초록 ▼

본 연구에서는 부산지역을 대상으로 기상모델인 WRF와 CFD를 활용한 도시지역에서 소형 풍력 자원평가시스템을 구축하여 도시지역에서 사용 가능한 소형풍력자원을 평가하고 건물 에너지 분석을 하였다.
연구 결과는 다음과 같다.
▶부산 지역에서 소형 수직축 풍력 기기를 사용하여 발전하는 경우, 발전량은 GWE-3KH 모델의 경우에는 연간 발전량이 지역별로 1300kW에서 300kW의 다양한 분포를 보였는데 전반적으로 부산지역의 남서쪽 해안에서 가장 높게 나타났으며 낙동강 지류를 따라 강가에서 높은 발전량을 보여주었다.
▶부

본 연구에서는 부산지역을 대상으로 기상모델인 WRF와 CFD를 활용한 도시지역에서 소형 풍력 자원평가시스템을 구축하여 도시지역에서 사용 가능한 소형풍력자원을 평가하고 건물 에너지 분석을 하였다.
연구 결과는 다음과 같다.
▶부산 지역에서 소형 수직축 풍력 기기를 사용하여 발전하는 경우, 발전량은 GWE-3KH 모델의 경우에는 연간 발전량이 지역별로 1300kW에서 300kW의 다양한 분포를 보였는데 전반적으로 부산지역의 남서쪽 해안에서 가장 높게 나타났으며 낙동강 지류를 따라 강가에서 높은 발전량을 보여주었다.
▶부산 지역에서 기후학적 수치모의 자료와 AWS 자료를 이용하여 건물에너지 분석을 시행한 결과 예상했던 바와 같이 지역적으로 냉난방에너지의 차이를 보여줌으로써 건물에너지 분석에 있어 기상자료의 공간 해상도의 중요성과 더불어 표준기상데이터의 지역별 상세 자료가 필요함을 알 수 있었다.
▶이러한 연구 결과를 국내 전문 학술지에 3편 게재 완료하였고, 한국저작권위원회에 2개의 프로그램을 등록하였다.

Abstract ▼

We investigate the amount of potential electricity energy generated by wind power in Busan metropolitan area, using the mesoscale meteorological model WRF (Weather Research & Forecasting), combined with small wind power generators. The WRF modeling has successfully simulated meteorological character

We investigate the amount of potential electricity energy generated by wind power in Busan metropolitan area, using the mesoscale meteorological model WRF (Weather Research & Forecasting), combined with small wind power generators. The WRF modeling has successfully simulated meteorological characteristics over the urban areas, and showed statistical significant to predict the amount of wind energy generation. The highest amount of wind power energy has been predicted at the coastal area, followed by at riverbank and upland, depending on predicted spatial distributions of wind speed. The electricity energy prediction method in this study is expected to be used for plans of wind farm constructions or the power supplies.
To estimate the benefit of high-resolution meteorological data for building energy estimation, a building energy analysis has been conducted over Busan metropolitan areas. The heating and cooling load has been calculated at seven observational sites by using temperature, wind and relative humidity data provided by WRF model combined with the inner building data produced by American Society of Heating Refrigeration and Air-conditioning Engineers (ASHRAE). The building energy shows differences 2-3% in winter and 10-30% in summer depending on locations. This result implicates that high spatiotemporal resolution of meteorological model data is significantly important for building energy analysis.

목차 Contents

• 표 지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• S U M M A R Y ... 6
• CONTENTS ... 7
• 목 차 ... 8
• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 9
• 제1절 연구의 목표 ... 9
• 제2절 연구의 필요성 및 내용 ... 9
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 12
• 제 3 장 연구수행 내용 및 결과 ... 13
• 제1절 소형풍력에너지 평가가 가능한 미기후 모델링 시스템 구축 ... 13
• 제2절 기후학적 수치모의 결과를 이용한 소형풍력자원 평가 ... 27
• 제3절 수치모의 자료와 AWS를 이용한 건물 에너지 분석 ... 33
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 47
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 48
• 제 6 장 참고문헌 ... 49
• 끝페이지 ... 52