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문제 정의
- 본 연구에서는 풍력단지설계를 위한 풍력단지의 연간 에너지 생산량 계산을 위하여 후류이론과 방향별 후류를 고려한 계산 이론을 정리하고 컴퓨터 계산을 위한 계산 프로그램을 개발하였다. 개발된 계산 프로그램의 유효성을 검토하기 위해 실제 풍력발전단지의 연간 에너지 생산량을 분석하고 이를 개발 프로그램의 계산 결과와 기존 상용 소프트웨어의 계산결과와 비교하였다.
- 본 연구에서는 풍력발전단지 설계시 필요한 연간 에너지 생산량 예측을 위하여 풍향별 개별 풍력터빈간 상호 후류의 영향을 고려한 계산 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 풍력터빈의 연간 에너지 계산 이론 및 후류 이론을 정리하였고, 풍력 발전단지내 실질적인 후류 손실계산을 위하여 가상 후류영역의 기하학적 교차 영역계산을 통해 풍력터빈간 상호 간섭에 의한 후류영향 범위와 후류영향 면적에 관한 처리를 개발 프로그램 코드에 적용하였다.
가설 설정
- 1에서 보는 바와 같이 로터 후단의 후류 직경이 로터 하류방향의 거리에 비례하여 직선적으로 증가한다고 가정하고 제안한 후류모델이다. 또한, 후류 내부의 풍속은 후류반경 방향에 대하여 모두 동일하다고 가정하고 있다.(11~12)
제안 방법
- 개발 프로그램을 이용한 에너지 생산량 예측 결과의 타당성 확인을 위해 앞서 분석한 가시리 풍력단지의 실제 연간 발전량 분석 결과와 비교하였다. 가시리 풍력단지 SCADA 데이터 발전량 분석 자료인 경우 750kW 풍력터빈들의 데이터 회수율이 부족하여 1,500kW 7기에 대해서만 수행되었기 때문에 계산결과 비교도 1,500kW 용량의 풍력터빈 7기에 대해서만 시스템 이용율과 연간 에너지 생산량을 비교검토 하였다. Table 4에 개발 프로그램 계산결과와 WAsP 계산결과 그리고 가시리 풍력발전단지의 실제 연간 에너지 생산량 및 시스템 이용율을 비교하여 보여주고 있다.
- 우선적으로 3종류의 1년간 수집된 SCADA 데이터의 정리 작업을 수행하였다. 가시리 풍력단지에서 운용중인 13기의 풍력터빈들의 SCADA 데이터의 확보율 및 데이터 유효성을 검토한 결과 750kW 용량의 6기는 분석기간 동안의 데이터 확보율이 높지않아 본 분석에서는 제외 하였으며, 1,500kW 7기에 대하여 분석을 수행하였다. 발전량 분석에는 풍력터빈별 시스템 특성은 고려되지 않았다.
- 가시리 풍력발전단지의 에너지 생산량 예측에 필요한 기본 데이터인 풍황 데이터를 정리하고 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 가시리 풍력발전 단지내에 설치된 높이 70m 기상 마스트에서 측정된 것으로, 수집기간은 2013.
- 계산 과정은 바람이 불어오는 방향별 후류영향을 고려하기 위해 전방위에 대하여 수행되었으며, 방위 증분각은 10° 간격으로 설정하였다.
- 5에서 보는 바와 같이 우선 풍력발전단지 및 주변지역의 수치지도를 입력 받아 풍력단지 주변상황을 확인하는 배경지도로 활용되며, 이 배경 지도의 토지용도 및 지표상태를 확인하여 표면거칠기(roughness)를 설정한다. 바람 데이터는 기상탑에서 측정된 풍황 데이터를 입력 받아 설정 방위각의 방위별 풍속 확률 분포를 구하며, 고도 정보가 내장된 등고선을 포함하고 있는 지형 수치지도를 입력 받아 풍력단지 및 주변 고도와 경사도 정보를 처리한다. 고도 및 경사도는 풍력단지의 지형적 특성을 반영하기 위한 용도로 사용된다.
- 바람 방향별 계산결과의 경향을 검토하기 위해 Fig. 15와 같이 풍력단지 방향별 단지 효율을 비교하였다. 방향별 단지효율의 분포를 보면 특정 방향구간에서 편차를 보이고 있으나 전체적으로 유사한 경향을 보이고 있어 풍력터빈별 에너지 생산량 계산 결과와 더블어 개발 프로그램이 기존 상용 단지설계 프로그램 수준의 계산 결과를 보여주고 있다.
- 본 연구에서 개발한 프로그램을 이용하여 앞서 준비한 입력데이터의 처리과정을 거쳐 가시리 풍력단지의 연간 에너지 생산량을 계산하였다. 계산 과정은 바람이 불어오는 방향별 후류영향을 고려하기 위해 전방위에 대하여 수행되었으며, 방위 증분각은 10° 간격으로 설정하였다.
- 본 연구에서는 방향별 후류영향 범위를 계산하기 위해 Fig. 2와 같이 후류모델에 의해 계산된 가상의 후류영역을 생성하고 이를 바람방향에 따라 회전시키면서, 후방 로터와의 교차영역을 계산하는 기하학적 방법을 적용하였다. 이를 이용하여 앞선 풍력터빈에서 발생한 후류진행 거리(x)를 계산할 수 있으며, 후류진행 거리를 알면 후류확장직경(Dw)을 알 수 있고 어떤 풍력터빈들에 의해 영향을 받는지도 알 수 있다.
- 4에서 보는 바와 같이 연간 에너지 생산량 예측 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서는 실제 풍력단지에 적용 가능한 에너지생산량 예측 프로그램의 개발과 적용에 있으므로 우선적으로 풍력단지의 에너지 생산량 예측 계산을 위하여 지형정보 데이터 처리, 풍황 데이터 처리, 방위별 풍속 확률분포 계산, 풍력발전단지의 구역 정보와 풍력터빈들의 위치 정보 처리 및 시각화 등의 기능 구현이 가능한 프로그램을 GUI(Graphic User Interface)환경을 포함하여 개발하였다.
- 에너지 생산량 계산 코드에서는 앞서 설명한 이론들을 기반으로 풍력터빈간 영향을 미치는 방향별 후류로 인한 풍속감소를 후류모델을 이용하여 계산하고, 후류로 인한 풍속감소를 발전량 계산에 반영하여 연간 에너지 생산량을 산출하였다.
- 에너지 생산량 예측 프로그램에 사용할 입력 정보의 생성과 계산 결과 검토를 위해 실제 풍력발전단지의 풍황 정보와 연간 발전량을 분석하였다.
- 풍력발전단지의 연간 에너지 생산량을 예측하기 위해서는 공간적, 시간적인 풍황정보를 알고 있어야 한다. 우선 기상측정탑 등에서 수집된 풍속과 풍향정보를 이용하여 분석할 지역에 대한 방향별 풍속확률분포를 계산한다. 풍력단지 내부 및 주변 지역의 풍황정보를 알기 위해서 측정된 위치를 기반으로 규칙적인 격자 공간 내에 분포된 풍속확률 분포를 공간포인트로 표현하여 생성하는데, 이를 WRG(wind resource grid)라 한다.
- 본 연구에서는 풍력발전단지 설계시 필요한 연간 에너지 생산량 예측을 위하여 풍향별 개별 풍력터빈간 상호 후류의 영향을 고려한 계산 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 풍력터빈의 연간 에너지 계산 이론 및 후류 이론을 정리하였고, 풍력 발전단지내 실질적인 후류 손실계산을 위하여 가상 후류영역의 기하학적 교차 영역계산을 통해 풍력터빈간 상호 간섭에 의한 후류영향 범위와 후류영향 면적에 관한 처리를 개발 프로그램 코드에 적용하였다.
- 풍력발전단지의 연간 에너지 생산량 예측을 위해 앞서 언급된 계산 이론과 Jensen 후류모델 기반의 방향별 후류영향을 고려하여 Fig. 4에서 보는 바와 같이 연간 에너지 생산량 예측 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서는 실제 풍력단지에 적용 가능한 에너지생산량 예측 프로그램의 개발과 적용에 있으므로 우선적으로 풍력단지의 에너지 생산량 예측 계산을 위하여 지형정보 데이터 처리, 풍황 데이터 처리, 방위별 풍속 확률분포 계산, 풍력발전단지의 구역 정보와 풍력터빈들의 위치 정보 처리 및 시각화 등의 기능 구현이 가능한 프로그램을 GUI(Graphic User Interface)환경을 포함하여 개발하였다.
- 프로그램 개발은 C++ 언어를 기반으로 구현 기능별 객체지향 구조로 작성되었으며, 계산과정 및 결과의 시각화을 위해서 OpenGL 그래픽 라이브러리를 이용하여 화면을 구성하였다.
대상 데이터
- WAsP은 덴마크 Risø연구소에서 개발한 풍력단지 설계 모듈로 EMD사에서 개발한 WindPro 인터페이스와 함께 구동되기도 한다. WAsP을 이용한 가시리 풍력단지 연간 에너지 생산량 계산시 사용된 입력데이터는 본 연구에서 개발한 프로그램에 사용된 동일한 데이터를 적용하였고 입력 파라미터들도 같은 값을 적용하였다.
- 0은 복잡한 도시지역을 의미한다. 본 연구에서 계산한 가시리 풍력발전단지는 도심에서 떨어진 중산간지역에 위치한 전형적인 육상풍력단지로 풍력단지설계시 육상풍력단지에 일반적으로 권장되고 표면거칠기등급 1.5에 해당하는 값인 0.075를 적용하였다.(19)
- 본 연구에서 분석한 풍력발전단지는 제주특별자치도에 위치한 가시리 국산화 풍력발전단지로 Fig. 6에서 보는 것과 같이 제주도 동쪽 중산간 지역에 위치하고 있으며 단지 총 용량은 15,000kW이다. 가시리 풍력발전단지는 1,500kW 7기와 750 kW 6기로 구성되어 있고 Fig.
- 가시리 풍력발전단지의 에너지 생산량 예측에 필요한 기본 데이터인 풍황 데이터를 정리하고 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 가시리 풍력발전 단지내에 설치된 높이 70m 기상 마스트에서 측정된 것으로, 수집기간은 2013.01.01~2013.12.31이다
- SCADA는 산업설비의 운전 상태 모니터링과 제어를 위한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 시스템으로 풍력터빈에도 기본적으로 설치되어 운용되고 있다. 우선적으로 3종류의 1년간 수집된 SCADA 데이터의 정리 작업을 수행하였다. 가시리 풍력단지에서 운용중인 13기의 풍력터빈들의 SCADA 데이터의 확보율 및 데이터 유효성을 검토한 결과 750kW 용량의 6기는 분석기간 동안의 데이터 확보율이 높지않아 본 분석에서는 제외 하였으며, 1,500kW 7기에 대하여 분석을 수행하였다.
- 가시리 풍력단지에 설치된 풍력발전시스템은 모두 3가지종류로 Table 1에 그 사양을 보여 주고 있다. 이 모든 정보들은 본 연구에서 개발한 에너지 생산량 예측 프로그램에 입력되어 계산과정에 필요한 정보로 사용되었으며 풍력터빈의 기본 사양 외에 에너지 생산량 계산에 중요한 요소인 출력곡선과 추력곡선은 각 제조사에서 제공된 데이터를 사용하였다.
데이터처리
- 개발 프로그램을 이용한 에너지 생산량 예측 결과의 타당성 확인을 위해 앞서 분석한 가시리 풍력단지의 실제 연간 발전량 분석 결과와 비교하였다. 가시리 풍력단지 SCADA 데이터 발전량 분석 자료인 경우 750kW 풍력터빈들의 데이터 회수율이 부족하여 1,500kW 7기에 대해서만 수행되었기 때문에 계산결과 비교도 1,500kW 용량의 풍력터빈 7기에 대해서만 시스템 이용율과 연간 에너지 생산량을 비교검토 하였다.
- 개발 프로그램의 예측 적합성을 확인하기 위하여 실제 풍력단지의 연간 에너지 생산량을 분석하고 이를 비교하였으며, 기존 상용 프로그램을 이용한 예측 결과도 비교하였다. 비교결과 개발 프로그램이 실제 풍력발전단지내 개별 풍력터빈들의 후류로 인한 에너지 손실정도를 잘 반영하였다.
- 본 연구에서는 풍력단지설계를 위한 풍력단지의 연간 에너지 생산량 계산을 위하여 후류이론과 방향별 후류를 고려한 계산 이론을 정리하고 컴퓨터 계산을 위한 계산 프로그램을 개발하였다. 개발된 계산 프로그램의 유효성을 검토하기 위해 실제 풍력발전단지의 연간 에너지 생산량을 분석하고 이를 개발 프로그램의 계산 결과와 기존 상용 소프트웨어의 계산결과와 비교하였다.
- 개발된 프로그램을 이용한 에너지 생산량 계산 결과 검토를 위해 현재 국내외에서 많이 사용되고 있는 풍력발전단지 설계를 위한 상용소프트웨어인 WAsP(Wind Atlas Analysis and Application Program)을이용한 계산 결과와 비교하였다. WAsP은 덴마크 Risø연구소에서 개발한 풍력단지 설계 모듈로 EMD사에서 개발한 WindPro 인터페이스와 함께 구동되기도 한다.
이론/모형
- 주어진 확률분포함수를 사용하기 위해서는 형상계수 k와 척도계수 A를 구해야 하는데, 이 두가지 Weibull 파라미터를 구하는 방법은 간편하게는 지역의 평균풍속과 풍속에 대한 분산을 이용하여 구할 수 있으며, 정밀하게는 측정된 데이터의 빈도 분포를 이용하여 수치적 방법으로 구할 수 있다. 본 연구에서는 최소자승법를 이용한 수치적 방법으로 Weibull 파라미터를 계산하였다.
- 본 연구에서는 해석적 후류모델을 사용하였으며, 해석적 모델 중 Jensen 후류모델을 사용하여 풍력 터빈 후방으로의 후류로 인한 풍속 및 발전량 손실을 계산하였다.
성능/효과
- 9%정도 실제 풍력단지 발전량 분석 결과에 가깝게 접근하고 있다. WAsP계산 결과는 실제 발전량 보다 평균 3.8% 높게 예측하고 있으며 본 연구에서 계산할 결과는 실제 발전량보다 평균 0.9% 상위하는 결과를 보여주고 있다. 두 개의 계산 프로그램 모두 풍력 단지내 후류영향에 의한 에너지 손실을 계산에 잘 반영하고 것으로 이야기 할 수 있으나, 시스템 이용율의 정확도는 본 연구에서 개발한 프로그램의 계산결과가 실제 연간 발전량 결과에 더 가까운 결과를 보여주었다.
- 두 프로그램간 후류로 인한 손실 정도의 차이는 보이지만 개별 풍력터빈들의 후류손실 차이를 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다. WAsP을 이용한 계산결과 가시리 풍력단지 전체 시스템 이용율은 27.3%이고 본 연구에서 개발한 프로그램을 이용하여 계산한 전체 시스템 이용율은 25.0%로 2.3%의 차이를 보여주고 있다.
- 0%를 보여주고 있다. 가시리 풍력단지내 후류로 인한 손실을 고려한 단지효율은 87.8%로, 후류로 인한 손실이 12.2%임을 보여 주고 있어 단지내 후류로 인한 손실이 10% 이상 발생하고 있음을 알 수 있다. Fig.
- 개발된 에너지 생산량 예측 프로그램은 기존 상용 프로그램의 결과와 실제 풍력단지 발전량 분석 결과와의 비교를 통해 풍력단지 에너지 생산량 계산에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
- 1%를 보여주고 있고, WAsP을 이용하여 계산한 시스템 이용율은 29%를 나타내고 있다. 결과에서 알 수 있듯이 본 연구에서 개발한 프로그램의 계산결과가 기존 상용 프로그램인 WAsP에 비해 2.9%정도 실제 풍력단지 발전량 분석 결과에 가깝게 접근하고 있다. WAsP계산 결과는 실제 발전량 보다 평균 3.
- 10에서 보여주고 있다. 그래프를 보면 풍력터빈별로 연간 에너지 생산량과 시스템 이용율에 차이가 있음을 알 수 있는데, 분석대상 1,500kW 풍력터빈 7기 풍력터빈이 모두 동일 기종임을 감안할 때 에너지 생산량의 차이는 풍력터빈별 위치에 따른 풍력발전단지내 후류로 인한 에너지 손실 차이로 볼 수 있다.
- 9% 상위하는 결과를 보여주고 있다. 두 개의 계산 프로그램 모두 풍력 단지내 후류영향에 의한 에너지 손실을 계산에 잘 반영하고 것으로 이야기 할 수 있으나, 시스템 이용율의 정확도는 본 연구에서 개발한 프로그램의 계산결과가 실제 연간 발전량 결과에 더 가까운 결과를 보여주었다. Fig.
- 15와 같이 풍력단지 방향별 단지 효율을 비교하였다. 방향별 단지효율의 분포를 보면 특정 방향구간에서 편차를 보이고 있으나 전체적으로 유사한 경향을 보이고 있어 풍력터빈별 에너지 생산량 계산 결과와 더블어 개발 프로그램이 기존 상용 단지설계 프로그램 수준의 계산 결과를 보여주고 있다.
- 분석기간 동안 가시리 풍력발전단지의 연평균 풍속은 높이 70m를 기준으로 6.752m/s이며 주풍향은 Fig. 8에서 보는 바와 같이 제주도의 전형적인 주풍향 방향인 북북서풍임을 보여주고 있다. Fig.
- 이는 풍력터빈의 배치 위치에 따라 후류영향에 차이가 있음을 단적으로 보여주고 있는 것이다. 분석대상 7기의 풍력터빈들을 기준으로 분석한 전체 시스템 이용율은 25.2%로 가장 높은 시스템 이용율을 보이는 풍력터빈은 7호기로 26.8%이며, 가장 낮은 시스템 이용율을 보이는 풍력터빈은 10호기로 23.9%를 보이면서 풍력터빈별 후류로 인한 손실 차이가 최대 2.9%임을 보여주고 있다.
- 개발 프로그램의 예측 적합성을 확인하기 위하여 실제 풍력단지의 연간 에너지 생산량을 분석하고 이를 비교하였으며, 기존 상용 프로그램을 이용한 예측 결과도 비교하였다. 비교결과 개발 프로그램이 실제 풍력발전단지내 개별 풍력터빈들의 후류로 인한 에너지 손실정도를 잘 반영하였다. 전체 연간 시스템 이용율에서 실제 풍력발전단지의 전체 시스템 이용율에 1% 이하의 차이로 근접하는 결과를 보였고, 기존 풍력발전단지 설계에 활용되고 있는 해외 상용 프로그램을 이용한 예측 결과보다 시스템 이용율에서 2% 이상 더 좋은 결과를 보임으로써 개발 프로그램을 이용한 예측결과가 적합함을 확인하였다.
- 연간 에너지 생산량 분석과 계산 과정을 통해 풍력발전단지내 풍력터빈들의 위치별로 후류로 인한 손실 차이가 발생함을 보았으며, 풍력발전단지 전체적으로 10% 이상의 후류로 인한 손실이 발생함을 확인하였다. 이는 풍력발전단지 내부에서의 풍력터빈간 간섭에 의한 풍속의 감소에 기인한 것으로 풍력발전단지 설계시에는 후류로 인한 손실을 최소화 할 수 있는 풍력터빈의 최적배치가 필요하다.
- 14는 개발 프로그램과 WAsP을 이용하여 계산한 연간 에너지 생산량을 비교한 것으로 풍력터빈별 경향은 앞서 비교한 시스템 이용율 계산 결과의 경향과 비슷하며, 본 연구에서 개발한 프로그램의 계산결과가 WAsP에 비해 낮은 값을 보여주고 있다. 이것은 단지내 후류손실 계산 방법에 위한 차이로 보이며 본 연구의 계산결과가 WAsP에 비해 많은 후류손실이 있음을 예측하고 있다.
- 비교결과 개발 프로그램이 실제 풍력발전단지내 개별 풍력터빈들의 후류로 인한 에너지 손실정도를 잘 반영하였다. 전체 연간 시스템 이용율에서 실제 풍력발전단지의 전체 시스템 이용율에 1% 이하의 차이로 근접하는 결과를 보였고, 기존 풍력발전단지 설계에 활용되고 있는 해외 상용 프로그램을 이용한 예측 결과보다 시스템 이용율에서 2% 이상 더 좋은 결과를 보임으로써 개발 프로그램을 이용한 예측결과가 적합함을 확인하였다.
- 다만 WAsP의 시스템 이용율은 개발 프로그램 결과보다 조금 더 높게 예측하고 있다. 풍력터빈 7기에 대한 실제 가시리 풍력단지의 전체 시스템 이용율은 25.2%인데, 본 연구에서 개발한 프로그램의 계산결과는 26.1%를 보여주고 있고, WAsP을 이용하여 계산한 시스템 이용율은 29%를 나타내고 있다. 결과에서 알 수 있듯이 본 연구에서 개발한 프로그램의 계산결과가 기존 상용 프로그램인 WAsP에 비해 2.
후속연구
- 풍력분야에서 앞선 기술을 가지고 있는 유럽에서는 다양한 연구를 통해 풍력단지 설계를 위한 소프트웨어를 개발하여 이를 상용화 하였으며 이를 기반으로 풍력단지를 좀 더 효율적으로 개발하기 위한 풍력터빈의 최적배치 알고리즘에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.(2~4) 국내에서는 해외에서 개발된 상용 소프트웨어를 사용하여 풍력단지 설계와 풍력단지 에너지 계산 및 풍력터빈 배치와 관련한 연구에 활용하고 있으나,(5~8) 소프트웨어 내부 모듈을 수정할 수 없는 상용 소프트웨어의 특성상 소프트웨어 개발사에서 제시한 이론과 그 결과를 그대로 받아들여야 함으로써 추가적인 연구 확장성에 한계가 있다.
- 본 연구를 통해 개발된 연간 에너지 생산량 예측 프로그램은 기존 해외 상용 프로그램에 대한 기술 의존도를 벗어나는 기초를 마련하였다는데 의미가 있으며, 향후 실제 풍력발전단지 설계에 필요한 다양한 연구에 기반 프로그램으로서의 역할을 수행할 예정이다.
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