[논문]와이블데이터를 이용한 소형풍력발전기 출력에 대한 평가

유기표; 김영문

doi:10.7836/kses.2012.32.2.095

와이블데이터를 이용한 소형풍력발전기 출력에 대한 평가
Evaluating the Output of Small-size Wind Power Generators Using Weibull Data 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.32 no.2, 2012년, pp.95 - 104

Abstract ▼ AI-Helper

This study purposed to predict wind energy for small size wind power generators at 50m above the ground in each area using mean wind speed data for 10 minutes collected from 2001 to 2011 by meteorological data in large cities having over 60% of 15 story (50m) or higher apartments including Seoul, Daejeon, Gwangju and Daegu representing the inland region, and Busan, Incheon and Ulsan representing the coastal region. In the results of analysis, we confirmed close agree ment between observatory weather data and probability density distribution obtained using Weibull's parameters, and this suggests that Weibull's parameter is applicable to the estimation of wind energy. Hourly output energy using the mean wind speed for 10 minutes and output energy obtained from Weibull's parameter showed an error less than 5%, and thus it was found that wind energy can be evaluated using Weibull's modulus.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 현재 15층(50m)이상 고층아파트의 60%이상을 차지하면서 내륙을 대표하는 서울, 대전, 광주, 대구와 해안가를 대표하는 부산 인천, 울산을 중심으로 2001년 -2011년까지 기상대에서 계측된 10분간 풍속기상데이터를 이용하여 각 지역별 지상 50m부근에서의 소형풍력발전기에 대한 풍력에너지를 예측해보고자 한다.

제안 방법

대륙과 해안지역에 위치한 7개 광역시를중심으로 하여 10년간(2001∼ 2011)10분간격으로 측정된 기상대의 풍속데이터에 대해서 와이블 계수를 이용하여 소형 풍력발전기의 에너지 출력에 대한 평가를 실시한 후 다음과 같은 결론을 얻었다.
그리고 지역별 월별평균풍속분포에는 7월의 광주를 제외하고 6개 지역 모두에서 3월, 4월에서 연중 가장 큰 평균풍속분포를 나타내고 있었다. 시간대별풍속분포의 특성을 알아보았다. 새벽시간대보다는 정오(12시)이후에 많은 풍속이 불고 있는 것을 알 수있었다.
해석대상 지역마다 풍속계의 높이가 서로 상이하기 때문에 일정한 높이로 일치시키기 위해 표 1과 식 (1)을 사용하였다. 해당지역에서 지표면조도 값을 이용하여 경도풍 높이의 풍속 구한 후 각 지점별 풍속 측정높이를 지역의 지표면조도를 고려하여 다시 지상 50m 풍속으로 변환하였다.

대상 데이터

현재 고층건물이 가장 많이 보급되고 있는 내륙지역(서울, 대전, 대구, 광주)과 해안지역(부산, 인천, 울산)의 광역시를 중심으로 하였다. 기상데이터는 2001년 1월1일-2011년 12월 31일까지이며 계측시간은 매 10분 간격으로 계측된 데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 풍력에너지를 계산하기 위해 50W의 출력을 가지는 소형풍력발전기를사용하였다. 소형풍력발전기에 대한 출력은 다항식 커브로 나오는 풍력터빈이며 기존논문⁷⁾에서 사용되고 있는 3차 다항식 출력식은 식(10)과 같다.
표 1은 해석하고자 하는 기상관측소의 해발높이와 풍속계 높이 및 지표면조도를 나타내고 있다. 현재 고층건물이 가장 많이 보급되고 있는 내륙지역(서울, 대전, 대구, 광주)과 해안지역(부산, 인천, 울산)의 광역시를 중심으로 하였다. 기상데이터는 2001년 1월1일-2011년 12월 31일까지이며 계측시간은 매 10분 간격으로 계측된 데이터를 이용하였다.

성능/효과

(1)기상대 데이터와 와이블 계수를 이용한 확률밀도분포가 거의 일치하고 있는 것을 확인할 수 있어 와이블 계수에 의한 풍력에너지 활용이 가능한 것 알 수 있었다.
(2)풍력에너지평가를 위하여 10분간 평균풍속을 이용한 시간당 출력에너지와 와이블 계수를 이용한 출력에너지의 오차가 5% 미만으로 나타나고 있어 와이블 계수를 이용한 풍력에너지 평가가 가능한 것을 알 수 있었다. 그리고 해석대상의 해안지역이 연평균 180(울산)∼ 300kWh(인천), 도심지역은 84kWh(서울)∼ 160kWh(대구)로 평가되었다.
그림 3은 기상대에서 계측된 데이터와와이블 계수를 이용한 월별 출력에너지를 나타나내고 있다. 10년간 측정된 기상대 10분간 평균풍속데이터를 이용한 시간당 출력에너지와 와이블 계수를 이용한 출력에너지는 거의 일치하고 있었다. 해석대상지역에 대한 출력에너지의 크기는 내륙지역 4곳과 해안지역 3곳의 연 평균값을 비교하면 해안지역이 평균 40%정도 큰 출력에너지를 확보하는 것으로 나타나고 있었다.
표 9∼ 표 10은 내륙과 해안의 시간대별 와이블 계수를 나타내고 있다. 12시-18시까지의 시간대가 가장 큰 와이블 계수분포를 하고 있는 것을 확인할 수 있었다.
그리고 대륙지역은 평균풍속분포가 4m/s이하에서 80%, 4m/s이상에서는 10%미만으로 나타나고 있었지만 해안지역은 4m/s 이하가 75% 4m/s이상이 16%이상으로 많이 분포하고 있어 풍력 발전에 유리한 것을 확인할 수 있었다.
인천은 서울보다 43%, 부산보다 24%정도 큰 평균풍속이 발생하고 있는 것을 알 수있었다. 그리고 지역별 월별평균풍속분포에는 7월의 광주를 제외하고 6개 지역 모두에서 3월, 4월에서 연중 가장 큰 평균풍속분포를 나타내고 있었다. 시간대별풍속분포의 특성을 알아보았다.
그리고 해안의 경우는 전체 풍속영역에서 70% ∼ 78%가 1m/s∼ 4m/s안에, 그리고 4m/s이상이 14% ∼ 18%범위에 분포하고 있어 풍력발전을 위한 풍속이 내륙지역보다는 해안지역에 유리한 것을 알 수 있었다.
Lambert⁸⁾등은 최우도법(Maximum likelihoodmethod)과 수정된 최우도법(ModifiedMaximum likelihood method)을 및 그래프를 이용하여 기준점이 되는 곳의 출력에너지에 대한 풍속의 시계열데이터와 와이블 분포 방법들에 대해서 상호비교 하였다. 분석결과 최우도법이 가장 우수한 것으로 나타났다. LunandLam⁹⁾은 홍콩의 3개 지역에서 30년간 측정된 시간당 평균풍속을 이용하여 와이블 밀도분포의 2개 파라미터를 계산하였다.
그리고 해안의 경우는 전체 풍속영역에서 70% ∼ 78%가 1m/s∼ 4m/s안에, 그리고 4m/s이상이 14% ∼ 18%범위에 분포하고 있어 풍력발전을 위한 풍속이 내륙지역보다는 해안지역에 유리한 것을 알 수 있었다. 와이블계수에 의한 확률밀도분도는 전체적으로 크게 나타나고 있었지만 표 11은 풍속데이터를 이용한 월별 확률밀도분포와 와이블 계수에 근거한 확률밀도분포의 차이를 알아보기 위한 상관계수(R²)는 0.95범위 안에 있어 상관관계가 매우 큰 것을 확인할 수 있었다.
그리고 표 5∼ 표 6은 기상대의 시간대별 평균풍속과 분산을 나타내고 있다. 해석결과 내륙지역보다는 해안지역의 평균풍속과 분산이 크게 나타나고 있었다. 인천은 서울보다 43%, 부산보다 24%정도 큰 평균풍속이 발생하고 있는 것을 알 수있었다.
10년간 측정된 기상대 10분간 평균풍속데이터를 이용한 시간당 출력에너지와 와이블 계수를 이용한 출력에너지는 거의 일치하고 있었다. 해석대상지역에 대한 출력에너지의 크기는 내륙지역 4곳과 해안지역 3곳의 연 평균값을 비교하면 해안지역이 평균 40%정도 큰 출력에너지를 확보하는 것으로 나타나고 있었다. 내륙에 위치한 서울의 경우는 해석대상의 다른 지역과 비교하여 매우 적은 출력에너지가 나타나고 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	풍력발전에 가장 필요한 것은 무엇인가?	일반적으로 바람은 지상에서 높이 올라갈수록 풍속이 증가를 하기 때문에 15층(50m)이상 되는 고층아파트의 옥상부근에는 풍속은 지상보다 크게 발생하게 되어 소형풍력발전기의 설치에 효과적이다.그러나 풍력발전에 가장 필요한 것이 정확한 풍력에너지의 크기를 예측하는 것이다.정확한 기상자료를 수집하기 위해서는 해당지역에 관측탑을 설치하여 실측을 하는 것이 타당하지만,계측기간이 충분하지 못하다는 문제로 풍력발전기를 운영하기 위한 해당지역의 풍속의 확률분포를 대변하는 데에는 문제가 있기 때문이다.
	인근 기상관측소의 풍속데이터를 이용한 풍력에너지를 예측하고 있는 이유는 무엇인가?	그러나 풍력발전에 가장 필요한 것이 정확한 풍력에너지의 크기를 예측하는 것이다.정확한 기상자료를 수집하기 위해서는 해당지역에 관측탑을 설치하여 실측을 하는 것이 타당하지만,계측기간이 충분하지 못하다는 문제로 풍력발전기를 운영하기 위한 해당지역의 풍속의 확률분포를 대변하는 데에는 문제가 있기 때문이다.따라서 일반적으로 인근 기상관측소의 풍속데이터를 이용한 풍력에너지를 예측하고 있는 실정이다.
	풍속을 추정하기 위한 확률분포 중 일반적으로 많이 사용하는 것은 무엇인가?	따라서 일반적으로 인근 기상관측소의 풍속데이터를 이용한 풍력에너지를 예측하고 있는 실정이다.풍력발전을 위한 바람은 일상적으로 부는 바람이며,이때 풍속을 추정하기 위한 확률분포는 와이블 분포(Weibulldistribution)가 일반적으로 많이 사용된다.와이블 분포에는 풍속도수분포를 일치시키기 위해서 일반적으로 2개의 파라미터가 있다1).

참고문헌 (10)

.Seguro, J.A. et al., Modern Estimation oftheParametersoftheWeibullWind Speed Distribution for Wind Energy Analysis, Jornal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamic, 85, 2000, pp.75-84

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Jing, L. et al., Wind Potential Assessment of Fu-jian Provincein China, Environmental Informatics Archives, 4, 2006, pp.67-75
Weisser, D.A Wind Energy Analysis of Grenda: an Estimation using the 'Weibull' Density Function. Renewable Energy, 28, 2003, pp.1803-1812

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Lu, L et al., Inverstigation of Wind Power Potential on Hong Kong Islands-an Analysis of Wind Power and Wind turbine Characteristics. Renewable Energy. 27, 2002, pp.1-12

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Bivona, S. et al. Hourly Wind Speed Analysis in Sicily, Renewable Energy.28, 2003, pp.1371-1385

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Durak, M. et al. Wind Power Potential in Turkey and Akhisar Case Study. Renewable Energy.25, 2002, pp.463-472

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Celik, A. Energy Output Estimation for Small-Scale Wind Power Generators using Weibull-Representative Wind Data, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. 91, 2003, pp.693-707

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Lambert T.W. et. al. Modern Estimation of the Parameters of the Weibull Wind Speed Distribution for Wind Energy Analysis, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. 85, 2000, pp.75-84

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Lun J.C, et, al. A Study of Weibull Parameters using Long-Term Wind Observation, Renewable Energy.20, 2000, pp.145-153

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Carica A, et. al. Fitting Wind Speed Distribution: a Case Study, Solar Energy, 62, 1998, 139-144

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용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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