• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.296-297
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• 2006

In order to support wind power development, the wind resource database of Jejudo has been established by meteo-statistical analysis on meteorological-mast measurements of KIER. Analysis processes contain correlation of monthly wind speed and power-law exponent among neighboring sites, Measure-Correlated-Predict for long-term correlation, classification of exposure category using satellite image and so forth. It is found that the monthly variations of wind speed and power-law exponent depend on seasonal winds and characterize wind system of Jejudo.

• 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.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제38권1호
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• pp.13-24
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• 2018

As part of the "Carbon free Island 2030" policy, the local government of Jeju Island is currently working to reduce carbon through renewable energy supply. However, renewable energy is difficult to predict due to intermittent characteristics. If the share of renewable energy increase, it is difficult to plan of supply of electricity to grid due to that characteristic of renewable. In this paper analyze the fluctuation rate and the capacity credit of wind power and PV to find out how much wind power and PV contribute to supply of electricity of power system in Jeju. As a result mean value of variation rate of wind power and PV is about 3%, 5% and capacity credit is about 10% and 2% respectively.

• 해양환경안전학회지
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• 제14권3호
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• pp.205-210
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• 2008

화석연료 사용으로 인한 환경오염 및 에너지원가 상승이 큰 문제로 대두되고 있는 현재의 상황을 타개하기 위한 하나의 방안으로 신 재생에너지에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히 서해안에 위치하고 있는 새만금 지역은 광활한 면적과 서북서풍이라는 큰 장점을 가지고 있어 풍력발전의 적지로 예상된다. 본 연구는 이러한 예상을 뒷받침해 줄 수 있는 풍력자원을 조사한 것으로 군산지역의 평균풍속은 4 m/s 정도이며, 도서지방을 연계하는 해상풍력발전 단지의 최적지로 손색이 없음을 밝혔다. 또한, 풍력자원의 출현밀도를 판별하는 Weibull의 분포함수를 이용하여 계산하고, 형상계수를 매개변수로 하여 풍속밀도계산을 한 결과, 군산지방의 풍속출현을 예상할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.319-328
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• 2021

본 논문에서는 풍력 발전 수익 극대화 및 비용 최소화를 위해 설치하는 ESS에 대하여 정확한 용량 산정을 하기 위한 목적으로 풍력 단지용 전력량 예측을 다층 퍼셉트론을 이용하여 수행한다. 풍력 발전량을 예측하기 위해 풍속, 풍향, 공기밀도를 변수로 하고 그 변수를 병합하고 정규화한다. 모델을 훈련시키기 위해 병합된 변수를 70% 대 30% 비율로 훈련 및 테스트 데이터로 나눈다. 그런 다음 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고 테스트 데이터를 사용하여 모델의 예측 성능도 평가한다. 마지막으로 풍력량 예측 결과를 제시한다.

• 동력기계공학회지
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• 제21권6호
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• pp.31-39
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• 2017

In order to examine if met-masts wind data can exchange each other for wind resource assessment, an investigation was carried out in Kimnyeong and Haengwon regions of Jeju Island. The two regions are both simple terrain and 4.31 km away from each other. The one-year wind speed data measured by 70 m-high anemometers of each met-mast of the two regions were analysed in detail. Measure-Correlate-Predict (MCP) method was applied to the two regions using the 10-year Automatic Weather System (AWS) wind data of Gujwa region for creating 10-year Wind Statistics by running WindPRO software. The two 10-year Wind Statistics were applied to the self-met mast point for self prediction of Annual Energy Production (AEP) and Capacity Factor (CF) and the each other's met mast point for mutual prediction of them. As a result, when self-prediction values were reference, relative errors of mutual prediction values were less than 1% for AEP and CF so that met masts wind data under the same condition of this study could exchange each other for estimating accurate wind resource.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제29권2호
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• pp.22-30
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• 2009

In order to clarify predictive accuracy for the wind resource predicted by running WindPRO(Ver. 2.5) which is software for wind farm design developed by EMD from Denmark, an investigation was carried out at the northeast region of Jeju island. The Hangwon, Susan and Hoichun sites of Jeju island were selected for this study. The measurement period of wind at the sites was for one year. As a result, when the sites had different energy roses, though the two Wind Statistics made by STATGEN module were used for the prediction, it was difficult to exactly predict the energy rose at a given site. On the other hand, when the two Wind Statistics were used to predict the average wind speed, the wind power density and the annual energy production, the relative error was under ${\pm}20%$ which improved more than that when using only one Wind Statistics.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제33권5호
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• pp.1-8
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• 2013

Wind resource data of short-term period has to be corrected a long-term period by using MCP method that Is a statistical method to predict the long-term wind resource at target site data with a reference site data. Because the field measurement for wind assessment is limited to a short period by various constraints. In this study, 2 different MCP methods such as Linear regression and Matrix method were chosen to compare the predictive accuracy between the methods. Finally long-term wind speed, wind power density and capacity factor at the target site for 20 years were estimated for the variability of wind and wind energy. As a result, for 20 years annual average wind speed, Yellow sea off shore wind farm was estimated to have 4.29% for coefficient of variation, CV, and -9.57%~9.53% for range of variation, RV. It was predicted that the annual wind speed at Yellow sea offshore wind farm varied within ${\pm}10%$.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.19-27
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• 2015

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.

• Wind and Structures
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• 제13권5호
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• pp.433-449
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• 2010

Wind tunnel model tests were conducted for a residential apartment block located within the complex terrain of The Hong Kong University of Science and Technology (HKUST). The test building is typical of medium-rise residential buildings in Hong Kong. The model study was conducted using modelling techniques and assumptions that are commonly used to predict design wind loads and pressures for buildings sited in regions of significant topography. Results for the building model with and without the surrounding topography were compared to investigate the effects of far-field and near-field topography on wind characteristics at the test building site and wind-induced external pressure coefficients at key locations on the building facade. The study also compared the wind tunnel test results to topographic multipliers and external pressure coefficients determined from nine international design standards. Differences between the external pressure coefficients stipulated in the various standards will be exacerbated when they are combined with the respective topographic multipliers.