보고서 정보
주관연구기관 |
국립기상연구소 |
연구책임자 |
최병철
|
참여연구자 |
임윤진
,
김규랑
,
박영산
,
남경엽
,
지희숙
,
이선용
,
조창범
,
신승숙
,
이대근
,
그외 다수
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2014-12 |
과제시작연도 |
2014 |
주관부처 |
기상청 |
사업 관리 기관 |
기상청 Korea Meteorological Administration |
등록번호 |
TRKO201500009624 |
과제고유번호 |
1365001825 |
DB 구축일자 |
2015-07-11
|
초록
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Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 적분기간이 확대된 풍력기상자원지도 생산
풍력자원에 대한 과학적 진단을 위하여 국립기상연구소가 2010년부터 생산하고 제공하였던 풍력기상자원지도를 개선하였다. 기존의 풍력-기상자원지도는 1998-2009년까지 TMY(Typical Meterological Year)에 대한 12년 평균값이다. 본 연구에서는 기존의 1998-2009년까지 12년간 평균된 풍력-기상자원지도의 대표성을 개선하고 활용도를 높이기 위하여, 원천적분기간을 2010, 2011, 2012년까지 확대하였으며 산출된 기간에 대
Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 적분기간이 확대된 풍력기상자원지도 생산
풍력자원에 대한 과학적 진단을 위하여 국립기상연구소가 2010년부터 생산하고 제공하였던 풍력기상자원지도를 개선하였다. 기존의 풍력-기상자원지도는 1998-2009년까지 TMY(Typical Meterological Year)에 대한 12년 평균값이다. 본 연구에서는 기존의 1998-2009년까지 12년간 평균된 풍력-기상자원지도의 대표성을 개선하고 활용도를 높이기 위하여, 원천적분기간을 2010, 2011, 2012년까지 확대하였으며 산출된 기간에 대한 변동성을 분석하였다. 수치예보모델 WRF를 통한 원천 적분기간 확대를 위해 지표피복 정보 개선, 초기 경계 조건으로 한반도 주변 날씨 분석 및 예측에 최적화된 KLAPS 분석장 적용 등 개선된 적분 환경을 적용 하였다. 이를 통해, 풍력기상자원지도의 대표성을 12년에서 15년으로 확장하였으며, 풍력에너지와 관련된 정보들의 연속적인 연변동성을 분석하기 위한 틀을 마련하였다. 수치 모의된 2010년부터 2012년까지의 풍력기상자원정보는 기존의 FNL 자료를 사용하여 적분된 풍력기상자원정보에 비해 기상청 및 국립기상연구소가 운영 중인 지
상 및 상층 바람 관측 자료와 비교하여 개선된 성능을 보임을 확인하였다.
2. 풍력예측시스템 준 실시간 운영
국립기상연구소는 지난 3년간(2011-2013) 미국 NCAR와 공동 연구개발을 통해 기상청 레이더 자료를 활용한 미규모 자료동화 기법이 포함된 WRF 모델 기반 RTFDDA 풍력예측시스템을 개발하였다. 당 해 년도에는 기 개발된 풍력예측시스템 을 활용하여 서남해 1.5GW 해상풍력발전예정단지 주변에 대해 준 실시간으로 실증 하였으며, 관측 자료와의 비교검증을 수행하였다. 이를 위해, 국립기상연구소 자체 서버를 통해 실시간 4차원 자료동화(RTFDDA)와 레이더 자료 기반의 하층 수분 자료동화모듈을 탑재한 WRF 모델 기반의 풍력예측시스템을 구동하였다. 또한, 기상청 AWS 지상 풍향·풍속 자료와 국립기상연구소가 운영 중인 고창 한국전력연구원 시험전력센터 내에 80m 높이의 기상탑 풍향·풍속 자료, AWS 풍향 풍속 자료와 동일지점에 위치한 윈드 라이다 상층바람 자료와의 비교·검증을 통해 지상 및 상층 바람의 예측성능을 확인하였다. 본 연구에서 선정한 검증기간은 1년간의 풍황 분석 결과 연중 수 시간이내 풍속의 변화가 급격하게 나타나는 램프(RAMP) 사례가 빈번한 4월이다. 풍력예측시스템은 관측에서 나타나는 해륙풍과 관련된 일변화를 평균적 으로 잘 모의하고 있었고, 풍속에 비해 풍향 예측은 조금 더 큰 오차를 나타났다. 또한, 상층으로 갈수록 풍력예측시스템이 관측에 비해 과대 모의하는 경향을 확인할 수 있었다. 향후, 풍력예측시스템의 안정적인 운영(cycle run 수행) 및 풍속의 급격한 변화에 대한 수치모의실험 및 수치예보모델의 행성경계층 모수화 방안 및 지면모델에 따른 민감도 실험들을 통해 결과에 대한 과학적 해석이 추가되어야 할 것으로 판단된다.
3. 기상청 현업모델 기반의 고해상도 기상자원예측시스템 개발 기반 구축
기상청은 2013년부터 현업용 수치예보모델인 통합모델(UM)을 활용하여 지역 규모 상세화 모델 (SSPS), 지점특화가이던스 모델 (SSPS) 적용 등 역학적인 고해상도 현업모델 구현뿐만 아니라 통계적인 방법을 이용해 현실적인 고해상도 격자 예측자료 생산을 위해 노력중이다. 본 연구에서는 단기 풍력예측을 위한 다른 방안으로 기상청 현업수치예보모델 (UM) 기반의 지역 규모 상세화 모델(UKPP) 적용성 연구도 수행하였다. 2013년부터 현업화가 되어 있는 지점특화가이던스 모델(SSPS)을 활용하여 경험적 최적화가 가미된 아날로그 칼만 필터를 통한 오차보정 과정을 통한 발전단지 맞춤형 풍력예측시스템을 설계하고 시험 적용하였다. 자체적인 풍력 예측시스템 개발 및 개선 노력 수고를 덜고 본청 현업수치예보모델의 활용도를 높이기 위하여 구축 설계된 기상청 현업 수치예보모델 기반의 풍력예측시스템은 기존의 WRF 모델 기반의 풍력예측시스템과 비교 분석함으로써 적용성을 알아보고 향후 통합 예측시스템으로 활용할 예정이다.
4. 고창 해상풍력발전예정단지 풍력자원 관측사이트 운영
국립기상연구소는 발전터빈 고도의 풍황 분석을 위한 기후자료 확보 및 기상자원지도/예측시스템 검증을 위하여 고창 한국전력연구원 시험전력센터 내에 관측사이트를 구축 및 운영 중이다. 풍향/풍속계를 통한 80, 100, 120m 고도의 풍향/풍속 및 윈드 라이다를 통한 관측지점에서의 40~200m까지 연직풍향/풍속 정보가 수집되었다. 본 연구에서는 수집된 관측 자료를 기반으로 고창지역의 풍황을 분석하였다. 2012년 12월부터 2013년 11월까지의 1년간 80m 기상 관측탑 자료와 윈드 라이다 관측결과 분석을 통해 원격바람 관측 장비의 신뢰도를 확인하였으며, 이 지역의 풍황 분석을 수행하였다. 분석된 기간에 대해 윈드 라이다의 바람 관측 자료는 기상 탑자료와 0.89 이상의 상관도를 보였으며, 이 기간의 연평균 풍속은 4.7m/s 이었으며, 3.30m/s의 표준편차를 나타냈다. 풍속은 여름에 비해 겨울에 높은 값을 보였으며, 1, 4, 12월에 바람이 급격하게 변하는 일수가 상대적으로 높은 것을 확인할 수 있었다.
5. 기후변화 시나리오 기반의 미래 태양광 기상자원정보 생산 및 미래 풍력 기상 자원의 변동성 분석
기후변화와 관련된 한반도 주변의 미래 신재생에너지원에 대한 장기 전망 정보 생산 및 분석을 위해, 국립기상연구소 HadGEM3-RA 모델 기반 기후변화 시나리오 (RCP 2.6, 4.5, 8.5)의 직달일사량 정보를 활용하여 태양광 기상자원지도를 산출하였으며 미래 풍력기상자원에 대한 변동성 분석 연구를 수행하였다. 한반도 주변의 미래의 태양광 자원은 5월에 가장 크게 나타났으며, 시나리오 별로 차이는 존재하지만 약하게 증가하는 경향을 보였다. 특히, 시나리오에 따른 강수량 및 운량 등의 차이로 인해 시나리오별 일사량의 편차가 6, 7, 9월에 크게 나타났다. 기후변화 시나리오 기반의 미래 풍력에너지는 RCP 시나리오에 따라서 다소간 차이는 존재하지만 영역별로 증감 경향이 다르게 나타났으며, 대체로 육지에서는 증가, 바다에서는 감소하는 경향을 보였다. 또한 미래로 갈수록 변동성이 커지는 경향을 나타내 풍력에너지의 변화에 대한 미래 에너지 수급 및 활용계획에 있어 정책적 결정을 내리는 기초자료로 활용가치가 높을 것으로 판단된다.
5. 미래 상세 기상자원정보 산출체계 기반 구축
당 해 년도에는 12.5km 해상도의 기후변화 시나리오 기반의 미래 자원지도를 상세화 하는 연구도 수행되었다. 공주대학교 연구진을 통해 개발된 통계적 다운스케일링 방법 (Modified KOREA-PRISM; MK-PRISM)을 적용하여 지형, 사면정보, 해안정보 등 지점 특성이 가미된 1km 해상도의 미래 풍력기상자원지도를 산출하기 위한 기반을 구축하였다. 설계된 알고리즘은 과거 기간에 대한 검증을 통해 성능을 평가하고, 시범적으로 제주도 지역에 대한 미래 상세 풍력기상자원지도를 개발하였다.
Abstract
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Ⅳ. Research contents and results
1. Generation of the long-term simulated data based wind energy resource map
To make up for the present KMA/NIMR wind energy resource map, this study attempts to generate the wind energy resource map based on more extended period (2011-2012). We have done two-
Ⅳ. Research contents and results
1. Generation of the long-term simulated data based wind energy resource map
To make up for the present KMA/NIMR wind energy resource map, this study attempts to generate the wind energy resource map based on more extended period (2011-2012). We have done two-year WRF model simulation for the extended period (2011-2012) with the improved simulation environments, including MODIS landuse, the usage of KLAPS reanalysis data and KMA supercomputer. Our works improve the representation of wind energy resource data from 12 to 15 and can make possible collect and analyze the continuous data about historical wind energy resource over Korean Peninsula.
2. Near-real time operation of wind prediction system and upper-wind observation site We have developed the WRF based realtime data assimilation and forecasting system for wind farm through the joint project by KMA/NIMR and NCAR/RAL during the period from 2011 to 2013. In this year, we operate the wind prediction system tentatively to the region around the planned wind farm development, Gochang where our observation site has also been run since 2013. As a result of evaluation against the observation data in April 2013, wind prediction system overestimates the wind speed over all the levels and the error is increasing with the height. In addition, the error of wind speed between observation and simulation is slightly larger than that of wind direction.
3. Groundwork for the development of UM based high resolution wind prediction system KMA are running Unified Model (UM) as an operation model for weather and climate prediction and has developed the statistical downscaling method based high resolution weather prediction system named as UK Post Processing (UKPP) and SSPS. In this study, wind prediction system using KMA UKPP, SSPS, and an on-site bias correction method has been developed tentatively and tested to Gochang area. This wind prediction method will be used for the construction of KMA/NIMR unified wind prediction system with the abovementioned WRF based wind prediction system
4. Development of future solar energy resource map and analysis of the wind energy resource variability
This study has developed the future solar resource map at the surface layer during the period from 2011 to 2100, which based on the Representative Concentration Pathways (RCP) 2.6, 4.5, and 8.5 climate scenario data. As a result, future solar energy over the Korea is increasing slightly. The solar energy is more correlated with total cloud amount than precipitation. The investigation of RCP scenario based future wind energy presents that future wind energy density increases over the land and decrease over the ocean. The increase in the wind energy and its variability is particularly significant over the mountains and coastal areas, such as Jeju island in future global warming. More detailed analysis presents that the changes in synoptic conditions over East Asia in future decades can influence on the predicted wind energy abovementioned. It is also suggested that the uncertainty of the predicted future wind energy may increase because of the increase of inter-annual and intra-annual variability.
5. Statistical downscaling method based future wind and solar energy resource map with 1km resolution
To meet needs for more high resolution future energy resource map up to less than 1km, this study attempts to develop future wind energy resource map with 1km horizontal resolution using RCP climate scenario data with 12.5 km and a statistical downscaling method. In this study, Modified Korea-PRISM (MK-PRISM) is sellected as a statistical downscaling method, in which terrain, slope, landsea masking information are considered to do downscaling statistically. Here, we apply MK-PRISM tentatively to generate 80m wind speed data in Juje island, and do a groundwork for extending to the Korean Peninsula.
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 연구보고서 ... 3
- 목차 ... 5
- 표 목차 ... 7
- 그림 목차 ... 9
- 요약문 ... 13
- Summary ... 19
- 제1장 서론 ... 23
- 제1절 연구개발의 필요성 ... 23
- 제2절 국내·외 연구동향 ... 25
- 제2장 적분기간이 확대된 풍력기상자원지도 생산 ... 28
- 제1절 풍력기상자원지도 개요 ... 28
- 제2절 실험설계 및 검증자료 ... 29
- 1. 실험설계 ... 29
- 2. 검증자료 ... 31
- 제3절 풍력기상자원지도 검증 및 분석 ... 32
- 1. 연도별 풍력기상자원지도 분석 ... 32
- 2. TMY 풍력기상자원지도와의 비교 ... 38
- 3. 적분기간이 확대된 풍력기상자원지도 검증 ... 41
- 제4절 요약 및 결론 ... 43
- 제3장 풍력예측시스템 준 실시간 운영 ... 44
- 제1절 국립기상연구소 풍력예측시스템 개요 ... 44
- 제2절 풍력예측시스템 검증을 위한 관측사이트 ... 45
- 1. 관측사이트 개요 ... 45
- 2. 관측자료 ... 46
- 3. 고창지역의 풍황 분석 ... 49
- 제3절 풍력예측시스템 검증 ... 51
- 1. 검증기간의 관측자료 분석 ... 51
- 2. 지상바람 검증 ... 53
- 3. 상층바람 검증 ... 56
- 제4절 요약 및 결론 ... 58
- 제4장 미래 기상자원의 변동성 분석 ... 60
- 제1절 기후변화 시나리오 기반 미래 태양기상자원지도 개발 ... 60
- 1. 미래 태양기상자원지도 산출 ... 60
- 2. 미래 태양기상자원지도의 변동성 분석 ... 83
- 제2절 기후변화에 의한 한반도 미래 풍력에너지의 변동성 분석 ... 86
- 1. 분석자료 및 방법 ... 86
- 2. 과거 풍력에너지 평가 ... 91
- 3. 미래 풍력에너지 전망 ... 96
- 4. 미래 풍력에너지 변화와 기압과의 관계 ... 103
- 제3절 요약 및 결론 ... 108
- 제5장 결 론 ... 111
- 참고문헌 ... 115
- 끝페이지 ... 119
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