Sizes=^{\prime}16{\times}10^{\prime}$을 사용하였을 때 MAPE=19.54와 MAE=2155345.10776로 나타났다.
The objective of this research is to investigate usage of 3KW photovoltaic-wind power hybrid generation system composed of 500W solar power generator and 400W wind power generator in a parallel circuit. In addition, solar radiation meter and wind monitor have been installed into each generation system to obtain the practical operating data that monitored in monthly, daily and hourly. These data that are independent to weather change and location would provide adequate generation output on average and cope with emergency situation in generation system In conclusion, based on this study, it could be considered for 3KW combined generation system to be gradually propagated to houses and small-size public facilities.
The developments of the solar and the wind power energy are neccessary since the future alternative energies that have no pollution and no limitation are restricted. Currently power generation system of existing problems, combined generation system of photovoltaic(400W) and wind power generation system(400W) was suggested. It combines wind power and solar energy to have the supporting effect from each other. However, weather condition, power compensation device that uses elastic energy of spiral spring to combined generation system was also added for the present study. In an experiment, when output of system gets lower than 12V(charging voltage), power was continuously supplied to load through the inverter by charging energy obtained from generating rotary energy of spiral spring operates in small scale generator.
According to the Fourth Assessment Report of the Inter governmental Panel on Climate Change(IPCC), climate change is already in progress around the world, and it is necessary to start mitigation and adaptation strategies for buildings in order to minimize adverse impacts. It is likely that the South Korea will experience milder winters and hotter and more extreme summers. Those changes will impact on building performance, particularly with regard to cooling and ventilation, with implications for the quality of the indoor environment, energy consumption and carbon emissions. This study generate weather data for future climate change for use in impacts studies using PRECIS (Providing REgional Climate for Impacts Studies). These scenarios and RCM (Regional Climate Model) are provided high-resolution climate-change predictions for a region generally consistent with the continental-scale climate changes predicted in the GCM (Global Climate Model).
Although the application period of hot weather concrete in our country is two months of July~August which is relatively short, many problems in various aspects such as generation of plastic/dry contraction cracks and cold joints can be caused unless proper quality control measures are established at this time. Therefore, this study compared the temperature history of the placed concrete by applying a mono white and aluminum-deposited bubble sheet developed with surface coating curing materials for surface exposure and summer to an actually constructed apartment slab. The analysis result showed that the mono white bubble sheet is the best method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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