초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
가. 풍력기상자원 검증 및 예측기반 구축
- 기상자원지도 검증을 위한 상층 바람자료 확보를 위해 고창 풍력자원 관측 사이트를 운영하고 관측자료를 활용하여 2014년의 풍력-기상자원을 분석함.

분석결과, 2014년 풍력자원관측사이트의 평균풍속은 40–200 m 고도에서 4.5-5.3 ms^-1이며 주풍향은 북서풍(322–331 °)으로 나타남

- 풍력 발전 운영에 영향을 주는 풍속 급변화 사례를 선정하여 기상학적 발생 특성을 분석함. 분석결과 풍속 급변화

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
가. 풍력기상자원 검증 및 예측기반 구축
- 기상자원지도 검증을 위한 상층 바람자료 확보를 위해 고창 풍력자원 관측 사이트를 운영하고 관측자료를 활용하여 2014년의 풍력-기상자원을 분석함.

분석결과, 2014년 풍력자원관측사이트의 평균풍속은 40–200 m 고도에서 4.5-5.3 ms^-1이며 주풍향은 북서풍(322–331 °)으로 나타남

- 풍력 발전 운영에 영향을 주는 풍속 급변화 사례를 선정하여 기상학적 발생 특성을 분석함. 분석결과 풍속 급변화 현상은 종관장의 영향을 받아 온도경도가 변화할 때 발생하며 연직방향 바람이 급격히 변화할 경우에 발생함

나. 적분기간을 확대한 풍력-기상자원지도 생산 및 검증
- KLAPS 재분석자료를 활용하여 2013년의 풍력-기상자원지도를 생산하였으며, 윈드라이다 및 ASOS 관측자료를 통해 기상자원지도를 검증함. 검증결과 ASOS 지점(82개)의 10m 풍속은 Bias 1.1 ms^-1, RMSE 1.9 ms^-1를 보였으며, 윈드라이다 관측지점(고창)의 80 m 풍속은 Bias 0.5 ms^-1, RMSE 2.1 ms^-1을 보임

다. 미래 기상자원의 변동성 분석
- 앙상블 예측을 통해 미래 풍력 기상자원 변동성을 분석하였으며, 미래 연평균 풍력에너지 밀도는 RCP 4.5, 8.5 모두 감소하고, 잠재전력 생산량은 RCP 4.5에서는 증가, RCP 8.5에서는 감소할 것으로 나타남

- 기후변화 시나리오 3종에 따른 미래 일사량의 변동성을 분석한 결과 연 누적 평균 일사량은 RCP 4.5를 제외하고 감소할 것으로 나타났으나, 8월의 월 누적 일사량은 RCP 3종 모두 증가할 것으로 나타남

라. 고해상도 기상자원 예측기술 개발(Ⅱ)(학술연구용역)
- 기상청 현업모델(UM-RDAPS) 기반 규모상세화 모델(UKPP)을 적용하여 1㎞ 고해상도의 풍력-기상자원 예측정보를 산출하였으며, 지점특화 가이던스모델(SSPS)과 후처리기법(Kalman)을 적용하여 특정지점의 풍속-예측자료를 산출함

- 통계적 다운스케일링(MK-PRISM)을 적용한 1 km 해상도의 미래 풍력-기상 자원지도(풍력) 작성하고 변동성을 분석함

- 미래 풍력기상자원 변동성 분석결과 모든 시나리오에서 월 평균풍속 5 ms^-1 이상의 활용가능면적은 증가하는 반면, 활용가능기간은 감소하는 경향을 보임

(출처 : 요약문 11p)

Abstract ▼

Ⅳ. Results
a. Validation of wind resource map using Gochang observation site data
- Gochang observation site was operated to accumulate reference upper-wind observation from wind Lidar and met mast, which will be compared with wind resource map data for 2014. The observation data shows that an

Ⅳ. Results
a. Validation of wind resource map using Gochang observation site data
- Gochang observation site was operated to accumulate reference upper-wind observation from wind Lidar and met mast, which will be compared with wind resource map data for 2014. The observation data shows that annual mean wind speed at 40 – 200 m height was 4.5 – 5.3 ms^-1 and main wind direction was North-West (NW).

- Meteorological characteristics of ramp events which cause a rapid fluctuation of wind energy and reduction of wind turbine durability was also investigated. It was shown that the ramp events occurred when the horizontal temperature gradient and vertical wind speed is changing rapidly.

b. Production and verification of wind resource map for extended time period
- Wind resource map for 2013 was produced based on KLAPS reanalysis data, and was verified against observation (Gochang wind Lidar and 82 ASOS sites) data. Biases and RMSEs of the wind resource map against wind Lidar and ASOS data were 1.1 ms^-1 (10 m Bias), 0.5 ms^-1 (80 m Bias) and 1.9 ms^-1 (10 m RMSE), 2.1 ms^-1 (80 m RMSE), respectively.

c. Analysis of future variability of renewable energy sources
- Variability of future wind energy was estimated using ensemble analysis of climate change scenarios. It was estimated that the annual mean Wind Energy Density (WED) will be decreased by climate change both in RCP 4.5 and 8.5 scenarios, while the Potential Electric Production (PEP) in RCP 4.5 (8.5) scenario will be increased (decreased).

- Variability of future solar energy was also estimated. It was predicted that the annual mean integrated solar radiation will be decreased except in RCP 4.5 scenario, but the solar radiation in August will be increased by climate change in all RCP scenarios.

d. Development of high resolution renewable energy source prediction system (Ⅱ)
- UKPP (UK Post Processing) was used to statistically downscale the operational regional model (RDAPS) output to produce 1 km resolution wind resource prediction. The data was further processed using SSPS (Site Specific Processing System) and Kalman filter method to produce site-specific wind resource prediction.

- The future outlook of wind resource with 1km resolution was produced using MK_PRISM downscaling tool. It was estimated that the area of > 5 ms^-1 monthly mean wind speed will increase, whereas the period of wind power availability will decrease in all RCP scenarios.

(출처 : Summary 13p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구 보고서 ... 3
• 목차 ... 5
• 표목차 ... 6
• 그림목차 ... 7
• 요약문 ... 11
• Summary ... 13
• 제 1 장 서론 ... 17
• 제 2 장 풍력기상자원 관측과 평가 및 예측 기반 구축 ... 19
• 제 1 절 풍력자원 관측 사이트 운영 및 풍속 급변화 사례 분석 ... 19
• 1. 풍력자원 관측사이트 운영 및 2014년 바람 분석 ... 19
• 2. 풍속 급변화 사례 분석 ... 24
• 제 2 절 적분기간을 확대한 풍력기상자원지도 ... 36
• 1. 풍력기상자원지도 산출 모델과 검증자료 ... 36
• 2. 풍력기상자원지도 오차 및 특성 분석 ... 38
• 제 3 장 미래 기상자원의 변동성 ... 45
• 제 1 절 앙상블 예측을 활용한 미래 풍력에너지 변동성 분석 ... 45
• 1. 현재 풍속 모의 평가 ... 45
• 2. 미래 풍력에너지 변동 전망 ... 49
• 3. 풍력에너지 변화와 기압과의 관계 ... 57
• 제 2 절 기후변화 시나리오 기반 미래 일사량의 변동성 분석 ... 61
• 1. 과거 일사량 모의 성능평가 및 보정 ... 62
• 2. 미래 일사량 변동 전망 ... 69
• 제 4 장 요약 및 결론 ... 77
• 참고 문헌 ... 80
• 끝페이지 ... 81