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문제 정의
- 결과로써 육상 풍력 발전단지의 부지확보의 문제 및 해상 풍력발전단지 조성 시 높은 초기 투자 비용 소요 등 풍력기반 전력 공급 구축 시 제기될 수 있는 실제적인 문제점을 정량적으로 규명하였다. 또한 다양한 주요변수에 변화에 따른 총 연간 비용의 민감도를 분석함으로써 불확실한 데이터 및 본 연구의 가정에 의한 한계성을 넘어 다양한 시나리오에서의 최적 설계 대안을 제시하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 정부의 신재생에너지 기반 구축 사업 및 제주도 지방 자치기관의 풍력 단지 조성 계획 시 합리적인 의사결정에 정량적 근거로써 도움을 줄 수 있다.
- 본 연구에서는 육/해상 풍력기반 전력생산 시스템 설계를 위해 비용의 최소화를 목적함수로 하는 혼합정수선형계획(mixed-integer linear programming) 최적화 모델을 개발한다.
- 본 연구에서는 육상의 사용가능 부지의 제한성과 해상풍력 발전기의 비용 효율성 등 실제적인 제한 조건을 고려하여 풍력기반 에너지생산 시스템 설계하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 에너지 공급 시스템 설계를 위한 수학적 최적화 모델을 개발한다.
- 본 연구에서는 풍력기반 전력생산 시스템 설계를 위한 수학적 최적화 모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 모델의 목적함수는 최소 비용으로써 다양한 실제적 제약조건(사용가능 부지면적 제한, 필요 부지면적 고려, 해상풍력 발전단지 고려)을 고려하여 제주도 전력 공급 예에 적용하였다.
- 본 연구에서는 육상의 사용가능 부지의 제한성과 해상풍력 발전기의 비용 효율성 등 실제적인 제한 조건을 고려하여 풍력기반 에너지생산 시스템 설계하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 에너지 공급 시스템 설계를 위한 수학적 최적화 모델을 개발한다. 또한 풍력기반 전력생산 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 다양한 주요 변수에 관하여 민감도 분석을 실시한다.
- 풍력기반 전력생산 시스템에 포함된 주요 요소(기술, 자원, 에너지 요구량, 및 지리적 정보 등)에 포함된 주요 요소를 규명하고 이에 관련된 주요 기술적 경제적 데이터를 수집한다. 전력 수요량을 만족하기 위한 최소비용을 목적함수로 하며 다양한 제약 조건을 포함한 수학적 최적화 모델을 개발한다. 또한 사용가능 부지면적의 변화, 기술의 필요 부지면적의 변화, 각 기술의 가격 변화 등 주요 변수 변화에 따른 목적함수의 변화를 분석한다.
가설 설정
- 2) 풍력 발전기 한 대 당 필요 공간은 풍력 발전기 날개 직경의 4×7 [16]로 가정하였다.
- 이 두 요소의 다양한 값의 변화는 다음 5절에서 자세히 분석된다. 또한 본 연구에서 전력 수송에 소요 되는 비용은 이미 구축되어 있는 전력망(Electricity grid)을 이용함으로써 별도의 비용은 발생하지 않는 것으로 가정하였다.
- 전력 데이터는 제주도 인구 1인당 1년에 사용하는 전력사용량 (6MWh)을 바탕으로 각 지역의 인구수의 비율을 이용하여 계산하였다[18]. 바람의 세기는 기준 높이(지상 30 m)에서 측정한 1년 평균 속도를 바탕으로 계산하였으며 해상의 경우 바람의 세기가 가장 좋은 지역(제주도 서쪽 해안)으로 가정하였다[19].
- 여기서 Capital charge factor (CCF)는 돈의 시간적 가치를 고려하여 미래가치를 현재가치로 환산하는 식이며, r은 이자율(interest rate), n은 풍력 발전기의 생애연수(lifetime)이다. 본 연구에서는 이자율을 15%, 생애연수를 25년으로 가정하였다.
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