[논문]MERRA 재해석 데이터를 이용한 중국 동하이대교 풍력단지 에너지발전량 예측

고월; 김병수; 이중혁; 백인수; 유능수

doi:10.7836/kses.2015.35.3.001

Abstract ▼ AI-Helper

The MERRA reanalysis data provided online by NASA was applied to predict the monthly energy productions of Donghai Bridge Offshore wind farms in China. WindPRO and WindSim that are commercial software for wind farm design and energy prediction were used. For topography and roughness map, the contour...

The MERRA reanalysis data provided online by NASA was applied to predict the monthly energy productions of Donghai Bridge Offshore wind farms in China. WindPRO and WindSim that are commercial software for wind farm design and energy prediction were used. For topography and roughness map, the contour line data from SRTM combined with roughness information were made and used. Predictions were made for 11 months from July, 2010 to May, 2011, and the results were compared with the actual electricity energy production presented in the CDM(Clean Development Mechanism)monitoring report of the wind farm. The results from the prediction programs were close to the actual electricity energy productions and the errors were within 4%.

주제어

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문제 정의

따라서 본 연구는 비교적 대용량인 100MW 이상의 해상풍력발전단지의 발전량 예측을 위해 MERRA 재해석 데이터의 적용 가능성을 알아보고자 수행하였다. 다만 본 연구에서의 MERRA 재해석 자료를 이용한 풍력발전단지 예측 연구는 해상기상관측 타워의 설치 없이 발전단지를 건설하기 위한 목적에서의 발전량 예측이 아니며, 발전량 예측의 정확성을 알아본 후 이를 통해 해상기상관측타워 설치 이전에 대략적인 발전량 산정 및 경제성 분석을 수행 하여, 유망후보지를 선정하고 기상관측타워를 설치하여 단지개발을 추진할 수 있는 판단에 활용하기 위함이다. 이를 위해 본 연구에서는 중국 동하이대교 풍력발전단지(China Donghai Bridge Wind Farm) 를 대상으로 해당지역의 기상관측타워로부터 측정된 풍황데이터가 없는 상황에서 MERRA(Modern Era Retrospective - Analysis for Research and Applications) 재해석 데이터만을 이용하여 해상풍력발전단지의 월별 및 연간 발전량을 예측하였다.
하지만, 연구결과가 많지 않고 특히 해상풍력발전단지에 대한 발전량 예측 연구 결과는 주풍방향에 대해 수직인 일렬로 배치된 소형 풍력발전단지에 대한 예측 결과로서 현존하는 100 MW 이상의 대형 풍력발전단지에 대한 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구는 비교적 대용량인 100MW 이상의 해상풍력발전단지의 발전량 예측을 위해 MERRA 재해석 데이터의 적용 가능성을 알아보고자 수행하였다. 다만 본 연구에서의 MERRA 재해석 자료를 이용한 풍력발전단지 예측 연구는 해상기상관측 타워의 설치 없이 발전단지를 건설하기 위한 목적에서의 발전량 예측이 아니며, 발전량 예측의 정확성을 알아본 후 이를 통해 해상기상관측타워 설치 이전에 대략적인 발전량 산정 및 경제성 분석을 수행 하여, 유망후보지를 선정하고 기상관측타워를 설치하여 단지개발을 추진할 수 있는 판단에 활용하기 위함이다.
다만 본 연구에서의 MERRA 재해석 자료를 이용한 풍력발전단지 예측 연구는 해상기상관측 타워의 설치 없이 발전단지를 건설하기 위한 목적에서의 발전량 예측이 아니며, 발전량 예측의 정확성을 알아본 후 이를 통해 해상기상관측타워 설치 이전에 대략적인 발전량 산정 및 경제성 분석을 수행 하여, 유망후보지를 선정하고 기상관측타워를 설치하여 단지개발을 추진할 수 있는 판단에 활용하기 위함이다. 이를 위해 본 연구에서는 중국 동하이대교 풍력발전단지(China Donghai Bridge Wind Farm) 를 대상으로 해당지역의 기상관측타워로부터 측정된 풍황데이터가 없는 상황에서 MERRA(Modern Era Retrospective - Analysis for Research and Applications) 재해석 데이터만을 이용하여 해상풍력발전단지의 월별 및 연간 발전량을 예측하였다. 이를 위해 상용 풍력시뮬레이션 프로그램인 WindPRO 와 WindSim을 이용하여 중국 동풍력단지를 모델링 하고 MERRA 데이터를 적용하여 생산 가능한 월별 발전량을 예측하였다.

제안 방법

본 연구에서는 MERRA 재해석 자료의 해상풍력발전단지 자원예측 적용타당성을 알아보기 위하여 간접적으로 중국동하이 대교 풍력단지의 발전량을 WindPRO와 WindSim 프로그램을 이용하여 예측하고, 그 결과를 실측 발전량 자료와 비교 분석하였다. 가용할 수 있는 발전량 자료가 11개월에 국한되어 11개월에 대한 예측을 수행한 결과, 11개월 전체에 대한 예측오차는 WindPRO와 WindSim 프로그램이 각각 –2.
이를 위해 상용 풍력시뮬레이션 프로그램인 WindPRO 와 WindSim을 이용하여 중국 동풍력단지를 모델링 하고 MERRA 데이터를 적용하여 생산 가능한 월별 발전량을 예측하였다. 이를 CDM 보고서⁷⁾에 제시되어 있는 월간 실측 발전량과 비교하여 MERRA 재해석 데이터의 적용 타당성을 조사하였다.
이를 위해 본 연구에서는 중국 동하이대교 풍력발전단지(China Donghai Bridge Wind Farm) 를 대상으로 해당지역의 기상관측타워로부터 측정된 풍황데이터가 없는 상황에서 MERRA(Modern Era Retrospective - Analysis for Research and Applications) 재해석 데이터만을 이용하여 해상풍력발전단지의 월별 및 연간 발전량을 예측하였다. 이를 위해 상용 풍력시뮬레이션 프로그램인 WindPRO 와 WindSim을 이용하여 중국 동풍력단지를 모델링 하고 MERRA 데이터를 적용하여 생산 가능한 월별 발전량을 예측하였다. 이를 CDM 보고서⁷⁾에 제시되어 있는 월간 실측 발전량과 비교하여 MERRA 재해석 데이터의 적용 타당성을 조사하였다.
지표 거칠기의 자료는 구글어스 (Google Earth) 위성지도를 활용하였으며, 지형정보와 지표거칠기 정보를 담게되는 지형모델은 상용 지리정보시스템 (GIS: Geograhpic Information System) 프로그램을 사용하여 제작하였다. 해상풍력발전단지 이지만 인근 지형에 의한 유동의 영향을 시뮬레이션하기 위해 풍력단지와 인근 육지영역을 포함하는 40km×40km의 비교적 넓은 영역에 대한 지형정보와 지표 거칠기 정보를 입력하여 모델링을 수행하였다.

대상 데이터

또한 평균수심이 약 7m로, 비교적 낮은 수심에 설치되어 있으며, 2010년 6월 준공되어 가동되고 있다. 단지는 Sinovel사의 3MW급 SL3000/90 모델 34기로 구성되어 있으며, 풍력터빈의 로터지름은 90m, 허브높이는 91m이다.
MERRA 재해석 자료는 미국 NASA에서 제공하는 자료로서 인공위성 자료와 다양한 기상관측자료 등을 GEOS-5(the Goddard Earth Observing System Data Assimilation System Version 5) 기상모델의 대기 자료동화시스템 (Atmospheric Data Assimilation System)에 적용하여 시계열로 제작되는 재해석 자료이다. 본 연구에서는 해상도 50m 높이에서 1시간 간격의 MERRA 재해석 데이터를 사용하였다. 풍력발전단지 실측 월간발전량과 예측 연간발전량 비교를 위해 실측 자료가 존재하는 기간과 동일하게 2010년 7월부터 2011년 5월까지 총 11개월 의 MERRA 데이터를 사용하였으며, 풍속 및 풍향 값을 WindPRO 및 WindSim 프로그램에 각각 입력하였다.
본 연구에서는 해상도 50m 높이에서 1시간 간격의 MERRA 재해석 데이터를 사용하였다. 풍력발전단지 실측 월간발전량과 예측 연간발전량 비교를 위해 실측 자료가 존재하는 기간과 동일하게 2010년 7월부터 2011년 5월까지 총 11개월 의 MERRA 데이터를 사용하였으며, 풍속 및 풍향 값을 WindPRO 및 WindSim 프로그램에 각각 입력하였다. 풍력단지에서 가장 가까운 MERRA 재해석 데이터 지점은 그림 2에 제시된 바와 같이 단지 중심으로부터 약 25km 떨어진 지점이며, 이는 Measnet에서 권장하는 풍력자원 예측을 위한 단순지형의 기상관측타워와 풍력터빈의 최대 이격거리인 10km를 초과하는 지점이지만, 보다 근접한 데이터가 없어, 본 데이터를 적용하였다.

이론/모형

O Jensen(EMD, 2005)14) 후류 모델 및 S. Frandsen(1999) 난류 모델을 이용하였다. WindPRO 모델은 그림 4 와 같다.
본 연구에서는 WindSim으로 연간발전량을 예측하는 경우 N. O Jensen 후류 모델을 사용 하여 표준 k-ε 난류 모델을 이용하였다. Fig.
동하이 대교 풍력발전단지 월별발전량과 예측 월별발전량 비교하기 위해서 덴마크의 EMD 사에서 개발한 WindPRO 2.⁸¹⁰⁾ 프로그램과 노르웨이 WindSim AS에서 개발된 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 프로그램인 WindSim v6.0^11,12)을 사용하였다.
발전단지를 포함하는 인근 지형을 모델링하기 위해 미국 NASA(Natioan Aeronautics and Space Administration)에서 제공하는 90m 등고선을 갖는 SRTM (Shuttle Rader Topography Mission, 90m Resolution) 수치고도 모델(Digital Elevation Models, DEM)을 이용하였다. 지표 거칠기의 자료는 구글어스 (Google Earth) 위성지도를 활용하였으며, 지형정보와 지표거칠기 정보를 담게되는 지형모델은 상용 지리정보시스템 (GIS: Geograhpic Information System) 프로그램을 사용하여 제작하였다.
발전단지를 포함하는 인근 지형을 모델링하기 위해 미국 NASA(Natioan Aeronautics and Space Administration)에서 제공하는 90m 등고선을 갖는 SRTM (Shuttle Rader Topography Mission, 90m Resolution) 수치고도 모델(Digital Elevation Models, DEM)을 이용하였다. 지표 거칠기의 자료는 구글어스 (Google Earth) 위성지도를 활용하였으며, 지형정보와 지표거칠기 정보를 담게되는 지형모델은 상용 지리정보시스템 (GIS: Geograhpic Information System) 프로그램을 사용하여 제작하였다. 해상풍력발전단지 이지만 인근 지형에 의한 유동의 영향을 시뮬레이션하기 위해 풍력단지와 인근 육지영역을 포함하는 40km×40km의 비교적 넓은 영역에 대한 지형정보와 지표 거칠기 정보를 입력하여 모델링을 수행하였다.

성능/효과

본 연구에서는 MERRA 재해석 자료의 해상풍력발전단지 자원예측 적용타당성을 알아보기 위하여 간접적으로 중국동하이 대교 풍력단지의 발전량을 WindPRO와 WindSim 프로그램을 이용하여 예측하고, 그 결과를 실측 발전량 자료와 비교 분석하였다. 가용할 수 있는 발전량 자료가 11개월에 국한되어 11개월에 대한 예측을 수행한 결과, 11개월 전체에 대한 예측오차는 WindPRO와 WindSim 프로그램이 각각 –2.7%, 0.3%로 실측 발전량과 매우 유사한 결과를 보여주었다. 하지만, 문헌에서 제시하고 있는 연평균 풍력단지 가동률인 96.
3%로 실측 발전량과 매우 유사한 결과를 보여주었다. 하지만, 문헌에서 제시하고 있는 연평균 풍력단지 가동률인 96.1%를 적용하였기 때문에 월간 발전량 예측은 WindPRO 의 경우 –22.9% ~+38.3%, WindSim 의 경우 –18.2% ~ +26.0%의 예측오차를 보여주었다. 하지만, 본 연구결과로 미루어 해상풍력발전단지의 경우 단지개발 이전에 개략적인 연간 발전량 예측을 위해, 연간 평균 가동률(96.
1%)을 적용하여 충분히 가능할 것으로 판단된다. 하지만, 발전량 예측 정확도는 풍력발전단지 개발에 있어서 기상관측 타워의 설치없이 MERRA 재해석 자료만을 이용하여 단지개발이 가능하다는 것을 의미하는 것은 아니며, 풍력발전단지 개발 이전에 유망후보지 선정, 풍력발전단지의 개략적인 연평균 발전량 산정 및 개발 타당성 판단에 MERRA 재해석 자료가 적용 가능하다는 것을 의미한다. 하지만, 보다 일반적인 결론을 위해서는 보다 많은 해상풍력발전단지에 대한 예측 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
0%의 예측오차를 보여주었다. 하지만, 본 연구결과로 미루어 해상풍력발전단지의 경우 단지개발 이전에 개략적인 연간 발전량 예측을 위해, 연간 평균 가동률(96.1%)을 적용하여 충분히 가능할 것으로 판단된다. 하지만, 발전량 예측 정확도는 풍력발전단지 개발에 있어서 기상관측 타워의 설치없이 MERRA 재해석 자료만을 이용하여 단지개발이 가능하다는 것을 의미하는 것은 아니며, 풍력발전단지 개발 이전에 유망후보지 선정, 풍력발전단지의 개략적인 연평균 발전량 산정 및 개발 타당성 판단에 MERRA 재해석 자료가 적용 가능하다는 것을 의미한다.

후속연구

따라서 MERRA 재해석 데이터를 이용하여, 연간 해상 풍력발전단지 발전량을 예측하는 경우 정확한 월간 가동률을 알 수 없기 때문에 월간 발전량 예측은 적용하기 어려우며, 연평균 가동률을 적용한 연간발전량의 경우 상대적으로 정확한 발전량 예측이 가능한 것으로 판단된다. 하지만, MERRA 재해석 자료를 이용한 풍력자원예측 및 발전량 예측은 대상 지점의 실측자료를 이용한 예측이 아니기 때문에, 이를 통해 기상관측타워의 설치 없이 풍력발전단지 상세설계 등이 이루어질 수는 없으며, 따라서 본 연구에서의 MERRA 재해석 자료를 이용한 발전량 예측의 적용범위는 풍력발전단지 개발 이전의 유망후보지 선정, 풍력발전단지 대략적 연간발전량 예측 및 개발 타당성 판단 등에 국한되어 사용되어야 한다고 판단된다.
하지만, 발전량 예측 정확도는 풍력발전단지 개발에 있어서 기상관측 타워의 설치없이 MERRA 재해석 자료만을 이용하여 단지개발이 가능하다는 것을 의미하는 것은 아니며, 풍력발전단지 개발 이전에 유망후보지 선정, 풍력발전단지의 개략적인 연평균 발전량 산정 및 개발 타당성 판단에 MERRA 재해석 자료가 적용 가능하다는 것을 의미한다. 하지만, 보다 일반적인 결론을 위해서는 보다 많은 해상풍력발전단지에 대한 예측 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	풍력발전단지 조성을 위해 필수적인 것은?	1) 육상 풍력발전단지의 주민 수용성 및 인허가와 관련된 문제들과 유망한 설치지역이 점차 포화되는 문제로 인해 해상풍력발전단지의 설치는 앞으로 점점 증가할 것으로 예상되고 있다. 풍력발전단지 조성을 위해서는 바람자원이 풍부한 지역을 선정하고 선정된 지역에 기상관측타워를 설치하여 풍력자원을 측정한 후, 발전단지가 건설된 이후에 생산할 수 있는 연간 발전량을 예측하는 과정이 필수적이다. 이와 같은 과정이 비교적 수월한 육상 풍력발전단지에 비해 해상풍력발전단지의 경우에는 기상관측타워가 해상에 설치되어야 하기 때문에 해상기초구조물을 포함하는 기상관측타워 제작과 설치에 많은 시간과 비용이 발생 하게 된다.
	풍력발전단지 조성이 육상 풍력발전단지에 비해 해상풍력발전단지에서 더 어려운 이유는?	풍력발전단지 조성을 위해서는 바람자원이 풍부한 지역을 선정하고 선정된 지역에 기상관측타워를 설치하여 풍력자원을 측정한 후, 발전단지가 건설된 이후에 생산할 수 있는 연간 발전량을 예측하는 과정이 필수적이다. 이와 같은 과정이 비교적 수월한 육상 풍력발전단지에 비해 해상풍력발전단지의 경우에는 기상관측타워가 해상에 설치되어야 하기 때문에 해상기초구조물을 포함하는 기상관측타워 제작과 설치에 많은 시간과 비용이 발생 하게 된다. 따라서, 기상관측타워를 설치하기에 앞서 풍력발전단지 유망후보지를 선정하는 작업이 매우 중요하며, 이를 위해 장기간에 걸쳐 가용할 수 있는 자료가 있는 MERRA재해석 데이터를 활용한 풍력자원 예측에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다2).
	해상풍력발전단지의 설치가 앞으로 점점 증가할 것이라고 생각되는 이유는?	세계 해상풍력 총 설비용량은 2013년 현재 약 7GW로 매년 끊임없는 증가추세에 있다.1) 육상 풍력발전단지의 주민 수용성 및 인허가와 관련된 문제들과 유망한 설치지역이 점차 포화되는 문제로 인해 해상풍력발전단지의 설치는 앞으로 점점 증가할 것으로 예상되고 있다. 풍력발전단지 조성을 위해서는 바람자원이 풍부한 지역을 선정하고 선정된 지역에 기상관측타워를 설치하여 풍력자원을 측정한 후, 발전단지가 건설된 이후에 생산할 수 있는 연간 발전량을 예측하는 과정이 필수적이다.

참고문헌 (15)

GWEC, Global Wind Report, 2013.
M. M. Rienecker, M. J. Suarez, R. Gelaro, R. Todling, J. Bacmeister, E. Liu, M. G. Bosilovich, S. D. Schubert, L. Takacs, G.-K. Kim, S. Bloom, J. Chen, D. Collins, A. Conaty, A. daSilva,etal., MERRA: NASA's Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications. J.Climate, Vol. 24, pp. 3624-3648, 2011.

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H. G. Kim, K. H. Kim, and Y. H. Kang, "Wind resource assessment for green island - dokdo," Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 32, No. 5, pp. 94-101, 2012.

원문보기 상세보기
I. H. Kwon, U. S. Park, I. Peak, N. S. Yoo, "Application of MERRA Reanalysis data to predictions of offshore wind resources", KSES 2014 Spring annual conference, Vo. 34, No.1 May 13-14, 2014.
J. H. Kim, I. H. Kwon, U. S. Park, N. Yoo, and I. Paek, "Prediction of annual energy production of wind farms in complex terrain using MERRA reanalysis data," Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 34, No. 2, pp. 82-90, 2014.
Y. Song, H. G. Kim, J. H. Byeon, I. Park, N. Yoo, "A Feasibility Study on Annual Energy Production of the Offshore Wind Farm using MERRA Reanalysis Data" Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 35, No. 2, pp. 33-41, 2015.

원문보기 상세보기
Shanghai Dong Hai Bridge Offshore Wind Farm Project Monitoring Report, UNFCCC reference number:2568, available online at https://cdm.unfccc.int/Projects/DB/BVQI1241775289.97/view
http://www.4coffshore.com/windfarms/donghai-bridge-100mw-offshore-wind-power-demonstration-project-china-cn01.html
http://www.thewindpower.net/turbine_technical_en_82_sinovel_sl-3000-90.php
WindPRO User Guide 2.8.
WindSim AS, http://www.sindsim.com/
T. Wallbank "WindSim Validation Study, CFD validation in complex terrain", WindSim AS, 2008.
Riso Laboratory, http://www.wasp.dk/
C. H. Cho, Y. H. Rho, J. H. Lee, K. H. Lee, "Unsteady wake characteristics behind tidal current power turbine," Fluid machinery Research & development Conference, pp. 80-84. 2011.
Graves A, Harman K, Wilkinson M, et al. Understanding Availability Trends of Operating Wind Farms[C]//AWEA Wind Power Conference, AWEA. 2008.

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