초록 ▼

Ⅲ. 연구내용 및 결과
- 기상자원 관측 및 분석
고창 풍력기상자원 관측사이트의 윈드라이다와 기상탑 관측자료를 이용하여 2014-2015년의 풍력기상자원 특성을 분석함. 풍력발전고도인 80 m의 평균풍속은 4.9 m s^-1이며, 주풍향은 북서풍임. 최대풍속은 20.6 m s^-1로 IEC Wind class Ⅲ등급에 해당함

보성 표준기상관측소에 설치된 307 m 높이의 종합기상탑에서 2014년 6월부터 2016년 5월까지 2년간 관측된 바람자료를 이용하여 보성 지역의 풍력

Ⅲ. 연구내용 및 결과
- 기상자원 관측 및 분석
고창 풍력기상자원 관측사이트의 윈드라이다와 기상탑 관측자료를 이용하여 2014-2015년의 풍력기상자원 특성을 분석함. 풍력발전고도인 80 m의 평균풍속은 4.9 m s^-1이며, 주풍향은 북서풍임. 최대풍속은 20.6 m s^-1로 IEC Wind class Ⅲ등급에 해당함

보성 표준기상관측소에 설치된 307 m 높이의 종합기상탑에서 2014년 6월부터 2016년 5월까지 2년간 관측된 바람자료를 이용하여 보성 지역의 풍력기상자원 특성을 분석함. 풍력발전고도에서의 평균 풍속은 3.9 m s^-1이며, 주풍향은 북서풍임. 최대풍속은 19.6 m s^-1로 IEC Wind class Ⅲ 등급에 해당함

- 기상자원 진단
수치모델을 기반으로 풍력기상자원지도를 생산하고, 두 가지 상이한 방법을 통하여 생산된 풍력기상자원지도의 정확도를 ASOS 관측자료를 이용하여 비교검증함. KLAPS 풍력기상자원지도는 TMY 풍력기상자원지도에 비하여 bias와 RMSE 모두 10% 이상 감소하는 개선을 보임

제주도 지형조건과 지표면 거칠기에 의해 약 23 ～ 27 %의 풍속 저감율을 보였다. 지형기울기의 증가에 따라 표준화된 풍속은 감소하고, 해발고도 300-1000 m 구간에서 상대적으로 가장 낮은 경향을 나타냄

- 기상자원 전망
계절예측시스템을 이용해서 한반도 주변 풍력기상자원의 6개월 장기 예측성의 검증 및 분석을 실시하였으며, ACC(Anomaly Correlation Coefficient)는 leadtime이 증가함에 따라 감소하는 추세를 보임

한반도 주변 풍력에너지밀도(WED, Wind Energy Denisty)는 계절에 따른 차이를 보였으며 특히 겨울철, 해상풍속이 강해짐에 따라 내륙중심이 아닌 해안가를 기준으로 증가함

- 고해상도 기상자원 예측시스템 개발(Ⅲ)(학술연구용역)
2015년도에 구축된 현업 국지예보모델 기반의 고해상도 풍력기상자원 예측시스템을 고도화하였으며, 산출해상도를 1 km에서 500 m로 상세화하고, 산출고도를 80, 100, 120 m에서 10 m-1 km까지 총 19개 고도로 확장하여 준실시간으로 기상자원 예측정보(풍속, 풍속+바람벡터 이미지, 65개 풍력발전단지 시계열)를 생산함

등가 경사와 낮의 길이, 잠재일사량을 추정하는 공식과 일조시간-일사량의 경험식 등으로 구성된 물리모델식을 구현하여 태양광 기상자원 분석을 위한 일사량 추정기술을 개발하였고, COMS 운량 영상을 활용하여 생산한 수평면 일사량 자료로 기후변화 시나리오 기반 미래 상세 태양광기상자원지도를 산출함

(출처 : 요약문 12p)

Abstract ▼

Ⅳ. Results
- Observation for Meteorology of Renewable Energy Sources
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 2014-2015. The observation data shows that annual mean

Ⅳ. Results
- Observation for Meteorology of Renewable Energy Sources
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 2014-2015. The observation data shows that annual mean wind speed at 80 m height was 4.9 ms^-1 and main wind direction was North-West (NW).

- Diagnosis for Meteorology of Renewable Energy Sources
Wind resource map based on TMY (Typical Meteorological Year) method in Korea with 1 km horizontal and 1 hour temporal resolution had been developed for the period from 1998 to 2009. WRF model simulation was performed to produce wind resource map for each month of TMY. A new wind resource map was also developed for 2010-2013 period using WRF model with hourly IC (Initial Condition) and BC (Boundary Condition) data from KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System), which was KMA's operational very short-range NWP (Numerical Weather Prediction) model with 5 km horizontal resolution, to supplement the discontinuous period of TMY. Comparison of these two wind resource maps (TMY and KLAPS wind resource maps) with KMA's ASOS data shows that bias and RMSE (Root Mean Square Error) were significantly reduced in the KLAPS wind resource map (17.9% and 10.6% for bias and RMSE, respectively). The KLAPS wind resource map shows annual, seasonal, diurnal (daytime and nighttime) variations of wind quite reasonably, and also provides useful information for specific sites such as mean/maximum wind speeds, prevailing wind direction, and frequency of 3-25 m s^-1 wind, which can be used for efficient management of wind energy farms.

Spatial characteristics of wind resource in Jeju Island using Computational fluid Dynamics (CFD) is numerically investigated. Initial conditions for the numerical experiments are set to varying wind speeds (3, 5, 13, 25 [m s^-1]), which correspond to wind speeds between cut-in and cut-out for wind turbine operations, and 12 different wind directions. The result shows that the normalised velocity decreases with height, having similar values between 500 m and 1100 m. The normalised velocity also tends to increase at altitudes higher than about 1100 m. The blocking effect by Mt.Halla located on the center of Jeju Island generates the massive wake. The wind speed deficits by wake effects have large influence on the lee side of Mt.Halla up to more than 10 km. In overall, the averaged values of normalised velocity and turbulence intensity lie in the range of 0.73-0.77 and 0.078-0.083, respectively. Four regions (Eoseoungsaengak, Seongneol, Keunnokkome, Sanbangsan) of severe wind speed reduction were found, which show 70%, 55%, 50% and 50% wind speed reduction, respectively.

- Outlook for Meteorology of Renewable Energy Sources
The 6-month lead prediction of wind energy over the Korean peninsula is projected using GloSea5. The prediction skill of surface wind speed with GloSea5 is quantitatively evaluated by calculating anomaly correlation coefficient(ACC) over the period of 1991-2010. In general, as the lead time becomes longer, the prediction performance tends to be decreased. In addition, the predictability at the complex or high altitude terrain is further decreased as lead time gets longer. The surface wind speed and wind energy density have a tendency to be increased in winter, offshore sites. The predicted wind speeds according to lead time(0-5 months) represents different characteristics depending on the region. Over the inland area, the predicted wind speed tends to be low value and shows little variability than coastal site. It is due to the atmospheric pressure gradient by spatial temperature difference between sea and land.

- Development of High Resolution Renewable Energy Source Prediction System (Ⅲ) UKPP (UK Post Processing) was used to statistically downscale the operational local model (LDAPS) output to produce 500 m 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 solar resource with 1 km resolution was produced using MK_PRISM downscaling tool. 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.

(출처 : Summary 14p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구 보고서 ... 2
• 목차 ... 4
• 표목차 ... 5
• 그림목차 ... 7
• 요약문 ... 12
• Summary ... 14
• 제 1 장 서론 ... 18
• 제 2 장 기상자원 관측 및 분석 ... 20
• 제 1 절 고창 풍력기상자원 관측사이트의 풍황 ... 20
• 제 2 절 보성 표준기상관측소의 풍황 ... 59
• 제 3 장 기상자원 진단 ... 86
• 제 1 절 풍력기상자원지도 산출방법에 따른 풍력기상자원 비교 ... 86
• 제 2 절 제주도의 풍력기상자원 진단 ... 106
• 제 4 장 기상자원 전망 ... 122
• 제 1 절 계절예측시스템을 활용한 풍력기상자원의 예측 및 분석 ... 122
• 제 5 장 요약 및 결론 ... 140
• 참고 문헌 ... 141
• 끝페이지 ... 146