[논문]행원 풍력발전단지의 WAsP 적용 및 평가

변수환; 고경남; 허종철

문제 정의

사용되고 있다. WAsPe 바람 데이터를 분석하여 풍력에너지 자원량을 예즉하고, 또한 이를 바탕으로 지도상의 원하는 위치에 임의의 풍력발전기를 세우거나 풍력발전단지를 조성하였을 때 어느 정도의 출력을 얻을 수 있는지를 예측할 수 있는 프로그램이다.3)
본 논문에서는 제주도 행원 풍력발전단지를 대상으로 DGPS-53 수신기와 지도편집 (Map Editor) 프로그램을 이용하여 좀더 정확한 디지털지도를 작성한 후 WAsP(Ver. 8)을 이용하여 행원 풍력발전단지에서의 성능을 예측하고 실제 측정된 데이터와 비교 ・ 분석하고자 한다. 이를 통하여 풍력발전기의 적합한 설치장소를 검토하고, 나아가 한국지형에서 WAsP의 이용가능성과 한계를 파악하고, 보완.
이를 통하여 풍력발전기의 적합한 설치장소를 검토하고, 나아가 한국지형에서 WAsP의 이용가능성과 한계를 파악하고, 보완.수정방향도 제시하고자 한다.

제안 방법

WAsPe TroeiU의 BZ 모델과 지도편집 프로그램을 통해 분석지점에서의 유동 섭동 프로필을 얻는다. 사각 격자가 아닌 원형 격자를 사용하며, 풍속과 풍향 측정데이터는 30° 간격의 12개 섹터에 저장된다.
길이로 설정하였다. 거칠기 길이는 바다를 0.00m로 정하고, 논밭, 나무숲은 각각 0.2m, 0.35m, 양식장, 모니터링하우스는 0.5m로 설정하였고, 또한 행원마을, 행원 농공단지는 0.8m로 설정하였다. 그림 6은 지도편집 프로그램에서 행원 지역의 디지털지도상에 표면 거칠기를 설정한 모습이다.
행원 풍력발전단지는 1998년에 1, 2호기를 시작으로 2003년까지 총 15기를 설치하였지만, 10호기부터 15호기까지는 이 연구기간 동안 설치되지 않았거나 설치 중이었으므로, 해당 풍력발전기들에 대한 결과는 제외 시켰다. 또한, 심각한 결손이 발생한 달은 다른 해의 데이터를 이용하여 비례식으로 계산하였다.
본 연구에서는 WAsP을 이용하여 제주도 행원 풍력발전단지의 발전량을 예즉하고 그 결과를 실제 측정한 결과와 비교 . 분석하였다.
8)을 이용하여 행원 풍력발전단지에서의 성능을 예측하고 실제 측정된 데이터와 비교 ・ 분석하고자 한다. 이를 통하여 풍력발전기의 적합한 설치장소를 검토하고, 나아가 한국지형에서 WAsP의 이용가능성과 한계를 파악하고, 보완.수정방향도 제시하고자 한다.
14기로, 총 15기가 설치 되어있다. 정확한 예즉을 위해 쑹력발전기의 허브높이에서 풍속을 즉정해아하므로, 5호기를 제외한 나머지 풍력 발전기의 허브 높이와 같은 45m의 기상측정마스트를 설치하여 운영하였다. 마스트에 장착된 계측장비 (NRG #9300 Wind Data Logger) 는 신호선을 통해 표 1에 나타낸 센서들과 연결되어 지속적으로 풍속 및 풍향데이터를 수집하게 된다.
표 1. 측정센서의 특성

특히, 본 연구에서는 행원 풍력발전단지내의 각 풍력발전기와 장애물들의 정확한 위치와 크기, 형태를 측정하기 위해 Garmin사의 DGPS-53 수신기를 이용하였다 $ DGPS-53 수신기는 1초에 한번 좌표 값을 수신 받고, 본 연구에서는 고정된 위치에서 5분 동안 측정된 두 차례의 평균값을 좌표값으로 취하였다. 그림 2에 DGPS-53 수신기의 외관과 풍력발전기의 위치를 측정하는 모습을 나타내었고, 그 정밀도는 표 2와 같다.

대상 데이터

다양한 지형 및 바람의 흐름을 변화시키는 요소들을 나타내기 위하여 WAsPea칠기 모델, 산악지형 모델 및 장애물 모델을 포함하고 있다. 데이터처리 과정은 크게 raw data의 분석, wind atlas data의 생성, wind climate 의 예측, 풍력에너지 잠재량 예측, 풍력발전단지의 출력계산 등 5단계로 구성되어 있다. 그림 1에 WAsP의 전형적인 구동 예를 보여준다.
정확한 예즉을 위해 쑹력발전기의 허브높이에서 풍속을 즉정해아하므로, 5호기를 제외한 나머지 풍력 발전기의 허브 높이와 같은 45m의 기상측정마스트를 설치하여 운영하였다. 마스트에 장착된 계측장비 (NRG #9300 Wind Data Logger) 는 신호선을 통해 표 1에 나타낸 센서들과 연결되어 지속적으로 풍속 및 풍향데이터를 수집하게 된다. 일정 기간이 지난 후, 데이터가 저장된 메모리 카드를 회수하고 컴퓨터로 자료를 읽고 분석하는 과정을 거치게된다.
풍황데이터는 2002년 7월 1일부터 2003년 6월 30일까지 1년간 수집되었고, WAsP으로 분석되었다. 측정지점의 바람장미와 와이불 분포에 대한 결과를 그림 5에 나타낸다.
행원 풍력발전단지는 제주도 북제주군 구좌읍 행원리에 위치하고 있으며, 그림 3은 한국항공우주연구원 아리랑 위성 1호가 전자광학카메라(EOC)로촬영한 행원지역 위성사진이다. 이 지역은 북동쪽으로는 바다와 인접해 있고, 남서쪽으로는 언덕과 산이 없는 평지지형을 이루고 있는 곳으로 WAsP 에서 유동박리가 일어나지 않는 지형조건을 만족한다.

이론/모형

DGPS-53 수신기로 계측된 각 풍력발전기와 기상측정마스트의 정확한 위치 좌표가 디지털 지도에 입력되었다. 디지털지도는 국립지 리원에서 제공하는 행원지역의 등고선 지도를 이용하였고, 그림 4 에 그 결과를 나타낸다.

성능/효과

색이 짙은 곳일수록 평균풍속과 풍력에너지밀도가 낮은 지형을 나타내고, 색이 옅은 곳일수록 높은 평균풍속과 풍력에너지밀도가 존재함을 의미한다.
전체적으로 실제 연간발전량과 예상 연간발전량은 그 경향이 비슷하게 나타나고, 거칠기 길이를 설정하였을 때에 보다 실제 연간발전량에 근접함을 확인할 수 있다. 따라서 보다 실제 연간발전량에 가깝게 예측하기 위해서는 장기간 데이터 축적 및 분석을 통해 적절한 거칠기길이를 찾아 적용하여야 할 것이다.
전체적으로 행원지역에 설치된 풍력발전기는 먼저 설치된 1호기에서 9호기까지는 행원지역의 해안가를 따라 활처럼 구부러진 형태로 배치되어 있으며, 나중에 설치된 10호기부터 15호기까지는 내륙지역 쪽으로 배치되어 있음을 알 수 있다.

후속연구

따라서 WAsP에서 사용하는 각 모델들의 가정과 한계를 인식하고, 오차가 발생할 수 있는 요인들을 정확히 파악하여 고려한다면, 풍력발전단지를 건설하기 전에 그 발전량을 예측하고, 나아가 풍력발전기들의 최적배치를 파악하기 위한 보조수단으로 WAsP을 이용할 수 있을 것이다.
수 있다. 따라서 보다 실제 연간발전량에 가깝게 예측하기 위해서는 장기간 데이터 축적 및 분석을 통해 적절한 거칠기길이를 찾아 적용하여야 할 것이다.
따라서 향후 행원지역에 풍력발전시스템을 추가로 건설 할 경우, 풍력에너지밀도가 상대적으로 높은 해안가에 인접하여 설치할 필요가 있고, 북서쪽 방향에 기존의 풍력발전시스템이 존재할 때에는 충분한 이격거리를 두고 건설하는 것이 후류손실과 발전량 손실을 최소화 할 수 있는 방법이라고 사료된다. 장기간 데이터 축적과 분석을 통해 구체적인 이격거리가 밝혀져야 할 것이다.
보다 정확한 예측을 위해서는 장기간 동안 데이터를 수집한 후, 전술한 오차요인들을 분석하여 보정하고, 여러가지 WAsP의 변수를 한국지형에 맞게 적용시켜야 할 것이다.
장기간 데이터 축적과 분석을 통해 구체적인 이격거리가 밝혀져야 할 것이다.
그 결과 예상 발전량과 실제발전량과의 오차가 발생하지만 그 경향이 비슷하고, 적절히 거칠기길이를 설정했을 때 실제 발전량에 보다 가깝게 예측된다. 향후 장기간 데이터 축적과 분석을 통해 한국지형에 맞는 이격거리와 거칠기길이를 찾아야 할 것이다.

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