[논문]동심원 등가풍속을 이용한 대기안정도에 따른 풍력자원 변화에 관한 연구

류건화; 김동혁; 이화운; 박순영; 유정우; 김현구

doi:10.7836/kses.2016.36.1.049

동심원 등가풍속을 이용한 대기안정도에 따른 풍력자원 변화에 관한 연구
Accounting for the Atmospheric Stability in Wind Resource Variations and Its Impacts on the Power Generation by Concentric Equivalent Wind Speed 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.36 no.1, 2016년, pp.49 - 61

류건화 (부산대학교 대기과학과) , 김동혁 (부산대학교 환경연구원) , 이화운 (부산대학교 대기과학과) , 박순영 (부산대학교 환경연구원) , 유정우 (부산대학교 대기과학과) , 김현구 (한국에너지기술연구원 신재생에너지 지원센터)

Abstract ▼ AI-Helper

The power production using hub height wind speed tends to be overestimated than actual power production. It is because the hub height wind speed cannot represent vertical wind shear and blade tip loss that aerodynamics characteristic on the wind turbine. The commercial CFD model WindSim is used to compare and analyze each power production. A classification of atmospheric stability is accomplished by Monin-Obukhov length. The concentric wind speed constantly represents low value than horizontal equivalent wind speed or hub height wind speed, and also relevant to power production. The difference between hub height wind speed and concentric equivalent wind speed is higher in nighttime than daytime. Under the strongly convective state, power production is lower than under the stable state, especially using the concentric equivalent wind speed. Using the concentric equivalent wind speed considering vertical wind shear and blade tip loss is well estimated to decide suitable area for constructing wind farm.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 기존의 등가풍속, 동심원 등가풍속, 허브고도 풍속을 이용한 각각의 발전량과 실제발전량과의 비교분석을 통해 정확성 정도를 판별하고 대기안정도에 따른 풍속 전단이 각각의 풍속과 발전량에 미치는 영향을 함께 살펴보고자 한다.
⁶⁾ 이러한 특성은 기존의 등가풍속 산출방법에는 고려되어있지 않기에 새로운 등가풍속 개념이 도입되어야 한다. 이에 본 연구에서는 앞서 언급한 블레이드의 공기역학적 특성까지 고려된 동심원 등가풍속(Concentric equivalent wind speed)을 소개하고자 한다.
⁴⁾ 이를 보완하기 위한 수평 등가풍속(EQ)은 연직시어의 효과는 고려할 수 있지만³⁾ 공기역학적 현상에 따른 블레이드의 부분별 발전량 기여도를 고려하지 못했다. 이에 본 연구에서는 풍력단지의 예비발전량 산출결과를 정확하게 조정하기 위해 로터면적 내부의 연직시어와 블레이드의 부분별 발전량 기여도를 모두 고려할 수 있는 동심원 등가풍속(CEQ, Concentric equivalent wind speed)이라는 개념을 도입하였고 세 가지 풍속을 이용한 발전량과 MO length를 이용한 대기안정도에 따른 영향을 알아보고자 했다. 그 결과는 다음과 같다.

가설 설정

(2) CEQ가 기존의 HB나 EQ보다 낮아지는 이유는 로터 최상층의 블레이드 끝단손실을 고려한 가중치의 영향 때문이다.

제안 방법

2.3에서 소개된 식을 통해 수평 등가풍속 (EQ), 동심원 등가풍속(CEQ), 허브고도 풍 속(HB)을 각각 산출해서 일변화패턴을 살펴보았다(Fig. 6). 세 풍속 모두 서로 비슷한 시계열 분포양상을 보였지만 주야간에 관계없이 평균적으로 HB(7.
2.4절에서 소개한 Monin-Obukhov length를 이용해서 하루 중 대기안정도의 변화양상을 살펴보았다(Fig. 7). 주간에는 중립과 불안정이 주를 이룬 반면 야간에는 중립과 안정한 상태가 지배적이었다.
공기역학적인 측면을 고려하게 되면 블레이드 루트(허브근처)에서 블레이드 팁(끝부분)에 이르기까지 부분별로 발전량에 기여하는 정도에 차이를 보이고⁶⁾, 블레이드 팁에서는 와류의 발생으로 풍속감소를 일으키고 이는 발전량 저하로 이어져 0에 가까운 값을 초래한다.²³⁾ 따라서 좀 더 정확한 등가풍속 산출을 위해서 기존에 적용되던 바람을 맞는 면적에 의한 가중치와 더불어 블레이드 부분별 가중치를 추가시켰다. 이에 로터면적을 수평이 아닌 여러 개의 동심원 영역으로 나누어 “동심원 등가풍속(Concentric equivalent wind speed)”이라는 개념을 도입하였다.
EQ와 CEQ, HB를 이용한 발전량 변화양상을 분석하고 실제발전량과 비교해 보고자 시계열 분석을 해보았다(Fig. 8). 이에 앞서 실제 발전량 자료 중 결측값이 존재하는 시간대를 제외한 후 시계열 분석에 사용하였다.
이에 로터면적을 수평이 아닌 여러 개의 동심원 영역으로 나누어 “동심원 등가풍속(Concentric equivalent wind speed)”이라는 개념을 도입하였다.
8). 이에 앞서 실제 발전량 자료 중 결측값이 존재하는 시간대를 제외한 후 시계열 분석에 사용하였다. 자료이용률은 Table 5에 나타나 있다.

대상 데이터

94의 상관도를 가진다.¹⁶⁾ 성산단지의 풍황해석을 위해 2014년 1월 1일부터 12월 31일까지 총 1년간의 10 m, 50 m, 60 m 고도의 MERRA 재분석자료를 사용하였다. MERRA 측정지점과 성산풍력단지 사이의 거리는 16.
21) 본 연구에서는 WindSim ver 7.0을 기반으로 지형자료는 SRTM 3″ (90 m)자료를 사용하였고 지면 거칠기(z0, Roughness length)는 환경부 1″ (10 m)자료를 사용하였다.
기상자료로는 MERRA(Modern Era Retrospective analysis for Research and Applications) 재분석자료가 사용되었다. MERRA 재분석 자료는 미국항공우주국(NASA)에서 1979년부터 위성자료와 여러 기상자료들을 자료동화시스템인 GEOS-5 (the Goddard Earth Observing System Data Assimilation System Version5)에 적용시켜 생산한 재분석자료이다.
81ms^-2로 적용시켰고 마찰속도 u_*는 (13)식을 통해 산출하였다. 또한 T₀와 지표면 열 플럭스는 MERRA 재분석자료를 이용하였다. MO 길이에 의한 안정도분류기준은 Table 4에 나타나 있다.
2(a)). 북풍 계열이 지배적이기에 성산 2단지 지역을 연구대상지로 선정했을 시, 1단지 터빈들의 후류영향이 적을 것으로 판단되어 2단지 지역에 위치한 4기의 터빈만을 등가풍속과 발전량 산출에 이용하였다.
연구대상지는 제주도 서귀포시 성산읍 수산리에 위치한 성산풍력단지이고(Fig. 1), 성산제 1단지와 성산 제 2단지로 나뉘어져 있다. 풍력단지는 제주도 동쪽 해안으로부터 약 7.

성능/효과

(1) CEQ는 HB보다 일평균 약 1.4% (0.1 ms^-1) 낮게 모의되었으며 주간에는 일평균보다 0.02 ms^-1낮게, 야간에는 0.04ms^-1 높게 산출되었다.
(3) MO length로 분류한 안정도에 따르면 주간에는 중립과 불안정이, 야간에는 중립과 안정한 상태가 지배적이었다. 안정한 대기에서는 풍속이 더 높아 발전량도 주간에 비해 많음을 보였고 불안정한 대기에서는 낮은 풍속으로 인해 낮은 발전량을 보였다.
(4) 안정도별로 실제발전량과의 오차감소율을 살펴보았을 때, 안정할 경우에는 HB보다 CEQ를 사용해서 발전량을 산출하면 12.6%의 오차감소율을, 불안정할 경우에는 17.5%의 오차감소율을 보여 불안정할 경우 CEQ의 영향정도가 큰 것으로 판단된다.
15) MERRA 재분석자료는 수평적으로 위도 0.5°와 경도 2/3°의 해상도를 가지고 연직으로는 지표면에서 0.01hpa까지 72개 층으로 나뉘어져 있다.
01hpa까지 72개 층으로 나뉘어져 있다.¹⁵⁾ MERRA 재분석자료는 실측값과 좋은 상관도를 보이는데 1시간단위로 0.85, 1달 간격으로는 0.94의 상관도를 가진다.¹⁶⁾ 성산단지의 풍황해석을 위해 2014년 1월 1일부터 12월 31일까지 총 1년간의 10 m, 50 m, 60 m 고도의 MERRA 재분석자료를 사용하였다.
CEQ를 이용한 발전량은 기존의 HB나 EQ를 이용했을 때와 같이 대기안정도에 따른 변화추이를 잘 나타내 주었을 뿐만 아니라 과다모의 되었던 발전량도 낮아져 실제발전량에 더 가깝게 모의될 수 있었다. 이에 CEQ를 이용한 예비발전량 산출은 풍력단지 적지선정과 예비평가에 더 향상된 정확도를 제공할 수 있음을 보여준다.
5%의 오차를 감소시킨 것을 확인할 수 있었다. EQ에 비해서는 안정할 경우 5.7%, 불안정할 경우 8.8%의 오차감소율을 보였다. 따라서 대기가 불안정할 경우 CEQ가 기존의 HB나 EQ보다 실제발전량에 더 가까워질 수 있음을 보였다.
8%의 오차감소율을 보였다. 따라서 대기가 불안정할 경우 CEQ가 기존의 HB나 EQ보다 실제발전량에 더 가까워질 수 있음을 보였다.
6). 세 풍속 모두 서로 비슷한 시계열 분포양상을 보였지만 주야간에 관계없이 평균적으로 HB(7.01 ms^-1), EQ(6.97 ms^-1), CEQ(6.91 ms^-1)순으로 CEQ가 가장 낮은 풍속을 보였다. 한편, 야간으로 진행되면서 각 풍속간의 차가 커지는 경향을 보였는데 특히 CEQ가 그 변화폭이 가장 컸다.
6에 나타낸 바와 같이 풍속일변화양상에서 HB가 EQ나 CEQ에 비해 더 높은 풍속을 보이는 데 영향을 준 것으로 보인다. 실제로 일평균 풍속변화를 살펴보면 대체로 불안정할 때는 풍속이 낮고 안정할 때는 풍속이 높아지는 것을 확인할 수 있었고 특히 CEQ의 경우 풍속이 가장 낮아짐을 보였다.
안정도에 따른 HB와 CEQ의 실제발전량과의 오차감소율을 Table 7에 나타내었다. 안정할 경우 HB보다 CEQ가 실제발전량과의 오차를 12.6% 감소시켰고 불안정할 경우 CEQ가 17.5%의 오차를 감소시킨 것을 확인할 수 있었다. EQ에 비해서는 안정할 경우 5.
¹⁸⁾에 따르면 20 km 떨어진 관측탑과 풍력단지를 분석한 결과 실제발전량과의 오차는 7% 미만이었기에¹⁹⁾ 이에 따라 연구가 진행되었다. 연구대상지인 성산풍력단지는 북풍 또는 북서풍 계열이 지배적이었고(Fig. 2(b)), 척도 계수(Scale parameter) A는 8.
CEQ를 이용한 발전량은 기존의 HB나 EQ를 이용했을 때와 같이 대기안정도에 따른 변화추이를 잘 나타내 주었을 뿐만 아니라 과다모의 되었던 발전량도 낮아져 실제발전량에 더 가깝게 모의될 수 있었다. 이에 CEQ를 이용한 예비발전량 산출은 풍력단지 적지선정과 예비평가에 더 향상된 정확도를 제공할 수 있음을 보여준다. 하지만 MERRA 관측점이 풍력단지와 다소 거리가 멀었던 점, 지표근처에 해당하는 상세한 고도자료의 부족은 본 연구의 한계점으로 남는다.

후속연구

이에 CEQ를 이용한 예비발전량 산출은 풍력단지 적지선정과 예비평가에 더 향상된 정확도를 제공할 수 있음을 보여준다. 하지만 MERRA 관측점이 풍력단지와 다소 거리가 멀었던 점, 지표근처에 해당하는 상세한 고도자료의 부족은 본 연구의 한계점으로 남는다. 향후 기상관측탑의 실측자료를 이용한다면 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
하지만 MERRA 관측점이 풍력단지와 다소 거리가 멀었던 점, 지표근처에 해당하는 상세한 고도자료의 부족은 본 연구의 한계점으로 남는다. 향후 기상관측탑의 실측자료를 이용한다면 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	상용CFD 모델은 무엇이 있는가?	풍력단지의 예비발전량을 산출하기 위해서는 지형, 고도, 풍황, 터빈배치, 후류효과 등을 고려해 주어야 하는데 이를 위해 상용CFD 모델인 WindSim이나 WAsP(Wind Atlas Analysis and Application Program), WindPro 등이 사용되고 있다.
	풍력단지의 예비발전량 산출을 위한 고려 사항은 무엇인가?	풍력단지의 예비발전량을 산출하기 위해서는 지형, 고도, 풍황, 터빈배치, 후류효과 등을 고려해 주어야 하는데 이를 위해 상용CFD 모델인 WindSim이나 WAsP(Wind Atlas Analysis and Application Program), WindPro 등이 사용되고 있다.
	블레이드 끝단손실은 어떻게 발생하는가?	바람이 터빈을 통과하는 과정에서 블레이드는 여러 가지 공기역학적인 특성을 나타내는데 그 중 하나가 블레이드 끝단손실(Blade Tip Loss)이다. 블레이드가 회전하면서 끝단에서 난류가 발생하게 되고 그로 인해 풍속이 급격하게 줄어들기 때문에 해당부분에서의 발전량이 0에 가까워진다. 또한 블레이드 루트(블레이드 시작점)에서 팁(블레이드 끝점)까지 발전량에 기여하는 정도도 차이를 보인다.

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Jeong, S. Y., Study on the offshore Construction and Operation Characteristic of Large Scale Wind Turbines in the Domestic Typhoon Condition, M. Dissertation, Hoseo University, 2015.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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