[논문]복잡지형에서 난류강도를 고려한 풍력발전단지설계

박미호; 고경남; 허종철

doi:10.7836/kses.2013.33.6.001

복잡지형에서 난류강도를 고려한 풍력발전단지설계
Wind Farm Design Considering Turbulence Intensity on Complex Terrain 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.33 no.6, 2013년, pp.1 - 11

박미호 (제주대학교 대학원 풍력특성화협동과정) , 고경남 (제주대학교 대학원 풍력특성화협동과정) , 허종철 (제주대학교 기계공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The investigation on wind farm design using CFD technique was carried out to reduce turbulence intensity in a wind farm. A potential wind farm in Gasiri of Jeju Island was selected for the design and the commercial S/W of Meteodyn WT was used for applying CFD technique. The initial layout of wind turbines was derived using WindPRO which is mainly used for wind farm design in Korea. Then, the distribution of turbulence intensity on complex terrain was calculated and visible by Meteodyn WT. Based on the distribution, wind turbines were positioned properly. As a result, wind turbines could be deployed at positions with minimum turbulence intensity as well as maximum Annual Energy Production, AEP, using Meteodyn WT. It is necessary to take into account turbulence intensity in wind farm design to avoid wind turbine failure.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

5를 이용하여 분석하였다. 복잡지형특성을 보여주는 제주도 가시리 풍력지구로 지정된 사이트에 난류강도를 최소화 하는 풍력단지설계를 수행하여 우리나라에서 주로 사용되는 WAsP 및 WindPRO로부터의 결과를 향상시키는 방안을 제시하고자 한다.
단지 내 난류강도의 증가로 인해 발생되는 문제점으로는 비정기 점검 횟수가 증가하거나 극한 하중 및 피로하중의 증가로 인한 풍력시스템의 설계수명 보장이 어려워진다는 점이다. 이에 대한 대책 중 하나는 난류강도를 분석하여 풍력시스템 특정각도에서의 작동을 정지시켜 난류강도를 줄이는 Sector Management 전략을 대상 풍력발전단지에 적용시키는 것이다.²⁾

가설 설정

이 소프트웨어는 2003년 Didier Delaunay에 의해 프랑스에서 개발되었고,현재 전세계 40여개국에서 사용되어지고 있지만 우리나라에서는 아직 WAsP만큼 사용하고 있지는 않다. Meteodyn WT는 전산유동해석법을 기반으로 설계되었는데, 정상류 및 비압축성으로 가정하고 직교 좌표를 사용하였다. RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes)방정식과 1-equation 난류모델식을 사용한다.
이 모델은 자동으로 Forest canopy를 고려하게 되며, 지면거칠기의 30배로 가정된다. 또한, IEC 표준을 준수하여 복잡지형에서의 난류강도를 계산하여주고, 난류에 대해 자세히 고려하여 풍력발전단지를 설계할 수 있는 기능을 제공한다.

제안 방법

(1) WindPRO 모듈 중 최적화배치 모듈을 이용하여 AEP를 최대로 하는 초기 풍력단지를 설계한다.
(2) Meteodyn WT를 이용하여 각 풍력시스템에서의 난류강도를 계산한다.
(5) Meteodyn WT를 이용하여 이웃하는 풍력시스템의 후류영향을 고려하여 풍력시스템간의 이격거리를 선정한다.
여기서 사용한 Meteodyn WT의 계산결과에 대한 검증을 하기 위하여 기상탑에서 측정된 풍황데이터를 이용하였다. 30m와 40m에서 측정된 바람데이터를 이용하여 55m에서의 난류강도를 예측하고, 실제 55m에서 측정된 난류강도와 비교함으로써 검증을 진행하였다.
최소 이격거리는 360m(4D), Random Pattern, 그리고 Full energy 최적화 방법을 적용하였다. 50m의 격자로 생성한 풍력자원지도를 이용하여 최적배치를 수행한 단지배치와 80m 높이에서의 AEP 분포를 동시에 보여 준다.
CFD를 기반으로 설계 되고 복잡지형 분석에 적합한 Meteodyn WT v4.5를 이용하여 제주도 오름 및 후류의 영향을 고려한 난류강도를 분석하였다. 난류강도 지도를 생성시키고 풍력시스템의 위치를 난류강도가 낮은 위치로 변경함으로써 난류강도를 고려한 육상풍력발전단지를 설계하였다.
Fig. 8에 나타낸 WindPRO를 사용한 초기 풍력단지설계 결과를 얻은 다음, Meteodyn WT를 이용하여 난류강도분포를 생성하였다. Fig.
5를 이용하여 제주도 오름 및 후류의 영향을 고려한 난류강도를 분석하였다. 난류강도 지도를 생성시키고 풍력시스템의 위치를 난류강도가 낮은 위치로 변경함으로써 난류강도를 고려한 육상풍력발전단지를 설계하였다. 이 연구에서 얻어진 주요 결론은 다음과 같다.
이 모델은 자동으로 Forest canopy를 고려하게 되며, 지면거칠기의 30배로 가정된다. 또한, IEC 표준을 준수하여 복잡지형에서의 난류강도를 계산하여주고, 난류에 대해 자세히 고려하여 풍력발전단지를 설계할 수 있는 기능을 제공한다.
이 난류강도분포 지도를 바탕으로 각 풍력터빈의 이격거리를 5D, 6D 그리고 7D로 늘려가며 전술한 (2)∼ (7) 의 과정을 수행하였다.
이 연구에서는 제주도에 널리 분포하는 오름(작은산)의 영향과 이웃하는 풍력시스템의 간섭으로 인한 난류강도를 CFD기법을 적용하여 개발 된 S/W인 Meteodyn WT v4.5를 이용하여 분석하였다. 복잡지형특성을 보여주는 제주도 가시리 풍력지구로 지정된 사이트에 난류강도를 최소화 하는 풍력단지설계를 수행하여 우리나라에서 주로 사용되는 WAsP 및 WindPRO로부터의 결과를 향상시키는 방안을 제시하고자 한다.
이 연구에서는 3번의 반복계산으로 적절한 지점을 찾아낼 수 있었다. 즉, 6D의 이격거리가 7D의 이격거리보다 난류강도가 낮았으므로 6D의 이격거리를 최적 배치거리로 선정하였다. 그 이유는 이격거리가 7D가 되면서 부가 난류강도의 감소량보다 주변 난류강도의 증가량이 높게 되어 유효 난류강도가 오히려 증가하였기 때문이다.
전술한 풍력단지 설계 과정 중 (1)을 수행하였다. 즉, WindPRO에 내장된 RESOURCE모듈을 이용하여 풍력자원지도를 생성시키고 이 지도를 바탕으로 OPTIMIZE모듈을 이용하여 AEP가 최대가 되는 최적배치를 수행하였다.
8은 그 결과를 보여준다. 최소 이격거리는 360m(4D), Random Pattern, 그리고 Full energy 최적화 방법을 적용하였다. 50m의 격자로 생성한 풍력자원지도를 이용하여 최적배치를 수행한 단지배치와 80m 높이에서의 AEP 분포를 동시에 보여 준다.

대상 데이터

2013년 제주도청에서 풍력지구로 지정한 사이트들 중 가시리지구를 대상으로 WindPRO와 Meteodyn WT를 이용하여 난류강도를 고려한 풍력발전단지를 설계하였다.
Table 2에 가시리 풍력지구 및 적용된 풍력시스템을 나타낸다. VESTAS V90기종을 사용하였으며, 날개직경은 90m이고 허브높이는 80m이다.
여기서 사용한 Meteodyn WT의 계산결과에 대한 검증을 하기 위하여 기상탑에서 측정된 풍황데이터를 이용하였다. 30m와 40m에서 측정된 바람데이터를 이용하여 55m에서의 난류강도를 예측하고, 실제 55m에서 측정된 난류강도와 비교함으로써 검증을 진행하였다.

데이터처리

Fig. 1에 도시한 바와 같이 기상탑 위치에서 30˚와 60˚ 방향에서 측정된 바람 데이터를 선정하여 예측 값과 비교분석하였다. 그 이유는 기상 탑에서 30도와 60도 방향으로 해석도메인이 가장 길기 때문에 유입되는 유동이 지형의 특성을 가장 잘 나타낼 것으로 판단되었기 때문이다.

이론/모형

Meteodyn WT는 전산유동해석법을 기반으로 설계되었는데, 정상류 및 비압축성으로 가정하고 직교 좌표를 사용하였다. RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes)방정식과 1-equation 난류모델식을 사용한다. 이 난류모델은 난류 운동에너지를 계산하므로써 복잡지형에서 후류영향에 따른 유동변화를 계산하는데 적합하다.
난류모델에 사용되는 난류길이 척도는 계산 초기에 Yamada와 Arritt가 제시한 모델⁶⁾을 이용하여 계산되는데, 이 모델은 대기안정도를 고려할 수 있다. 경계층 조건에서 유입 조건은 Ekman function⁷⁾과 로그법칙을 이용하여 풍속의 수직분포를 모사하였고, 지반조건으로는 Monin-Obukhov 이론을 이용하여 평균풍속과 실제 지형거칠기를 고려할 수 있도록 하였다.
이 난류모델은 난류 운동에너지를 계산하므로써 복잡지형에서 후류영향에 따른 유동변화를 계산하는데 적합하다. 난류모델에 사용되는 난류길이 척도는 계산 초기에 Yamada와 Arritt가 제시한 모델⁶⁾을 이용하여 계산되는데, 이 모델은 대기안정도를 고려할 수 있다. 경계층 조건에서 유입 조건은 Ekman function⁷⁾과 로그법칙을 이용하여 풍속의 수직분포를 모사하였고, 지반조건으로는 Monin-Obukhov 이론을 이용하여 평균풍속과 실제 지형거칠기를 고려할 수 있도록 하였다.
유동이론은 Troen(1990)의 BZ-model을 사용하였는데 이는 언덕을 지나는 유동해석을 위한 Jackson과 Hunt이론(1975)과 유사하다.⁵⁾

성능/효과

(1) Meteodyn WT를 이용하여 지형 및 풍력 시스템간의 후류영향과 난류강도도 동시에 고려하여 풍력시스템 배치를 할 수 있었다.
(2) Meteodyn WT를 이용하여 WinPRO OPTIMIZE 모듈을 사용한 초기풍력시스템 배치보다 7.78%의 대표 난류강도가 감소하고,AEP 는 2.3%증가한 풍력시스템 배치를 할 수있었다.
78%의 대표 난류강도가 감소된 단지배치를 수행할 수 있었음을 알 수 있다. 감소할 것으로 예상되었던 AEP는 오히려 2.3%증가하였는데,그 이유는 수정 후 풍력시스템의 각 위치가 변경되었으므로, 각 위치에서의 후류특성 및 풍황특성이 달라졌고, 이로 인하여 AEP가 약간 증가하는 결과를 가져왔다고 생각된다. 주변 난류강도의 경우 증가량이 미미하며, 부가 난류강도는 확연하게 감소하였음을 알 수 있다.
2는 Meteodyn WT를 이용하여 생성한 가시리 풍력지구를 보여준다. 분석대상인 가시리 풍력지구의 지형형상을 3D로 보여주고 있어 오름 높낮이를 시각적으로 쉽게 확인할수 있다. 가시리 풍력지구는 오름으로 둘러싸인 지형을 보여주고 있으며, 한라산 정상방향인 북서쪽과 서쪽은 지형이 높고, 동쪽 및 남동쪽으로는 지형이 낮아지는 형태를 보이고 있어 주풍방향으로 풍속의 가속현상이 있을 것으로 판단된다.
9,10에 나타낸 것과 같이 Meteodyn WT를 이용하여 난류강도가 최소화되게 설계된 최종배치에 대한 난류강도와 AEP를 정량적으로 보여준다. 초기배치보다 7.78%의 대표 난류강도가 감소된 단지배치를 수행할 수 있었음을 알 수 있다. 감소할 것으로 예상되었던 AEP는 오히려 2.

후속연구

(3) 복잡지형에서의 대표 난류강도를 줄이기 위해서 풍력시스템 사이의 이격거리뿐만 아니라 주변 난류강도를 줄이기 위한 위치선정이 고려되어야 할 것이다.
3에 의하면 15m/s의 풍속에서 난류 강도를 평가하므로 Meteodyn WT는 난류강도의 예측 정확도가 비교적 높은편이라고 판단된다. 그러나 여러 조건에 대하여 계속 검증하여 장단점을 확실히 파악하여야 할 것이다. 또한 30˚ 방향보다 60˚방향에서의 오차가 적음을 알 수 있는데, 그 이유는 Fig.
기존의 풍력발전단지 설계 툴인 WindPRO 는 AEP를 최대화하여 각 풍력시스템을 배치 시키는 OPTIMIZE 모듈을 사용자가 이용할 수 있도록 하였으나 오름 및 이웃하는 풍력시스템의 난류강도까지 고려한 최적배치를 할 수는 없다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 오름 및 풍력시스템에 의해 발생하는 난류강도를 고려하여 풍력단지설계를 수행할 수 있는 Meteodyn WT를 적절히 조합하여 풍력단지 설계과정에 적용시키면 난류강도를 최소화하고 연간발전량을 최대화하는 최적설계를 할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	현재 우리나라에 설치되어 운영 중인 풍력발전단지는 총 얼마인가?	현재 우리나라에 설치되어 운영 중인 풍력발전단지는 총 491.6MW로 2000년 이후 연평균 54%의 설비증가율1)을 보여주고 있으며, 전남 4GW, 서남해 2.5GW, 제주 2.
	WAsP은 지형경사각의 따라 어떤 문제점이 발생하는가?	3)특히 복잡지형에 위치한 풍력발전단지에 WAsP을 이용하여 풍력자원을 분석 할 경우 언덕효과, 유동박리현상, 대기안정도를 고려하기가 어렵다. 그러나 이 모델은 지형경사각이 5도 이상부터 오차율이 증가하기 시작하여 15도 이상에서는 유동박리현상에 의해 더 이상 적용하기가 어려워진다. 덴마크 Riso연구소에서는 그 대안으로 주변 지형의 복잡도를 나타내는 RIX(Ruggedness Index)를 이용한 보정식을 통하여 예측율을 향상시키는 노력을 진행하여왔다.
	단지 내 난류강도의 증가로 인해 발생되는 문제점으로는 무엇이 있는가?	단지 내 난류강도의 증가로 인해 발생되는 문제점으로는 비정기 점검 횟수가 증가하거나 극한 하중 및 피로하중의 증가로 인한 풍력시스템의 설계수명 보장이 어려워진다는 점이다. 이에 대한 대책 중 하나는 난류강도를 분석하여 풍력시스템 특정각도에서의 작동을 정지시켜 난류강도를 줄이는 Sector Management 전략을 대상 풍력발전단지에 적용시키는 것이다.

참고문헌 (12)

Korea Wind Energy Industry Association, http://www.kweia.or.kr.
Morten Nielsen, Presentation of Windfarm Assesment Tool, Riso DTU, 2011.
Seok-Woo Kim, Hyun-Goo Kim, Sensitivity analysis of wind resource micrositing at the antarctic king sejong station, The korean solar energy society, 2007, Vol.27, No.4, pp.1-9.
Rui Faria Pereira, Ricardo Andre Guedes, Carlos Silva Santos, Comparing WAsP and MeteodynWT estimates for the "regular" user, EWEC2010.
Anthony J. Bowen and Niels G. Mortensen, WAsP prediction errors due to site orography, Riso-R-995(EN), 2004.
P. J. Hurley, An evaluation of several turbulence schemes for the prediction of mean and turbulent fields in complex terrain, 1986
J. R. Garratt, The at moshperic boundary layer, Cambridge Atmospheric and space sciences series,1992.
Meteodyn WT, Help Facility and On-Line Documentation, Technical basis.
EMD International A/S, Modelling of the Variation of Air Density with Altitude through Pressure, Humidity and Temperature, Wind PRO/ENERGY.
Sten Tronaes Frandsen, Turbulence and turbulence-generated structural loading in wind turbine clusters, Riso NationalLab., Riso-R-1188(EN), 2007.
Hyun-Goo Kim, Tae-Yoon Jeong, Moon-Seok Jang, Analysis on turbulence intensity characteristics at Gimnyeong, Jejudo by applying IEC 61400 wind turbine standards, The korean solar energysociety, 2010, Vol.30, No.6, pp.59-65.
Kyung-Nam Ko, Jong-Chul Huh, Estimation of the wake caused by wind turbine and complex terrain by CFD wind farm modelling, The korean solar energy society, 2011, Vol.31, No.5, pp.19-26.

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