본 연구에서는 해상풍력발전 후보지인 영광해상에 설치한 해상 기상타워 해모수 1호(HeMOSU-1)의 2011년 연간 풍속 관측 자료와 기상타워 해모수 1호 설치 지점에 인접한 부안, 고창, 영광 3개 지점의 육상 풍속자료를 이용하여 해상 임의고도에서의 풍속 산정 과정에서 발생하는 오차에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 육상 풍속자료와 해상 풍속자료의 선형회귀분석으로 유도된 관계식을 이용하여 해상 기준고도(평균해수면 98.69 m)의 해상풍속자료를 추정하였다. 그리고, 추정된 해상풍속 자료는 관측자료를 통해 산출된 고도분포지수 값(${\simeq}0.115$)과 멱법칙 풍속프로파일을 이용하여 87.65 m 높이로 고도보정하여 관측치와 비교하였다. 연구 수행결과, 공간보정오차는 1.6~2.2 m/s 정도이며, 고도보정오차는 0.1 m/s 정도로 공간보정오차의 약 5% 정도에 불과한 것으로 파악되었다. 육상자료를 환산하여 해상임의지점의 풍속을 추정하는 경우, 큰 오차가 발생하기 때문에 장기간의 해상자료를 확보하거나 정확도가 높은 모델링 자료를 이용하여야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 해상풍력발전 후보지인 영광해상에 설치한 해상 기상타워 해모수 1호(HeMOSU-1)의 2011년 연간 풍속 관측 자료와 기상타워 해모수 1호 설치 지점에 인접한 부안, 고창, 영광 3개 지점의 육상 풍속자료를 이용하여 해상 임의고도에서의 풍속 산정 과정에서 발생하는 오차에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 육상 풍속자료와 해상 풍속자료의 선형회귀분석으로 유도된 관계식을 이용하여 해상 기준고도(평균해수면 98.69 m)의 해상풍속자료를 추정하였다. 그리고, 추정된 해상풍속 자료는 관측자료를 통해 산출된 고도분포지수 값(${\simeq}0.115$)과 멱법칙 풍속프로파일을 이용하여 87.65 m 높이로 고도보정하여 관측치와 비교하였다. 연구 수행결과, 공간보정오차는 1.6~2.2 m/s 정도이며, 고도보정오차는 0.1 m/s 정도로 공간보정오차의 약 5% 정도에 불과한 것으로 파악되었다. 육상자료를 환산하여 해상임의지점의 풍속을 추정하는 경우, 큰 오차가 발생하기 때문에 장기간의 해상자료를 확보하거나 정확도가 높은 모델링 자료를 이용하여야 할 것으로 판단된다.
In this paper, error analyses on the calculation of offshore wind speed have been conducted using HeMOSU-1 data to develop offshore wind energy in Yeonggwang sea of Korea and onshore observed wind data in Buan, Gochang and Yeonggwang for 2011. Offshore wind speed data at 98.69 m height above M.S.L i...
In this paper, error analyses on the calculation of offshore wind speed have been conducted using HeMOSU-1 data to develop offshore wind energy in Yeonggwang sea of Korea and onshore observed wind data in Buan, Gochang and Yeonggwang for 2011. Offshore wind speed data at 98.69 m height above M.S.L is estimated using relational expression induced by linear regression analysis between onshore and offshore wind data. In addition, estimated offshore wind speed data is set at 87.65 m above M.S.L using power law wind profile model with power law exponent(0.115) and its results are compared with the observed data. As a result, the spatial adjustment error are 1.6~2.2 m/s and the altitude adjustment error is approximately 0.1 m/s. This study shows that the altitude adjustment error is about 5% of the spatial adjustment error. Thus, long term observed data are needed when offshore wind speed was estimated by onshore wind speed data. because the conversion of onshore wind data lead to large error.
In this paper, error analyses on the calculation of offshore wind speed have been conducted using HeMOSU-1 data to develop offshore wind energy in Yeonggwang sea of Korea and onshore observed wind data in Buan, Gochang and Yeonggwang for 2011. Offshore wind speed data at 98.69 m height above M.S.L is estimated using relational expression induced by linear regression analysis between onshore and offshore wind data. In addition, estimated offshore wind speed data is set at 87.65 m above M.S.L using power law wind profile model with power law exponent(0.115) and its results are compared with the observed data. As a result, the spatial adjustment error are 1.6~2.2 m/s and the altitude adjustment error is approximately 0.1 m/s. This study shows that the altitude adjustment error is about 5% of the spatial adjustment error. Thus, long term observed data are needed when offshore wind speed was estimated by onshore wind speed data. because the conversion of onshore wind data lead to large error.
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문제 정의
22로 산정되었다. 따라서 이러한 조위 변동이 고도분포지수에 미치는 영향을 살펴보았다.
가설 설정
한편, 공학적인 관점에서는 접근성이 용이하며 사용이 간편한 멱법칙을 주로 사용한다. 멱법칙은 풍속 분포가 지수분포를 따른다고 가정하고 있으며, 표면조도와 관련된 고도분포지수를 포함하고 있다. Kim and Choi (2002)는 풍황 실측자료를 이용하여 포항지역의 고도분포지수를 산출하였으며, Hsu(1982)는 열대 해안지역의 고도분포지수 산출에 대한 연구를 수행한 바 있다.
제안 방법
(3) 해모수 1호의 연간 관측 자료를 이용하여 멱법칙의 고도분포지수를 산출하였다. 본 연구에서 산출한 고도분포지수 값은 0.
본 연구에서는 실측 조위의 변동성이 고도분포지수 산정에 미치는 영향을 분석하기 위하여 1) 평균해수면을 기준으로 하여 고도분포지수를 산출한 경우(Case 1)와 2) 시간별 조위에 따라 높이를 재수정하여 고도분포지수를 산출한 경우(Case 2)로 나누어 분석하였다. 해상기상탑에서 관측한 조위 자료를 이용하여 조화 분석을 수행한 결과, M2, S2, O1, K1 분조의 진폭은 각각 187.
17'' N 지점에 해상 기상타워인 해모수 1호를 설치하였다. Fig. 1에서 보는 바와 같이 해모수 1호는 4개의 강관파일에 의해 지지되는 자켓 기초에 사각 트러스 타워를 설치하였으며 평균해수면 기준으로 약 100 m 높이까지 바람정보를 관측할 수 있도록 설계하였다. 기상타워에는 8개 높이 지점에 풍속계와 풍향계를 설치하여 10분 간격으로 풍속과 풍향을 관측할 수 있도록 하였다.
1에서 보는 바와 같이 해모수 1호는 4개의 강관파일에 의해 지지되는 자켓 기초에 사각 트러스 타워를 설치하였으며 평균해수면 기준으로 약 100 m 높이까지 바람정보를 관측할 수 있도록 설계하였다. 기상타워에는 8개 높이 지점에 풍속계와 풍향계를 설치하여 10분 간격으로 풍속과 풍향을 관측할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 HeMOSU-1호의 2011년 관측자료를 이용하여 육상자료를 해상 임의의 고도자료로 보정하는 공간보정오차와 고도보정오차를 분석하였다. 또한 인근 육상 풍속 자료를 활용하여 육상과 해상의 풍속 관계식을 산정하였으며, 고도분포지수를 산출하여 해상의 대기내 풍속 프로파일을 작성하였다. 마지막으로 모델의 검증을 위하여 각 방법에 의하여 고도별로 추정된 계산치와 관측치와의 오차를 분석하였다.
또한, 분석한 고도분포지수, α 0.115를 이용하여 풍속프로파일을 작성하였으며 MSL(+) 98.69, 97.65, 87.65, 77.65, 67.65, 57.65, 47.65, 27.65 m(총 8개) 고도의 풍속을 추정하였다.
또한 인근 육상 풍속 자료를 활용하여 육상과 해상의 풍속 관계식을 산정하였으며, 고도분포지수를 산출하여 해상의 대기내 풍속 프로파일을 작성하였다. 마지막으로 모델의 검증을 위하여 각 방법에 의하여 고도별로 추정된 계산치와 관측치와의 오차를 분석하였다.
본 연구에서는 HeMOSU-1호의 2011년 관측자료를 이용하여 육상자료를 해상 임의의 고도자료로 보정하는 공간보정오차와 고도보정오차를 분석하였다. 또한 인근 육상 풍속 자료를 활용하여 육상과 해상의 풍속 관계식을 산정하였으며, 고도분포지수를 산출하여 해상의 대기내 풍속 프로파일을 작성하였다.
본 연구에서는 해상 임의 높이에서의 풍속 산정 방법에 대하여 고찰하고, 오차를 분석하였으며, 이를 통하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.
한편, 고도분포지수를 이용하여 특정 시점(2011년 5월 3일13시)의 풍속 프로파일을 작성하였으며, 이를 관측 자료와 비교하였다. Fig.
대상 데이터
본 연구에서는 2011년 01월에서 2011년 12월까지, 총 1년간의 해모수 1호의 10분 평균 풍속 자료를 월평균으로 변환하여 사용하였다. 2011년 1~9월, 총 9개월 자료는 총 8개 지점에서 관측한 10분 평균 자료를 사용하였으며, 2011년 10~12월의 자료는 평균해수면 (MSL) (+)57.65 m 자료가 결측되어 7개 지점의 자료만 사용하였다. 대상지점의 평균해수면은 2011년 4월 12일에서 2011년 6월 17일까지 약 2개월 연속적으로 관측된 10분 조위 자료를 사용하여 산정하였다.
65 m 자료가 결측되어 7개 지점의 자료만 사용하였다. 대상지점의 평균해수면은 2011년 4월 12일에서 2011년 6월 17일까지 약 2개월 연속적으로 관측된 10분 조위 자료를 사용하여 산정하였다. 조화분석한 결과 대상지점의 평균해수면은 D.
05 m/s의 정확도를 가지고 있다. 본 연구에서는 2011년 01월에서 2011년 12월까지, 총 1년간의 해모수 1호의 10분 평균 풍속 자료를 월평균으로 변환하여 사용하였다. 2011년 1~9월, 총 9개월 자료는 총 8개 지점에서 관측한 10분 평균 자료를 사용하였으며, 2011년 10~12월의 자료는 평균해수면 (MSL) (+)57.
65 m이다. 본 연구에서는 해상과 육상 기상자료와의 관계를 파악하기 위하여 기상청 홈페이지(http://www.kma.go.kr)에서 해상기상타워 인근 3개 지역, 부안, 고창, 영광의 2011년 연간 기상자료를 분석하였다. Fig.
지식경제부는 국내 서남해안의 위도와 안마도 사이에 해상풍력 실증단지 구축 연구의 일환으로 126º 07' 45.30'' E, 35º 27' 55.17'' N 지점에 해상 기상타워인 해모수 1호를 설치하였다.
풍속계는 Vector Instruments사의 A100M 제품을 사용, 총8개 지점에 설치하여 풍속을 관측하였다. A100M 제품은250 × 160 × 160 mm크기로 −55~55℃ 내에서 작동을 하며1%±0.
데이터처리
3개 지점의 육상 자료와 해상기상타워 98.69 m 고도의 관측 자료 사이에 선형관계가 성립한다고 가정하여 식 (1), (2), (3)에 의해 회귀분석을 수행하였다. 부안, 고창 그리고 영광지점에서 관계식의 매개변수 값을 Table 1에 나타냈다.
본 연구에서는 2011년 해상기상타워 관측 자료를 이용하여 식 (4)에 따라 비선형 회귀분석(regression analysis)을 수행하여 고도분포지수를 산정하였다. 2011년 풍속 자료를 분석한 결과 고도분포지수 평균 값은 Table 2에서와 같이 평균0.
본 연구에서는 식 (1)은 물론, 상수항을 제외한 식 (2)를 이용하여 분석을 실시하였으며, 이들의 결과를 비교 분석하였다.
65 m(총 8개) 고도의 풍속을 추정하였다. 추정된 값의 정확도를 판단하기 위해 관측치와의 평균제곱근 오 차(RMSE)를 분석하였다. 해모수 1호에 가장 인접한 고창과 영광의 RMS 오차는 평균 0.
또한 추정된 해상 풍속을 기준으로 고도분포지수 값에 의해 고도별 풍속 분포를 작성할 수 있다. 추정된 풍속을 평가하기 위해98.69 m, 87.65 m의 추정 값을 관측 값과 비교해 보았으며 이두 값의 오차 정도를 나타내기 위해 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error: RMSE)를 사용하였다. 평균 고도보정오차는 0.
성능/효과
(1) 공간보정오차는 1.59~2.16 m/s이며, 고도보정오차는0.096 m/s로 공간보정오차의 약 5%정도에 불과한 것으로 파악되었다. 따라서, 육상자료를 활용하여 해상자료를 추정할 경우, 큰 오차가 발생하기 때문에, 장기간의 해상관측자료를 확보하거나, 장기간의 해상풍 모델링 자료를 이용하는 것이 요구된다.
(6) 본 지점의 조석 형태수는 0.22로서 전형적인 서해안의 조석형태를 띄고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 조위의 변동성을 고려하여 시간별 계측기 높이를 재산정하여 분석하였으며 그 결과, Fig.
2가지 경우에 대하여 고도분포지수를 산출한 결과, Case 1의 경우 0.0228~0.1901, Case 2의 경우 0.0228~0.1898 값의 범위를 보였다. 한편 Case 1과 Case 2의 평균 고도분포지수 값의 차이는 0.
25의 RMS 오차를 보였다. 따라서 육상 자료를 이용하여 해상 풍력자료를 추정할 경우, 고창 또는 영광 자료가 가장 적합할 것으로 파악되었다.
(5) 식 (5)에서 제안한 고도분포지수 α와 조도길이 Z0와의 관계식을 이용하여 본 지점의 조도길이를 산정하였다. 본 연구에서 기준고도로 설정한 98.65 m와 추정된 고도분포지수0.115를 이용하여 Z0를 추정한 경우, 조도길이는 0.016 m로 나타났다.
51로 고창 및 영광 지점에 비해 상대적으로 낮았으며, 이는 다른 지점에 비해 부안 기상관측소의 위치가 해상기상타워에서 멀리 떨어져 있기 때문에 상대적으로 선형 관계성이 낮은 것으로 판단되었다. 부안, 고창, 영광 지리적 특성에서 오는 공간오차는 각각 2.16 m/s, 1.63 m/s, 1.59 m/s로서, RMS 오차측면에서는 영광 또는 고창지점의 바람자료를 이용하는 것이 바람직하지만, 30년이상 축적된 부안 장기 자료의 사용이 풍황 분석에는 불가피할 것으로 판단된다.
5배 수준으로 대부분의 오차는 공간보정오차에서 발생하고 있음을 알 수 있다. 비교적 공간 상관관계가 높은 고창, 영광자료의 경우에도 공간보정오차는 1.59~1.63 m/s 수준으로 대략 16.6~17.0배 수준으로 파악되었다. 따라서 해상풍력 발전을 위한 풍황분석은 고도보정오차보다는 공간보정오차의 영향이 크기 때문에 공간보정오차를 줄이기 위한 연구 및 장기 해상 관측 자료 축적이 요구된다.
22로서 전형적인 서해안의 조석형태를 띄고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 조위의 변동성을 고려하여 시간별 계측기 높이를 재산정하여 분석하였으며 그 결과, Fig. 6과 같이 조위의 변동성이 풍속 프로파일에 미치는 영향은 크지 않는 것으로 나타났다.
대상지점의 평균해수면은 2011년 4월 12일에서 2011년 6월 17일까지 약 2개월 연속적으로 관측된 10분 조위 자료를 사용하여 산정하였다. 조화분석한 결과 대상지점의 평균해수면은 D.L(+) 3.16 m로 나타났으며 계측기별 관측 높이는 각각 MSL(+) 98.69, 97.65, 87.65, 77.65, 67.65, 57.65, 47.65, 27.65 m이다. 본 연구에서는 해상과 육상 기상자료와의 관계를 파악하기 위하여 기상청 홈페이지(http://www.
추정된 값의 정확도를 판단하기 위해 관측치와의 평균제곱근 오 차(RMSE)를 분석하였다. 해모수 1호에 가장 인접한 고창과 영광의 RMS 오차는 평균 0.71과 평균 0.89인 반면, 부안의 경우는 평균 1.25의 RMS 오차를 보였다. 따라서 육상 자료를 이용하여 해상 풍력자료를 추정할 경우, 고창 또는 영광 자료가 가장 적합할 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 실측 조위의 변동성이 고도분포지수 산정에 미치는 영향을 분석하기 위하여 1) 평균해수면을 기준으로 하여 고도분포지수를 산출한 경우(Case 1)와 2) 시간별 조위에 따라 높이를 재수정하여 고도분포지수를 산출한 경우(Case 2)로 나누어 분석하였다. 해상기상탑에서 관측한 조위 자료를 이용하여 조화 분석을 수행한 결과, M2, S2, O1, K1 분조의 진폭은 각각 187.7 cm, 71.29 cm, 31.24 cm, 25.86 cm로 나타났으며 대상 지점의 조석형태수는 0.22로 산정되었다. 따라서 이러한 조위 변동이 고도분포지수에 미치는 영향을 살펴보았다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
대기 경계층 내의 풍속의 변동성에 영향을 주는 요소에는 어떤 것들이 있는가?
대기 경계층 내의 풍속은 높이에 따라 변동하는 특성을 가지고 있으며 변동성은 표면응력, 수직 열 흐름, 표면 거칠기(Surface roughness)의 영향을 받기 때문에 이의 특성을 검토하는 것은 매우 중요하다(Hsu, 1988). 실제 대기 경계층에서는 표면 거칠기에 의해 전단력이 발생하며 전단력의 영향으로 측정 높이에 따라 풍속의 연직 구배가 발생하게 된다.
풍속 분포를 추정하는 방법에는 어떤 것들이 있는가?
풍속 분포를 추정하는 방법으로는 멱법칙(Power law)과 대수법칙(Logarithmic method)을 이용한 방법, 돌풍인자법(Gust method), 표준편차법(Standard Deviation Measurements), 측정환경 주위의 지형 및 지물을 이용한 계산법(Terrain Method)등이 있다(Barthelmie et al., 1993; Sozzi and Favaron, 1997; 정 등, 2009).
본 연구에서 해상 임의 높이에서의 풍속 산정 방법에 대해 고찰하고 오차를 분석한 결과는 어떠한가?
(1) 공간보정오차는 1.59~2.16 m/s이며, 고도보정오차는0.096 m/s로 공간보정오차의 약 5%정도에 불과한 것으로 파악되었다. 따라서, 육상자료를 활용하여 해상자료를 추정할 경우, 큰 오차가 발생하기 때문에, 장기간의 해상관측자료를 확보하거나, 장기간의 해상풍 모델링 자료를 이용하는 것이 요구된다. 그러나, 실질적으로는 장기 해상풍 관측자료 부족, 고관측 비용 소요 등으로, 공간 오차가 가장 적은 지점의 육상자료를 이용하여 추정하여야 한다.
(2) 육상 풍속과의 관계식 (1)~(3)을 이용하여 해상 풍속을 산출하였다. 식 (1)을 사용하여 해모수 1호 자료와 부안, 고창, 영광 자료의 선형식을 산정한 결과, 선형식의 RMS 오차는 각각 2.16, 1.63, 1.59로 나타났다. 부안, 고창, 영광의 기상 관측소는 해모수 1호 지점에서 각각 약 60 km, 45 km, 37 km 이격되어 있으며, 영광 자료가 상대적으로 작은 오차를 보이는 반면, 부안 자료의 오차는 크게 나타났다. 이는 대상지점에서 가장 멀리 떨어진 부안의 지리적 위치 때문에 선형성이 떨어지는 것으로 판단된다.
(3) 해모수 1호의 연간 관측 자료를 이용하여 멱법칙의 고도분포지수를 산출하였다. 본 연구에서 산출한 고도분포지수값은 0.115로 나타났으며, IEC 61400-3에서 제시한 0.14 (≅ 1/7), ASCE 7-93에서 제시한 0.1 값들과 큰 차이를 보이지 않았다.
(4) 식 (1)~(3)과 Table 1의 추정 된 매개변수 값을 이용하여 MSL(+) 98.69 m 지점의 해상 풍속을 추정하였다. 또한, 분석한 고도분포지수, α 0.115를 이용하여 풍속프로파일을 작성하였으며 MSL(+) 98.69, 97.65, 87.65, 77.65, 67.65, 57.65, 47.65, 27.65 m(총 8개) 고도의 풍속을 추정하였다. 추정된 값의 정확도를 판단하기 위해 관측치와의 평균제곱근 오 차(RMSE)를 분석하였다. 해모수 1호에 가장 인접한 고창과 영광의 RMS 오차는 평균 0.71과 평균 0.89인 반면, 부안의 경우는 평균 1.25의 RMS 오차를 보였다. 따라서 육상 자료를 이용하여 해상 풍력자료를 추정할 경우, 고창 또는 영광 자료가 가장 적합할 것으로 파악되었다.
(5) 식 (5)에서 제안한 고도분포지수 α와 조도길이 Z0와의 관계식을 이용하여 본 지점의 조도길이를 산정하였다. 본 연구에서 기준고도로 설정한 98.65 m와 추정된 고도분포지수0.115를 이용하여 Z0를 추정한 경우, 조도길이는 0.016 m로 나타났다.
(6) 본 지점의 조석 형태수는 0.22로서 전형적인 서해안의 조석형태를 띄고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 조위의 변동성을 고려하여 시간별 계측기 높이를 재산정하여 분석하였으며 그 결과, Fig. 6과 같이 조위의 변동성이 풍속 프로파일에 미치는 영향은 크지 않는 것으로 나타났다.
Barthelmie, J.P. and Palutikof, J.P. (1996). Coastal wind speed modelling for wind energy applications. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 62, 213-215.
Barthelmie, J.P., Palutikof, J.P. and Davies, T.D. (1993). Estimation of sector roughness lengths and the effect on prediction of the vertical wind speed profile. Boundary-Layer Meteorology, 66, 21-34.
Hsu, S.A. (1988). Coastal Meteorology. Academic Press, Inc.
Hsu, S.A. (1982). Determination of the power-law wind profile exponent on a tropical coast. Journal of Applied Meteorology, 21, 1187-1190.
Hsu, S.A., Meindl E.A. and Gilhousen D.B. (1994). Determining the power-law wind-profile exponent under near-neutral stability conditions at sea. Journal of Applied Meteorology, 33, 757.
International Electrotechnical Commission (2009), IEC61400-3, IEC, 22.
Kim, H. G. and Choi, J. O. (2002). Calculation of wind profile exponent in Pohang area. 한국풍공학회지, 6(1), 47-52.
Mwanyika HH. and Kainkwa RM. (2006). Determination of the power law exponent for southern highlands of tanzania. Tanzania Journal of Science, 32, 104.
Simiu. E. (2011). Design of Buildings for Wind, 2nd edition. John Wiley & Sons, Inc., 121-123.
Simiu. E. and Scanlan. R.H. (1966). Wind Effects on Structures, 3rd edition. John Wiley & Sons, Inc., 39-46.
Sozzi, R. and Favaron, M. (1997). Method for estimation of surface roughness and similarity function of wind speed vertical profile. Journal of Applied Meteorology, 37, 461-465.
Wieringa, J., Davenport, A.G., Grimmond, C.S.B. and Oke, T.R. (2001). New revision of Davenport roughness classification. 3rd European & African Conf. Netherlands, 1-8.
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