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신재생에너지 = New & Renewable Energy, v.5 no.4, 2009년, pp.29 - 32
신형기
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| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 에어포일 최적설계 기법으로 Genetic Algorithm를 이용할 경우 장점은 무엇인가? | 최적설계 기법은 MIGA(Multi- Island Genetic Algorithm)을 채용하였다. 기본적으로 Genetic Algorithm의 경우 국부적인 최적값을 찾는 것을 피하여 전체 설계 영역에서 최적값을 찾는데 유리하다. 그러나 구배법 등에 비하여 표본이 많이 필요하기 때문에 설계 시간이 많이 걸리는 단점을 갖는다. | |
| 풍력발전기의 대형화로 인한 문제는 무엇이 있는가? | 현대의 풍력발전기는 점점 대형화 되어가고 있으며 현재 3MW급 풍력발전기가 상용화 되고, 5MW급의 경우 프로토타입이 시험중이다1). 이와 같은 대형화는 블레이드 길이가 50m이상으로 증가하게 만들며 이에 따라 블레이드에서 발생하는 공력하중이 큰 문제점으로 작용하게 된다. 3MW 급, 45m 내외의 길이를 가지는 블레이드의 경우 기존의 설계 방식으로도 어느 정도 상용화가 가능하였지만 블레이드 길이가 60m에 육박하는5MW 이상의 풍력 발전기의 경우 기존의 방식으로는 시장에서 경쟁력을 가지기에 한계를 갖는다. | |
| 블레이드의 하중을 능동적으로 저감하는 방법 중 가장 구현성이 높은 방법은 무엇인가? | 이에 따라 유럽과 미국에서는 이러한 하중을 능동적으로 저감하고자 다양한 연구를 수행하고 있다2). 이러한 능동제어 방법 가운데 가장 현실적 구현성이 높은 방법은 블레이드의 팁 부분의 뒷전에 마이크로 탭 또는 플랩을 부착하는 방식이다3). 현재 국내에서는 이 가운데 플랩을 부착하여 능동적으로 하중을 저감하고자 하는 방법에 대하여 원천기술에 대한 연구를 수행하고 있다. |
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