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북한 지역에서의 30년 동안의 평균 바람 지도
A 30-year Average Wind Map in North Korea 원문보기

한국지구과학회지 = Journal of the Korean Earth Science Society, v.30 no.7, 2009년, pp.845 - 854  

서은경 (공주대학교 사범대학 지구과학교육과) ,  윤준희 (공주대학교 사범대학 지구과학교육과) ,  박영산 (서울대학교 기초과학연구원)

초록
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북한의 풍력발전 가능성을 조사하기 위한 첫 단계로 북한 지역에서의 30년 동안의 27개 지점의 지상관측자료 중 풍속과 풍향 자료를 이용하여 이 지역에서의 기후학적 바람 자원을 분석하였다. 바람자원 분석을 위해 풍속의 확률 밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 접근하였다. 지표로부터 50 m 고도에서 연중 평균 풍속이 4.0 m/s 이상인 지역은 대체적으로 개마고원 지역과 황해도 해안 지역이었다. 이 지역들은 비교적 바람 자원이 풍부한 것으로 나타났다. 풍속이 5 m/s 이상을 유지하는 지속시간이 가장 긴 계절은 봄이었고, 짧은 계절은 여름이었다. 관측 지점 중 장진과 양덕이 지속시간이 가장 길고 평균 풍속도 가장 큰 곳이었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

To examine the wind energy potential of North Korea, climatological wind map was constructed using the 30-year hourly observations of wind speed and direction at 27 meteorological stations. This examination was based on the Weibull model, which represents the probability density distribution of wind...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 27개의 관측 지점 중에서 풍속이 높게 나타나며, 비교적 긴 지속시간(80 m에서 풍속이 5 m/s 이상인 시간)을 가진 5개의 관측 지점(선봉, 장진, 양덕, 남포, 해주)을 선정하여, 각 지점별로 그 지역의 지형적 특성과 바람의 특성을 알아보고자 한다. 계절별 풍향의 빈도를 Fig.
  • 따라서 본 연구는 북한의 풍력발전 가능성을 확인하기 위한 첫 단계로 북한 지역에서의 30년 동안의 27개 지상관측지점자료 중 풍속과 풍향 자료를 근거로 북한지역에서의 바람 자원을 분석하고자 한다. 이를 통해 북한 지역에서의 바람장과 풍력발전 가능성을 조사하고자 한다.
  • 비록 지상에서의 바람(10 m 고도)이 무풍일지라도 50 m와 80 m에서의 바람은 무풍이 아닐 수 있기 때문에, 무풍이 많은 지상 자료를 바람지수식(wind power law)에 넣어 특정 고도에서의 풍속으로 외삽할 경우 실제 바람보다 과소평가될 수 있는 문제가 발생하게 된다. 따라서 이 문제를 잘 알려진 바람 풍속의 확률밀도함수로 해결하고자 한다. 특히 북한의 자료에 대해서는 양질의 검사를 수행할 수 없는 상황이지만, 30년간의 장기간의 자료를 사용함으로써 무작위 오차(random error)를 현저히 낮출 수 있을 것으로 기대된다.
  • 따라서 본 연구는 북한의 풍력발전 가능성을 확인하기 위한 첫 단계로 북한 지역에서의 30년 동안의 27개 지상관측지점자료 중 풍속과 풍향 자료를 근거로 북한지역에서의 바람 자원을 분석하고자 한다. 이를 통해 북한 지역에서의 바람장과 풍력발전 가능성을 조사하고자 한다. 특히, 30년간의 바람 자료는 북한 지역에서의 신뢰성 있는 기후학적 풍력 지도를 산출할 수 있기에 충분한 기간으로 보여진다.

가설 설정

  • 이 연구는 북한지역의 풍력 자원을 조사하기 위한 사전 연구로 30년간의 북한 지역의 27개 지상 관측소의 풍속(고도 10 m)을 수집하였다. 이 풍속을 고도 50 m로 환산하였으며, 풍속의 확률밀도함수를 Weibull함수로 가정하여 분석하였다. 30년 동안의 지상 관측 자료를 바탕으로 볼 때, 대체적으로 황해도 해안지역과 개마고원지역에서 평균 풍속이 북한 전역에서의 평균 풍속 4.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
풍력에너지가 대체에너지 중 가장 각광받고 있는 이유는 무엇인가? 재생에너지 중의 하나인 풍력에너지는 이미 세계적으로 70여 개 국에서 도입하고 있는 가장 광범위한 기술 기반을 가진 것으로 다른 신재생에너지 발전 기술보다 양적으로 급속하게 성장하고 있다. 이처럼 풍력에너지가 대체에너지 중 가장 각광받고 있는 이유는 바람 자원의 경우 무한히 재생 가능한 에너지로 활용의 극대화를 꾀할 수 있기 때문이다. 또한 풍력 발전은 투자 비용 면에서 원자력이나 화력 등에 비해 훨씬 효율적이기 때문이다. 정부는 풍력발전을 선진국 수준의 공급 규모로 확장시킬 계획이며(방형준, 2007; 지식경제부, 2008), 이러한 계획은 남한의 바람 분포에 대한 많은 연구와 연계되어 있다(e.
북한이 풍력자원 연구를 위해 무엇을 하고 있는가? 북한의 경우 2007년 교토의정서에 가입하면서 유엔 기후변화 협약에 따른 온실가스 배출 감축에 동참하였다. 풍력자원 연구를 위해 북한은 1978년 풍력자원 조사단을 구성하여 북한 전 지역에 걸쳐 130개 지점에서 풍속 데이터 측정기를 설치하여 풍속 데이터를 수집해왔음을 보고하고 있다(이유진 외, 2007). 하지만 국내에서 북한의 바람자료를 획득하는데 있어서 많은 어려움이 있기 때문에 북한지역의 바람장에 대한 연구는 아직 매우 미약한 형편이다.
본 논문에서 북한의 풍력발전 가능성을 조사하기 위한 첫 단계로 북한 지역에서의 30년 동안의 27개 지점의 지상관측자료 중 풍속과 풍향 자료를 이용하여 이 지역에서의 기후학적 바람 자원을 분석하였고,이때 풍속의 확률 밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 접근였는데, 그 결과는 어떠한가? 바람자원 분석을 위해 풍속의 확률 밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 접근하였다. 지표로부터 50 m 고도에서 연중 평균 풍속이 4.0 m/s 이상인 지역은 대체적으로 개마고원 지역과 황해도 해안 지역이었다. 이 지역들은 비교적 바람 자원이 풍부한 것으로 나타났다. 풍속이 5 m/s 이상을 유지하는 지속시간이 가장 긴 계절은 봄이었고, 짧은 계절은 여름이었다. 관측 지점 중 장진과 양덕이 지속시간이 가장 길고 평균 풍속도 가장 큰 곳이었다.
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참고문헌 (16)

  1. 강양구, 2007, 아톰의 시대에서 코난의 시대로. 프레시안북, 서울, 295 p 

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  3. 기상청, 2007, 풍력자원지도 개발 연구 보고서. 기상청자료 관리서비스팀, 11-1360000-000355-14, 102 p 

  4. 김건훈, 경남호, 김은일, 이철형, 박완순, 김홍우, 주영철, 이동현, 유승덕, 2002, 국내 풍력자원 조사 및 풍력단지 사전 개발 연구. 한국에너지기술연구원, KIER-A24510, 

  5. 김도우, 변희룡, 2008, 한반도 바람자원의 시공간적 분포. 대기지, 18, 171-182 

  6. 김현구, 이화운, 정우식, 2005, 한반도 바람지도 구축에 관한 연구 I. 원격탐사자료를 이용한 해상풍력자원 평가. 한국대기환경학회지, 21, 63-72 

  7. 김현구, 장문석, 이화운, 김동혁, 최현정, 2006, 수치바람모의에 의한 저해상도 국가 바람지도의 구축. 한국태양에너지학회지, 26, 31-38 

  8. 박경호, 김건훈, 조덕기, 전홍석, 1994, 국내의 풍력자원 분포특성분석. 한국에너지공학회지, 3, 187-192 

  9. 방형준, 2007, 풍력발전기술의 현황과 전망. 한국태양에너지학회지, 6, 3-12 

  10. 산업자원부, 2007, 중대형 풍력발전 시스템의 성능평가 기반 및 기술기준 확보. 산업자원부, 2004-N-WD10-P-02, 392 p 

  11. 이유진, 이강준, 윤지훈, 장주영, 2007, 남북에너지 협력방안 연구-재생가능에너지를 중심으로. 국회사무처, 120 p 

  12. 이은정, 조일성, 허철운, 김태룡, 이동일, 김영신, 2008, 기상정보를 활용한 풍력자원지도 개발 연구. 한국기상학회 봄 학술대회 논문집, 332-333 

  13. 지식경제부, 2008, 제1차 국가에너지기본계획(2008-2030). 제3차 국가 에너지위원회, 의안번호 제1호, 179 p 

  14. Celik, A.N., 2003, A statistical analysis of wind power density based on the Weibull and Rayleigh models at the southern region of Turkey. Renewable Energy, 29, 593-604 

  15. Khan, M.J. and Iqbal, M.T., 2004, Wind energy resource mapof Newfoundland. Renewable Energy, 29, 1211-1221 

  16. Weisser, D. and Foxon, T.J., 2003, Implications of seasonal and diurnal variations of wind velocity for power output estimation of a turbine: A case study of Grenada. International journal of Energy Research, 27, 1165-1179 

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