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풍력발전 출력예측 기법 및 모형 원문보기

전기의 세계 = The proceedings of KIEE, v.65 no.12, 2016년, pp.12 - 18  

김덕호 (상명대학교 에너지그리드학과) ,  허진 (상명대학교 에너지그리드학과)

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문제 정의

  • 본 절에서는 현재 풍력 발전예측과 관련된 이슈 및 동향을 다루고, 앞으로의 풍력 발전 예측 시스템의 방향을 제시한다. 현재 풍력 발전예측에 대한 이슈 중 하나로 해상풍력발전 예측에 대한 부분이 존재한다.
  • 풍력발전의 효율적, 안정적 전력시스템 운영을 위한 핵심 기술은 풍력발전 예측기술이며, 최근 유럽, 북미를 중심으로 다양한 모형 및 예측기술이 검토되고 있다. 본고에서는 풍력발전 출력예측의 고도화를 이루기 위해 예측 모형 및 기법을 살펴보고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
예측 기법에 따른 풍력발전 예측 모델로 무엇이 있는가 예측 기법에 따라 풍력발전 예측 모델은 물리적 방법(Physical Method)과 통계적 방법 (Statistical Method) 방법으로 크게 나눠지며, 현재는 두 가지 방법을 모두 적용한 복합적 방법 (Hybrid Method)이 가장 많이 사용된다. 각 방법에 대한 설명은 다음과 같다[3-5].
신재생에너지 중 다른 발전원 대비 풍력발전의 단점은 무엇인가? 화석연료의 고갈과 이산화탄소 감축, 다양한 환경 문제의 해결책으로 신재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다. 신재생에너지 발전 중 풍력발전은 특히 급격한 성장을 이루고 있으나, 다른 발전원과 비교를 해보면 환경적인 제약으로 인해 출력의 변동성이 크다는 단점이 있다. 이러한 풍력의 출력을 예측하여 불확실성을 줄이고, 전력시스템과의 연계를 위해 풍력발전 예측 모델은 필수적이며, 계통 연계의 중요한 역할을 수행하고 있다.
기존의 예측모델의 예측 오류 특성이 다르고 시간에 따라 오차가 비례하는 이유는? 하지만 기존의 예측모델은 예측 오류 특성이 서로 다르고 시간에 따라 오차가 비례하는 단점을 가지고 있다. 풍력발전의 에너지원인 바람은 시간과 공간적 제약이 있지만 기존 풍력발전의 예측 모델은 시간적 요소만을 고려했기 때문이다. 따라서 앞으로의 풍력발전 예측은 시간적인 특성만 고려할 뿐만 아니라 공간적인 특성을 같이 고려할 필요가 있다.
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참고문헌 (7)

  1. M. Foley, "Wind Power Forecasting & Prediction Methods", IEEE, 9th International Conference on Environment and Electrical Engineering, Prague, Czech Republic, 2010 

  2. N Hofstra and M New, "Short Communication Spatial variability in correlation decay distance and influence on angular-distance weighting interpolation of daily precipitation over Europe", International Journal of Climatology, 1872-1880, 2009 

  3. M Lei, J Shiyanm and J Chuanwen, "A review on the forecasting of wind speed and generated power", Science Direct, 915-920, 2009 

  4. SB Kim, JH Lee, JS Hyun, "Correlation Analysis of Renewable Energy Sources for Future Power Preparation in Jeju", SoftTech 2013, ASTL Vol. 19, pp. 135 - 138, 2013 

  5. A Botterud and J Wang, Wind Power Forecasting and Electricity Market Operations, 2009 

  6. J W.Zack, Overviw of the Current Status and Future Prospects of Wind Power Production Forecasting for the ERCOT System, 2009.06 

  7. T Gneiting and K Larson, "Statistical Algorithms for Short-term Wind Energy Forecasting", 3TIER Environment Forecast Group 

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