[논문]풍력자원해석 및 에너지예측을 통한 풍력발전단지 설계 연구

변효인; 류지윤; 김두훈

풍력자원해석 및 에너지예측을 통한 풍력발전단지 설계 연구
The Study of the Wind Resource and Energy Yield Assessment for the Wind Park Development 원문보기

변효인 (유니슨 기술연구소 풍력개발팀) , 류지윤 (유니슨 기술연구소 풍력개발팀) , 김두훈 (유니슨 기술연구소 풍력개발팀)

This study explains ther procedure that should be taken to develp a successful wind park project. It provides a guideline for the activities and studies to be done as a step by step solution. This study follows a chronological flow throughout the whole development Process. This Paper covers technical consideration, assessment of wind energy resource, wind Park siting and energy yield calculation This presented knowledge h3s been mostly gained by the experience from Youngduk wind park project. The further comparison study will be performed between the theoretical prediction and the actual yield of the Youngduk wind park.

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문제 정의

본 연구에서는 영덕풍력발전단지의 풍력자원 분석 및 에너지 예측의 과정과 결과 그리고 발전단지 배치설계에 따른 에너지 생산량 계산의 적용사례를 소개하였다. 풍력자원 분석 및 에너지 생산량 계산에 따르면, 영덕풍력발전단지는 Hub Height 80m 기준, 발전기 배치지점에서의 평균풍속은 6.
본 연구에서는 현재 운용되고 있는 영덕풍력발전단지의 사례 연구를 통해 풍력발전단지 건설에 필요한 풍력자원의 분석과 발전단지의 정밀 배치설계 및 전력생산량 예측기법을 제시하였다.

제안 방법

가장 널리 사용되고 있는 덴마크 RIS0 연구소의 WAsP을 이용하였다. WAsPe Troen(1990)의 BZ모델과 지형분석 프로그램을 통해, 분석지점에서의 유동, 섭동 profile을 얻는다. 사각 격자가 아닌 원형 격자를 사용하며, 풍속과 풍향 측정데이터는 원주방향의 섹터에 저장된다.
사각 격자가 아닌 원형 격자를 사용하며, 풍속과 풍향 측정데이터는 원주방향의 섹터에 저장된다. WAsPe 이렇게 저장된 데이터와 계산영역의 지형, 건물과 식생에 의해 결정되는 표면 거칠기, Wake effect를 발생시키는 장애물의 영향을 고려하여 예측을 수행한다. Fig.
여기에 송전손실(2%) 및 이용률 (97%)을 고려하여, 최종적인 에너지생산량은 106, 769 MWh/ year로 계산되었다. 그러나 불확도의 요건들이 발현될 수 있으므로, 불확도 발생 신뢰도 해석을 통하여 Fig. 7과 같이 최종적인 영덕풍력 발전단지의 에너지생산량을 예측하였다.
대상지역 전체를 아우르는 풍력자원 예측결과는 풍력발전단지의 에너지 생산량을 계산할 수 있도록 각 방위별 Weibull Factor 및 Wind Rose값으로 도출하였다.
또한, Fig. 6과 같이 격자별로 예측된 값을 선형 보간하여 대상 지역 전체에 대한 풍력에너지 자원 지도를 작성하였다.
영덕 풍력 발전단지의 풍력발전기 배치 설계에는 상용프로그램인 WindPro Ver2.4를 이용하여, 유럽의 표준으로 인식되고 있는 WAsP을통해 에너지 생산량 계산을수행하였다. 풍력 발전기는 NEG-Micon사의 NM82C를 모델로 하여 풍력자원 계측기 3기의 결과를 각각반영하여 계산을수행하였다 또한, 에너지 생산량 계산에 있어서, 풍력자원의 계측, 지형수치모델, 해석 모델링 및 장기간 풍속보정 등에서 발생가능한 불확도 (Uncertainty)와송전 및 이용률에 의한 손실도 고려하였다.
4를 이용하여, 유럽의 표준으로 인식되고 있는 WAsP을통해 에너지 생산량 계산을수행하였다. 풍력 발전기는 NEG-Micon사의 NM82C를 모델로 하여 풍력자원 계측기 3기의 결과를 각각반영하여 계산을수행하였다 또한, 에너지 생산량 계산에 있어서, 풍력자원의 계측, 지형수치모델, 해석 모델링 및 장기간 풍속보정 등에서 발생가능한 불확도 (Uncertainty)와송전 및 이용률에 의한 손실도 고려하였다.
풍력에너지 자원 예측결과를 통해 대상지역 내에서 에너지생산량이 최대화될 수 있도록 풍력발전기 배치를 최적화 한다. 풍력발전기 배치 설계 시에는 다수의 풍력발전기 기종을 검토하여 대상지역의 풍황 및 기후 조건에 가장 적합한 기종의 선정이 필요하다.

대상 데이터

9m/s이며, 주 풍향은 북북서를 나타내었다. 또한, L65MW급 풍력발전기 24기, 총 39.6MW 기준 112, 318MW/y의 순수 에너지 생산량이 예측되나, 손실을 적용하고, 신뢰도 75%를 적용하면, 96, 680 MW/y의 에너지 생산량이 경제성 분석의 입력 자료로 사용되었다.

이론/모형

본 연구에서는 측정지점 간 상관도의 정량화의 척도로 피어 슨 상관계수를 이용하였다.
영덕풍력발전단지의 풍력자원 예측에는 통계적 분석기 법으로, 가장 널리 사용되고 있는 덴마크 RIS0 연구소의 WAsP을 이용하였다. WAsPe Troen(1990)의 BZ모델과 지형분석 프로그램을 통해, 분석지점에서의 유동, 섭동 profile을 얻는다.
센서 중에서 가장 중요한 풍향 . 풍속계는 일반적으로 많이 사용되는 NRG #40의 풍속계를, NRG 200P 풍향계를 이용하였다.

성능/효과

발전단지의 지형조건(Terrain 및 roughness)과 발전기 배치에 따른 배치손실만을 고려한 순수 에너지 생산량은 112, 318 MWh/year로 예측되었다. 여기에 송전손실(2%) 및 이용률 (97%)을 고려하여, 최종적인 에너지생산량은 106, 769 MWh/ year로 계산되었다.
앞서 언급한 바와 같이, 대상지역에서 계측된 풍력자원 데이터의 상관관계를 분석하였으며, 계측기간이 가장 긴 Mast#l을 기준으로 Mast#2와는 0.933, Mast#3과는 Q982로 매우 높은 상관관계를 나타내어, 모두 동일한 국지풍계에 의해 지배됨을 알 수 있다.
예측되었다. 여기에 송전손실(2%) 및 이용률 (97%)을 고려하여, 최종적인 에너지생산량은 106, 769 MWh/ year로 계산되었다. 그러나 불확도의 요건들이 발현될 수 있으므로, 불확도 발생 신뢰도 해석을 통하여 Fig.

후속연구

또한, 대상지역에서 계측된 자료는 1~3년 동안의 자료이며, 풍력발전단지는 20년간 가동될 것이므로 수집된 풍황 자료에 장기간에 걸친 기후 변화를 반드시 감안해야 한다. 즉 가장 인 근의 기상 관측소 등의 10년 이상 장기간 계측자료를 외삽 (Extrapolation)하여 예측함으로써 실측기간의 단기성에 의한 한계를 극복하고, 실제 풍력자원 예측에 반영하는데 이러한 작 업을 징기간 풍속보정(Long-term correlation)이라고 한다.
계획이다. 앞으로 풍력자원 분석, 에너지생산량 예측 및 발전단지 설계에 있어 본 연구가 활용되기를 기대한다.
향후, 영덕풍력발전단지의 에너지 생산량 예측 값과 실제 생산량의 비교연구를 통해, 예측모델의 검증을 수행할 계획이다. 앞으로 풍력자원 분석, 에너지생산량 예측 및 발전단지 설계에 있어 본 연구가 활용되기를 기대한다.

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