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문제 정의
- 따라서 본 연구는 제주 지역에서 육· 해상 풍력발전단지 건설을 위한 육· 해상 풍력자원평가 방법으로 ERA-Interim 재해석 데이터의 적용 가능성을 논하고, 위에서 언급한 두 가지 관점에서 ERA-Interim 재해석 데이터의 신뢰성을 평가하고자 한다.
제안 방법
- 각 기상탑 지점에서의 허브높이 풍속 VHub 및 연간발전량 AEP를 예측하기 위하여 해당 기상탑 데이터와 각 기상탑 지점 주변의 ERA-Interim 재해석 데이터를 사용하여 개별 바람통계값을 각각 만들었다. 그 다음 만들어진 기상탑 주변 개별 바람통계값을 각 기상탑 지점에 위치시킨 후 WAsP Interface 모듈을 구동시켰다.
- 및 연간발전량 AEP를 예측하기 위하여 해당 기상탑 데이터와 각 기상탑 지점 주변의 ERA-Interim 재해석 데이터를 사용하여 개별 바람통계값을 각각 만들었다. 그 다음 만들어진 기상탑 주변 개별 바람통계값을 각 기상탑 지점에 위치시킨 후 WAsP Interface 모듈을 구동시켰다.
- 3에 ERA-Interim 재해석 데이터의 신뢰성 평가 절차를 나타낸다. 사전 작업으로 제주도 지역의 ERA-Interim 및 기상탑 데이터를 취득하고, 기상탑 데이터 지점을 중심으로 동시간대, 동일 높이의 ERA-Interim 재해석 데이터를 가지고 WindPRO의 STATGEN 모듈을 구동시켜 해당 지점의 바람통계값(Wind Statistics)을 만든다. 분석 시 사용된 지표거칠기 모델은 WindPRO에서 온라인 데이터로 제공하는 300m grid를 가지는 “Global Land Cover Map(GlobCover 2009)” 모델을 적용하였으며, 지형모델의 경우에는 국토지리정보원에서 제공하는 1 : 50,000 수치지도를 상용 GIS 프로그램(Global Mapper)에 입력하고 필터링을 한 뒤UTM-WGS84 좌표로 변환하여 사용하였다.
- 따라서 본 연구는 제주 지역에서 육· 해상 풍력발전단지 건설을 위한 육· 해상 풍력자원평가 방법으로 ERA-Interim 재해석 데이터의 적용 가능성을 논하고, 위에서 언급한 두 가지 관점에서 ERA-Interim 재해석 데이터의 신뢰성을 평가하고자 한다. 우선 ECMWF에서 제주도 주변 153개 지점의 10년간의 ERA-Interim 재해석 데이터를 취득하고, WindPRO에서 제공하는 WAsP 기반 선형 해석을 수행하였다.
- 이를 기반으로 제주도 해안가에 위치한 3개 지점(신창, 한동, 우도)과 육상에 위치한 2개 지점(청수, 수산)에서 측정된 5개 기상탑 데이터와 해당 지점을 직사각형 격자로 둘러싼 동일 높이, 동시간대의 ERA-Interim 4개 지점 데이터를 기반으로 풍력자원을 예측하여 육·해상 간의 신뢰성 및 해당 데이터 간의 이격 거리에 따른 오차를 분석하였다.
- 제주 지역에서 ERA-Interim 재해석 데이터의 활용 가능성을 확인하고 신뢰성을 평가하기 위하여 육상 및 해안가에 위치한 5개 지점의 Met-Mast 데이터와 주변 지역에서 재해석된 ERA-Interim 데이터를 비교 · 분석하였다.
- 풍력발전단지 후보지에 기상탑 설치 시 정확한 풍력자원평가를 위해 건설될 풍력발전단지의 중심에 설치 · 측정하고 이 결과를 바탕으로 풍력발전단지 설계를 진행하게 된다.
- ERA-Interim 재해석 데이터 중에서 Model Level 데이터는 다양한 높이(30 m, 60 m, 100 m, 160 m 이상)에서의 풍속 데이터를 제공한다. 하지만 신뢰성 평가에 사용된 기상탑 데이터의 측정 높이와 동일한 풍속(Vz)을 구하기 위해 60 m와 100 m 풍속 데이터를 기반으로 해당 구간의 멱지수를 구한 다음, 이를 다음 식(1)과 같은 멱법칙14)에 적용하여 70 m, 80 m 높이 풍속으로 보정하였다.
대상 데이터
- 5개 기상탑 지점은 육상이나 해안 지역에 위치해 있다. 육상의 경우에는 VESTAS V80 2 MW(허브높이: 78 m), 해안 지역의 경우에는 Siemens SWT-4.
- 2에 기상탑 설치 지점인 제주도의 5개 지점(신창, 청수, 한동, 우도, 수산)을 나타낸다. 5개 지점 중에서 신창, 한동, 우도의 경우에는 해안가에 위치하여 해상풍력평가를 위한 사이트로 선정하였으며, 청수, 수산은 제주도 중 산간 지역에 위치하므로 육상풍력평가 사이트로 선정하였다. ERA-Interim 재해석 데이터는 각 기상탑 지점을 둘러싼 4개 지점을 선정, 취득하였고 시계방향으로 좌측 상단을 시작으로 E1, E2, E3, E4로 명명하였다.
- ERA-Interim 재해석 데이터 중에서 Model Level 데이터는 다양한 높이(30 m, 60 m, 100 m, 160 m 이상)에서의 풍속 데이터를 제공한다. 하지만 신뢰성 평가에 사용된 기상탑 데이터의 측정 높이와 동일한 풍속(Vz)을 구하기 위해 60 m와 100 m 풍속 데이터를 기반으로 해당 구간의 멱지수를 구한 다음, 이를 다음 식(1)과 같은 멱법칙14)에 적용하여 70 m, 80 m 높이 풍속으로 보정하였다.
- 5개 지점 중에서 신창, 한동, 우도의 경우에는 해안가에 위치하여 해상풍력평가를 위한 사이트로 선정하였으며, 청수, 수산은 제주도 중 산간 지역에 위치하므로 육상풍력평가 사이트로 선정하였다. ERA-Interim 재해석 데이터는 각 기상탑 지점을 둘러싼 4개 지점을 선정, 취득하였고 시계방향으로 좌측 상단을 시작으로 E1, E2, E3, E4로 명명하였다.
- 각 데이터의 위치, 측정 높이, 기상탑과 재해석 데이터간의 이격 거리 및 데이터 수집 기간 등을 Table 2에 나타낸다. 기상탑 데이터의 측정 기간은 1년 ~ 2년이며, 이격 거리는 거리에 따른 예측 신뢰성을 평가하는데 활용되었다. 일반적으로 기상탑 측정 데이터는 10분 평균 데이터이지만, ERA-Interim 재해석 데이터가 6시간 간격의 데이터를 제공하므로, 동일한 시간 간격 해상도를 위해 기상탑 측정 데이터도 동 시간대의 6시간 간격 데이터만을 추출하여 사용하였다.
- 5개 기상탑 지점은 육상이나 해안 지역에 위치해 있다. 육상의 경우에는 VESTAS V80 2 MW(허브높이: 78 m), 해안 지역의 경우에는 Siemens SWT-4.0-130 4 MW(허브높이: 89 m)를 이 연구를 위한 풍력터빈으로 선정하였다.
- 125°, 최대 3° × 3° 간격으로 제공하고 있다. 특히 지상에서 10m 이하의 지표면 기후 특성을 재해석한 데이터는 Surface and Single Level, 10 m 이상의 지표면 위 영역은 Model 및 Pressure Level로 데이터를 제공한다. 이러한 ERA-Interim의 주요 특징 및 종류를 Table 1에 나타낸다13)
- Table 3에 기준 값인 각 지점 기상탑 예측 값과 ERA-Interim의 연 평균 풍속 및 AEP 예측 값을 나타낸다. 해안지역에 설치된 기상탑(신창, 한동, 우도)에서 측정된 데이터는 해상 풍력터빈출력 예측에 적용하고, 육상에 설치된 기상탑(청수, 수산) 데이터는 육상 풍력터빈출력 예측에 적용하였다.
데이터처리
- 이렇게 ERA-Interim 재해석 데이터를 사용하여 예측된 VHub와 AEP를 기상탑 측정 데이터로 만든 바람통계값으로 자기예측한 기상탑 지점의 VHub 및 AEP와 비교하여 그 상대오차(Rel.Error)를 식(2)를 통해 구한 후 신뢰성을 평가하였다.
이론/모형
- 분석 시 사용된 지표거칠기 모델은 WindPRO에서 온라인 데이터로 제공하는 300m grid를 가지는 “Global Land Cover Map(GlobCover 2009)” 모델을 적용하였으며, 지형모델의 경우에는 국토지리정보원에서 제공하는 1 : 50,000 수치지도를 상용 GIS 프로그램(Global Mapper)에 입력하고 필터링을 한 뒤UTM-WGS84 좌표로 변환하여 사용하였다.
성능/효과
- 따라서 해상은 육상에 비해 약 2∼3배 정도 상대오차가 적고, 오차 값의 편차가 크지 않아서 해상풍력발전단지의 예비 타당성 평가에 ERA-Interim 재해석 데이터의 적용이 가능할 것으로 생각된다.
- 또한 VHub의 최소·최대 상대 오차 값에 있어서 육상은 최소 3.9%, 최대 27.9%로 나타났으며, 해상은 최소 1.9%,최대 7.5%로 나타났다.
- 18 m/s 이하로 예측된 육상의 청수, 수산 지점보다 높은 것이며, 이러한 결과는 해상이 육상보다 풍력자원이 높다는 일반적인 특성을 잘 나타내고 있다. 또한 이격 거리는 4.0 km ~ 15.2 km 정도인데, 육상은 기상 탑과의 이격 거리가 멀어질수록 VHub 및 AEP 예측에 대한 상대오차가 높게 나타났으며, 해상은 이격 거리에 거의 관계없이 육상보다 상대오차가 낮게 나타났다.
- 6%으로 나타났다. 또한, AEP에 대한 상대오차는 해상은 평균 5.5%, 육상은 평균 20.3%으로 나타났다.
- 예측된 VHub 상대오차와 이격 거리의 상관 관계를 나타내기 위한 추세선을 봤을 때, 육상의 추세선 기울기는 0.83으로 이격 거리에 비례하여 증가함을 보이지만, 해상은 기울기가 -0.01으로 이격 거리가 증가해도 상대오차는 별로 변하지 않았다. AEP 추세선의 경우, 출력은 풍속의 세제곱에 비례하므로 육상은 기울기가 1.
- 예측된 허브 높이에서의 풍속 VHub에 대한 해상의 상대오차 평균값은 5.1%이며, 육상은 12.6%로 나타났다. AEP에서도 해상은 5.
- 이격 거리에 따른 ERA-Interim 재해석 데이터의 신뢰성을 평가한 결과, 육상은 이격 거리에 비례(Vhub 기울기: 0.83, AEP 기울기 : 1.7)하여 상대오차가 증가하는 결과를 보였으나, 해상의 경우에는 이격 거리에 대한 영향이 적은 추세선(Vhub 기울기 : -0.01, AEP 기울기 : 0.03)을 보였다. 즉, 해상은 연구범위 내에서의 이격 거리에 별로 영향을 받지 않고 예측된 AEP는 최대 9.
- 이러한 분석 결과, 기상탑과 ERA-Interim 재해석 데이터를 사용하여 예측한 연평균 풍속의 상대오차에 있어서, 해상은 평균 5.1%, 육상은 평균 12.6%으로 나타났다. 또한, AEP에 대한 상대오차는 해상은 평균 5.
- 03)을 보였다. 즉, 해상은 연구범위 내에서의 이격 거리에 별로 영향을 받지 않고 예측된 AEP는 최대 9.0%의 오차를 보였다.
- 국·내외에서 이러한 재해석 데이터를 활용한 육·해상풍력자원평가에 관한 다양한 연구가 진행 중이며, 각 재해석 데이터에 대한 신뢰성 평가도 함께 실시되고 있다5-7).특히, 해상의 경우에는 NCAR와 MERRA 재해석 데이터를 기반으로 EMD사에서 개발한 풍력발전단지 설계 소프트웨어인 WindPRO로 예측한 값을 실측 기상 데이터 또는 연간발전량과 비교한 결과, 10% 이내의 오차를 나타냈다.8,9)
후속연구
- 기후 변화는 다양한 요인에 의해 발생하며, 동일 지역의 기후도 매년 달라지므로 해당 지역의 기후특성(기온, 기압, 공기밀도, 풍속, 파고, 습도 등)을 분석하기 위해서는 Fig. 1에서와 같이 지속적이고도 다양한 기상관측이 필요하다.
- 따라서 해상은 육상에 비해 약 2∼3배 정도 상대오차가 적고, 오차 값의 편차가 크지 않아서 해상풍력발전단지의 예비 타당성 평가에 ERA-Interim 재해석 데이터의 적용이 가능할 것으로 생각된다. 또한 향후 해상풍력발전단지 타당성 검토 및 해상 주변 지역에 대한 장기간의 풍력자원데이터로도 활용 가능하다고 생각된다.
- 향후 이번 연구에서 언급된 해상에서의 신뢰성을 좀 더 높이기 위해서 BUOY에서 측정된 기상청 데이터와 ERA-Interim 데이터 간의 비교․ 분석을 수행할 필요가 있다.
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