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문제 정의
- 이에 따라 북한은 신재생에너지의 개발에 관심을 갖게 되었으며 그 중에서 풍력에너지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그래서 본 연구는 우리나라에서 상세한 북한 풍력-기상자원지도를 개발하여 남북 간의 기술교류 및 미래 에너지자원의 확보에 도움이 되고자 진행하였다.
- 북한의 경우에도 서은경 등 (2009)은 관측값을 이용하여 50m와 80m 바람의 평가를 하였으며 이 중에서도 80m 고도에서 풍력에너지 생산에 용이한 고도임을 밝힌바 있다. 그래서 본 연구에서 50 m와 80 m 고도 중에서 80 m에 초점을 맞추어 북한의 풍력-기상 자원지도를 작성하고자 하였다. 이 80 m 높이에서의 풍력-기상자원지도가 수치모델을 통해서 산출되었으며, 이렇게 산출된 풍력-기상자원지도의 검증을 위해서는 지상으로부터 80 m 높이의 관측자료와 검증이 이루어져야 한다.
- 따라서 복잡한 지형의 효과를 고려하기 위해 수치모델을 이용하여 1km 해상도를 갖는 고해상도의 풍력-기상자원지도를 구축하고자 한다. 본 연구에서는 북한의 풍력-기상자원지도의 작성을 위해 2장에서는 수치모의 방법을 기술하고, 작성된 지도의 타당성을 검토하기 위하여 관측치를 이용한 검증방법과 검증결과를 3장에 제시하였고, 4장에 북한 풍력 자원의 평가의 순으로 기술하고자 한다.
- 또한 변재영 등 (2010)은 이 수치모델을 이용하여 남한 풍력-기상자원지도를 작성을 하였다. 따라서 본 연구는 북한의 전 영역을 대상으로 1 km 해상도의 풍력-기상자원지도 개발을 위해 수치모델을 이용하여 매우 상세한 결과를 도출하고자 하기 때문에 WRF 모델은 본 연구에서 사용하기에 적합하다고 판단된다. 모델의 도메인은 Fig.
- 이렇게 구축된 TMY의 월별, 연별 평균은 11년 동안에 대한 전체 월별, 연별 평균과 매우 유사하다. 본 연구에서는 이와 같이 통계적인 기법들을 바탕으로 구성된 TMY의 기간을 이용하여 11년을 대표하는 북한 풍력-기상자원지도를 개발하고자 한다.
- 이러한 국면에 처한 북한은 풍력에너지를 원활히 확보하기 위해 국제사회에 도움을 얻고자 한다. 이에 우리나라에서의 북한 풍력-기상자원지도 개발은 남북의 기술 교류 확대와 미래 에너지자원의 확보를 위해서 그 의미가 크다 (서은경 등, 2009).
제안 방법
- 그리고 선정된 후보년도들을 바탕으로 기상요소별로 Root Mean Squared Distance (RMSD) 및 표준점수를 계산한다. 각 기상요소별로 표준 점수의 가중합(주성분분석법 이용)으로 작성된 TMM 점수를 바탕으로 최종적인 TMM을 구축한다. 이렇게 구축된 TMM을 각 달마다 정리하면 최종적으로 Table 2와 같이 TMY가 구성된다.
- 첫 번째 단계는 전국의 정규기상관측소에서 11년(1998~2008년)동안에 측정된 시간별 자료를 바탕으로 기상요소별, 관측소별, 월별로 단기 및 장기 누적도수분포표를 작성하고 이를 토대로 각 기상요소별, 관측소별로 Finkelstein-Schafer (FS)의 통계 모형으로 계산한다. 그리고 계산된 FS값을 바탕으로 각 관측소별로 각각 년마다 월별로 FS통계의 가중치 합에 대한 표를 작성한다. 두 번째 단계는 각 관측소별로 계산된 가중치들을 바탕으로 표준화를 실시하여 통계표를 합산해서 작성한 후에 각 달별로 Typical Meteorological Month (TMM)로서 후보년도 5개의 년도들을 선정한다.
대상 데이터
- 본 연구에서 북한 풍력-기상자원지도의 검증은 다음과 같이 실시하였다. 검증을 위해 우리나라에서 활용 가능한 북한의 관측자료는 27개 지상관측소에서 관측한 지상 10m 고도, 3시간 간격의 풍향, 풍속 자료이다. Fig.
- 2는 27개 관측소의 지도상에 위치와 관측소명, 해발고도를 나타내었다. 관측소의 특징을 살펴보면, 백두산 인근의 삼지연이 1386 m로 가장 높은 곳에 위치한 관측소이며, 개마고원 지역의 풍산, 장진이 1000m 이상의 고도에 위치한 관측소이다. 앞의 지역과 다르게 두만강 하류 지역의 선봉, 서해안에 위치한 신의주와 용연는 10 m 이하의 고도에 위치한 관측소이다.
- 1과 같이 북한의 전 지역을 반영할 수 있도록 영역을 설정하였다. 그리고 1 km의 해상도를 갖는 북한 풍력-기상자원지도를 개발하기 위해서 지형 자료는 1 km 해상도의 USGS (United States Geological Survey) 지형 자료를 활용하였다. 지표이용도 자료는 최근에 개발된 WRF V3.
- 그리고 계산된 FS값을 바탕으로 각 관측소별로 각각 년마다 월별로 FS통계의 가중치 합에 대한 표를 작성한다. 두 번째 단계는 각 관측소별로 계산된 가중치들을 바탕으로 표준화를 실시하여 통계표를 합산해서 작성한 후에 각 달별로 Typical Meteorological Month (TMM)로서 후보년도 5개의 년도들을 선정한다. 그리고 선정된 후보년도들을 바탕으로 기상요소별로 Root Mean Squared Distance (RMSD) 및 표준점수를 계산한다.
- 북한 풍력-기상자원지도 생산을 위한 모델의 주요 조건은 Table 1에 나타내었다. 모델을 수행하기 위해 사용한 초기 및 경계자료는 1o의 해상도인 National Centers for Environmental Prediction Final (NCEP FNL)의 재분석자료를 이용하였다. 그리고 수치모델에서 바람은 대기경계층 물리과정과 지면모델의 조건에 의해 민감하게 반응하기 때문에 서범근 (2010)의 연구를 바탕으로 대기경계층 물리과정은 Mellor-Yamada-Janjic (MYJ, Mellor and Yamada, 1974) 방안을 선정하였다.
- 북한 풍력-기상자원지도는 수치모델 WRF을 활용하였으며, 1998~2008년을 대표할 수 있는 TMY을 바탕으로 산출되었다. 모델의 검증을 위해 북한의 27개소 관측소에서 측정한 지상 10m의 풍향, 풍속 자료를 이용하였다. 전체적으로 산출된 풍속은 관측값보다 과대모의된 것으로 나타났다.
- 그리고 수치모델에서 바람은 대기경계층 물리과정과 지면모델의 조건에 의해 민감하게 반응하기 때문에 서범근 (2010)의 연구를 바탕으로 대기경계층 물리과정은 Mellor-Yamada-Janjic (MYJ, Mellor and Yamada, 1974) 방안을 선정하였다. 지면온도와 토양 수분 모수화에 대한 지면모델물리과정은 지표이용도를 MODIS자료로 사용하기 때문에 Noah (Chen and Dudihia, 2001)로 선정하였다.
- 그리고 1 km의 해상도를 갖는 북한 풍력-기상자원지도를 개발하기 위해서 지형 자료는 1 km 해상도의 USGS (United States Geological Survey) 지형 자료를 활용하였다. 지표이용도 자료는 최근에 개발된 WRF V3.1부터 적용된 1 km의 해상도인 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)를 이용하였다. 이 자료는 기존의 WRF에서 내장되어 있던 USGS의 지표이용도 자료보다 한반도를 현실적이고 최신의 지표이용상태를 표현하고 있다.
데이터처리
- 두 번째 단계는 각 관측소별로 계산된 가중치들을 바탕으로 표준화를 실시하여 통계표를 합산해서 작성한 후에 각 달별로 Typical Meteorological Month (TMM)로서 후보년도 5개의 년도들을 선정한다. 그리고 선정된 후보년도들을 바탕으로 기상요소별로 Root Mean Squared Distance (RMSD) 및 표준점수를 계산한다. 각 기상요소별로 표준 점수의 가중합(주성분분석법 이용)으로 작성된 TMM 점수를 바탕으로 최종적인 TMM을 구축한다.
- 풍속에 대한 검증은 식 (1)과 식 (2)을 이용하여 Bias와 RMSE (Root Mean Square Error)를 계산하여 평가하였다. 풍향에 대해서는 식 (3)을 이용하여 MAE(Mean Absolute Error)로 평가하였다.
이론/모형
- 모델을 수행하기 위해 사용한 초기 및 경계자료는 1o의 해상도인 National Centers for Environmental Prediction Final (NCEP FNL)의 재분석자료를 이용하였다. 그리고 수치모델에서 바람은 대기경계층 물리과정과 지면모델의 조건에 의해 민감하게 반응하기 때문에 서범근 (2010)의 연구를 바탕으로 대기경계층 물리과정은 Mellor-Yamada-Janjic (MYJ, Mellor and Yamada, 1974) 방안을 선정하였다. 지면온도와 토양 수분 모수화에 대한 지면모델물리과정은 지표이용도를 MODIS자료로 사용하기 때문에 Noah (Chen and Dudihia, 2001)로 선정하였다.
- 북한 풍력-기상자원지도는 수치모델 WRF을 활용하였으며, 1998~2008년을 대표할 수 있는 TMY을 바탕으로 산출되었다. 모델의 검증을 위해 북한의 27개소 관측소에서 측정한 지상 10m의 풍향, 풍속 자료를 이용하였다.
- 북한의 풍력-기상자원지도를 작성하기 위해서 미국 NCAR (National Center for Atmospheric Research)에서 개발한 중규모 모델인 WRF V3.1.1 (Weather Research and Forecasting model Version3.1.1)를 활용하였다 (Skamarock et al., 2008). WRF는 중규모 수치예보 및 연구에 사용되고 있으며 최근에는 도시규모, 지역규모와 같이 복잡하고 상세한 지역을 대상으로 연구가 진행되고 있다 (김유근 등, 2006; 변재영 등, 2010; 함수련 등, 2005; Lin et al.
- 바람자원평가를 위한 TMY는 2가지 단계의 알고리즘으로 구축이 되었다. 첫 번째 단계는 전국의 정규기상관측소에서 11년(1998~2008년)동안에 측정된 시간별 자료를 바탕으로 기상요소별, 관측소별, 월별로 단기 및 장기 누적도수분포표를 작성하고 이를 토대로 각 기상요소별, 관측소별로 Finkelstein-Schafer (FS)의 통계 모형으로 계산한다. 그리고 계산된 FS값을 바탕으로 각 관측소별로 각각 년마다 월별로 FS통계의 가중치 합에 대한 표를 작성한다.
- 풍속에 대한 검증은 식 (1)과 식 (2)을 이용하여 Bias와 RMSE (Root Mean Square Error)를 계산하여 평가하였다. 풍향에 대해서는 식 (3)을 이용하여 MAE(Mean Absolute Error)로 평가하였다.
성능/효과
- Fig. 8(b)의 주풍향 분포를 살펴보면, 북한의 양강도와 함경남북도, 평안남북도, 황해남북도가 주로 북서풍을 나타내고 있으며, 강원도, 양강도 북부 지역과 자강도 지역은 남서풍이 주로 나타나고 있다. 이러한 주풍향 분포의 경향성은 5 ms-1 이상의 주 풍향 분포 (Fig.
- 주풍향 비율은 북한의 내륙을 포함한 대부분 지역에서 20~45%으로 나타났으며, 태백산맥과 함경산맥의 중심 부근에는 50% 이상으로 나타났다. 5ms-1 이상 주풍향 비율은 앞의 모든 풍속에 대한 주풍향 비율보다 감소하는 경향을 보였으며, 5ms-1 이상 풍속 비율은 함경도 북부 해안 부근, 평안북도 북부 지역, 황해도와 평안남도 서부 지역에서 50% 이상인 것으로 나타나 약 반년 이상 동안에 5 ms-1의 풍속이 발생하는 지역인 것을 확인 할 수 있어 풍력단지 조성에 좋은 조건의 지역임을 알 수 있었다.
- 8ms-1를 갖는다. Bias와 RMSE에서 모두 1~4월과 11~12월이 RMSE의 연평균보다 크게 나타났으며, 6~9월이 RMSE의 연평균보다 적은 오차를 나타내었다. 풍향은 MAE (Fig.
- 이러한 계절적인 결과는 수십 년의 관측자료를 바탕으로 분석된 계절적인 특성 결과와 같게 나타나 본 연구에서의 북한 풍력-기상자원지도는 기후적인 특징을 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다 (서은경 등, 2009). 각 월마다 지역별로 살펴볼 때 풍속이 강한 지역은 앞에서 설명한 연평균 풍속 분포에서 나타난 지역과 같이 태백산맥과 함경산맥 지역과 개마고원, 압록강 하류 지역과 황해도와 평안남도의 해안 지역으로 나타났다. 또한 태백산맥과 함경산맥을 중심으로 5 ms-1의 풍속이 연중 내내 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
- 월별 풍속의 분포를 바탕으로 계절별로 살펴보면 풍속의 세기가 봄, 겨울, 가을, 여름순의 달들로 감소하는 것으로 나타났다. 각 월별로 풍속이 강한 지역은 연평균과 유사한 지역에서 높은 풍속 분포를 보였으며 특히 태백산맥과 함경산맥의 중심 지역에는 모든 달에서 5ms-1 이상의 풍속 분포를 나타나므로 풍력발전에 연중 용이한 바람이 발생하는 지역임을 알 수 있다.
- 계절별로 관측소지점의 RMSE를 살펴보면 해발고도가 낮은 지역인 평양, 사리원, 개성, 안주, 남포가 2.0~3.1ms-1의 오차를 보이는 것으로 나타났다. 이와 반대로 고도가 높은 지역인 개마고원 일대의 중강, 삼지연, 강계, 장진, 혜산, 풍산, 희천, 양덕 지역은 계절별로 오차의 변동이 크며, RMSE가 2.
- 3(c))의 그래프들로부터 자원지도가 모든 달에 대해서 실제 관측값보다 과대 추정되는 것으로 나타났다. 관측값의 연평균 풍속은 2.6ms-1이며 자원지도의 연평균 풍속은 4.6 ms-1으로 나타났다. 이에 대한 Bias는 연평균으로 1.
- 3백만 tCO2eq이라고 하였다. 그리고 이러한 온실가스 배출의 비중은 에너지사용에서 88.62%, 농업에서 5.76%, 산업공정에서 4.88%, 폐기물에서 0.73%로 나타나 에너지사용이 온실가스 배출의 대부분을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 또한 온실가스 중에서 CO2가 83.
- 각 월마다 지역별로 살펴볼 때 풍속이 강한 지역은 앞에서 설명한 연평균 풍속 분포에서 나타난 지역과 같이 태백산맥과 함경산맥 지역과 개마고원, 압록강 하류 지역과 황해도와 평안남도의 해안 지역으로 나타났다. 또한 태백산맥과 함경산맥을 중심으로 5 ms-1의 풍속이 연중 내내 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
- 전체적으로 산출된 풍속은 관측값보다 과대모의된 것으로 나타났다. 모든 관측소에 대한 월별 오차를 살펴보면 풍속에 대해 RMSE가 월평균 2.8ms-1로 나타났으며, Bias가 월평균 1.8ms-1로 나타났다. 풍향은 월평균 49.
- 본 연구를 통해 산출된 1 km 해상도의 80m 고도 북한 풍력-기상자원지도는 대체로 산지 지역에서 풍속이 강하고, 평야 지역에서는 풍속이 약하게 분포하는 것으로 나타나 지형에 따라 분포가 풍속에 영향을 주는 것으로 나타났다. 태백산맥, 함경산맥의 산악 지역과 개마고원 지역에서 높은 풍속 분포를 보였으며 압록강의 하류 지역, 황해도와 평안남도의 서해안 지역에서 5ms-1 이상 풍속의 분포를 보였다.
- 연 최대풍속은 15~45 ms-1로 고산 지역일수록 높은 최대풍속을 나타내었으며, 주풍향 분포와 풍속 5 ms-1 이상일 때의 주풍향 분포는 북한 대부분 지역이 북서풍을 나타내고 있으며 강원도, 양강도 북부 지역과 자강도 지역은 남서풍이 부는 것으로 나타났다. 주풍향 비율은 북한의 내륙을 포함한 대부분 지역에서 20~45%으로 나타났으며, 태백산맥과 함경산맥의 중심 부근에는 50% 이상으로 나타났다.
- 월별 풍력-기상자원지도를 보면 2, 3, 4월이 가장 높은 풍속 분포를 보이는 달들이고, 8, 9월이 가장 적은 풍속 분포를 보이는 달들이다. 월별 풍속의 분포를 바탕으로 계절별로 살펴보면 풍속의 세기가 봄, 겨울, 가을, 여름순의 달들로 감소하는 것으로 나타났다. 각 월별로 풍속이 강한 지역은 연평균과 유사한 지역에서 높은 풍속 분포를 보였으며 특히 태백산맥과 함경산맥의 중심 지역에는 모든 달에서 5ms-1 이상의 풍속 분포를 나타나므로 풍력발전에 연중 용이한 바람이 발생하는 지역임을 알 수 있다.
- 5는 관측소별로 풍력-기상자원지도에서 10m 풍속 자료와 관측자료를 바탕으로 TMY기간 동안의 연평균 RMSE를 나타낸 것이다. 이 연평균 RMSE를 살펴보면 관측소들 중에서 장전이 가장 큰 오차를 나타내었으며, 평양, 사리원, 개성이 가장 적은 오차를 보였다. 중강, 삼지연, 강계, 혜산, 구성, 장진, 용연, 청진 등이 3.
- 모델의 검증을 위해 북한의 27개소 관측소에서 측정한 지상 10m의 풍향, 풍속 자료를 이용하였다. 전체적으로 산출된 풍속은 관측값보다 과대모의된 것으로 나타났다. 모든 관측소에 대한 월별 오차를 살펴보면 풍속에 대해 RMSE가 월평균 2.
- 풍력자원이 풍부한 2, 3, 4월에서 5ms-1 이상 평균 풍속이 나타나는 지역이 2월보다 3, 4월에 넓은 범위에서 나타났으며, 서해안 지역이 2월에 3, 4월보다 강한 풍속 분포 지역임을 알 수 있었다. 전체적인 풍속의 흐름을 월별로 정리하면 2월부터 3, 4월까지 강한 바람의 분포를 보이다가 5월을 기점으로 점차 풍속이 약해지면서 8, 9월에 풍속이 가장 약한 바람의 분포를 보이며 10월부터 점차 강해지는 흐름을 보이고 있다. 이와 같은 월별 변동의 흐름으로 계절적으로는 풍력자원을 살펴보면 봄, 겨울, 가을, 여름 순으로 풍력자원이 약화되는 것으로 나타났다.
- 이상일 때의 주풍향 분포는 북한 대부분 지역이 북서풍을 나타내고 있으며 강원도, 양강도 북부 지역과 자강도 지역은 남서풍이 부는 것으로 나타났다. 주풍향 비율은 북한의 내륙을 포함한 대부분 지역에서 20~45%으로 나타났으며, 태백산맥과 함경산맥의 중심 부근에는 50% 이상으로 나타났다. 5ms-1 이상 주풍향 비율은 앞의 모든 풍속에 대한 주풍향 비율보다 감소하는 경향을 보였으며, 5ms-1 이상 풍속 비율은 함경도 북부 해안 부근, 평안북도 북부 지역, 황해도와 평안남도 서부 지역에서 50% 이상인 것으로 나타나 약 반년 이상 동안에 5 ms-1의 풍속이 발생하는 지역인 것을 확인 할 수 있어 풍력단지 조성에 좋은 조건의 지역임을 알 수 있었다.
- 하지만 특정 지역은 계절별로 오차의 변동이 나타났다. 중강, 삼지연, 강계, 장진, 혜산, 풍산, 희천, 양덕 지역들과 같이 북한의 개마고원 일대의 고도가 높은 지역에서는 봄철에 RMSE이 가장 크게 나타났으며, 계절별 오차는 겨울이 가장 낮게 나타났다. 이들 지역의 RMSE 분포는 2.
- 이 연평균 RMSE를 살펴보면 관측소들 중에서 장전이 가장 큰 오차를 나타내었으며, 평양, 사리원, 개성이 가장 적은 오차를 보였다. 중강, 삼지연, 강계, 혜산, 구성, 장진, 용연, 청진 등이 3.5 ms-1의 RMSE 값을 갖는 것으로 나타났다.
- 타났는데 모든 바람에 대한 주풍향 비율인 20~70%보다 감소한 것으로 나타났다. 북한 내륙에서 주풍향 비율이 20% 이상 나타나는 지역이 5 ms-1 이상 풍속의 주풍향 비율에서 약 10% 미만으로 감소하였다.
- 본 연구를 통해 산출된 1 km 해상도의 80m 고도 북한 풍력-기상자원지도는 대체로 산지 지역에서 풍속이 강하고, 평야 지역에서는 풍속이 약하게 분포하는 것으로 나타나 지형에 따라 분포가 풍속에 영향을 주는 것으로 나타났다. 태백산맥, 함경산맥의 산악 지역과 개마고원 지역에서 높은 풍속 분포를 보였으며 압록강의 하류 지역, 황해도와 평안남도의 서해안 지역에서 5ms-1 이상 풍속의 분포를 보였다. 이와 같은 지역에서 풍력발전에 용이한 바람이 부는 것을 확인 할 수 있었다.
- 이러한 지형 고도에 따른 분포는 남한 풍력-기상자원지도의 최대풍속 분포에서 산맥과 같이 높은 산지를 중심으로 최대풍속이 높게 나타났던 경향성과 유사하다 (변재영 등, 2010). 태백산맥과 함경산맥의 산지 중심 부근에서 최대풍속이 30 ms-1 이상으로 분포하고 있으며, 백두산 산지에서도 최대풍속이 약 25ms-1 이상인 지점을 나타내고 있었다. 하지만 북한의 내륙 중심은 약 20ms-1 이하의 최대풍속 분포를 나타내고 있다.
- 11월 평균 풍속 분포를 살펴보면 풍력자원이 적었던 7, 8, 9월을 기점으로 점차 증가하였으며, 5ms-1 이상 평균 풍속 분포 지역이 1, 12월보다 넓은 지역에서 나타났다. 풍력자원이 풍부한 2, 3, 4월에서 5ms-1 이상 평균 풍속이 나타나는 지역이 2월보다 3, 4월에 넓은 범위에서 나타났으며, 서해안 지역이 2월에 3, 4월보다 강한 풍속 분포 지역임을 알 수 있었다. 전체적인 풍속의 흐름을 월별로 정리하면 2월부터 3, 4월까지 강한 바람의 분포를 보이다가 5월을 기점으로 점차 풍속이 약해지면서 8, 9월에 풍속이 가장 약한 바람의 분포를 보이며 10월부터 점차 강해지는 흐름을 보이고 있다.
후속연구
- 이에 따라 본 연구의 결과는 북한에 에너지문제를 해결하기 위한 풍력에너지의 활용에 있어서 중요한 바람를 정보를 상세하게 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 작성된 북한 풍력-기상자원지도는 남북의 에너지 기술교류에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
- 북한은 풍력에너지를 포함한 신재생에너지의 활용을 위해 국제사회에 도움을 요청하고 있다. 이에 따라 본 연구의 결과는 북한에 에너지문제를 해결하기 위한 풍력에너지의 활용에 있어서 중요한 바람를 정보를 상세하게 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 작성된 북한 풍력-기상자원지도는 남북의 에너지 기술교류에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
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