본 연구에서는 다기준 의사결정분석모델을 사용하여 우리나라 전체 풍력에너지의 잠재량을 연산하였다. 이 모델은 육상과 해상의 풍력터빈 2 MW과 3 MW를 기준설비에 대해 용량밀도 및 이용률을 연산하여 이론적, 기술적 잠재량을 산정한 후 환경규제 및 시장지원정책에 따른 환경성과 경제성과 고려하여 시장잠재량을 산정되는데 풍력 자원, 기술, 그리고 입지환경의 영향단계별 설 비용량 및 발전량을 산정하도록 구성된 잠재량은 최종 의사결정 시나리오를 분석하여 정책적 현안을 고려할 수 있도록 확대 구축하 였다. 의사결정 시나리오의 정책적 현안은 도로 및 주거밀집지역으로 부터의 이격거리를 시나리오로 포함하였다. 전문가 협의에 의 해 도출된 2016년 신재생에너지백서 기준의 풍력잠재량의 발전량 110 TWh/년과 설비용량 39 GW는 도로나 주거건물로부터의 이격 거리에 따라 –33% ~ 8%까지 변화가 있었다. 풍력에너지 보급은 도로와 이격거리 강도에 크게 달라질 수 있으며, 잠재량 변화에 대 한 본 연구 결과는 정부의 보급목표 수립과 적정성을 검토하는데 중요하게 활용될 것이다.

풍력발전단지는 초기 투자비용이 높고 설치 후 이동이 용이하지 못하기 때문에 풍력발전단지 설계 과정에서 해당 지역의 생 산 가능 자원량을 정확히 예측하는 것이 필수적이다. 많은 연구자들이 풍력에너지 발전량을 예측하기 위해 수치기상예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 방법으로부터 얻은 장기간 기상데이터를 활용한다. 하지만 NWP 방법은 국지적 지형지물과 표면조도가 풍 황에 미치는 영향을 충분히 고려하지 못한다는 한계점이 존재하여 대부분의 육상풍력발전단지가 지형이 복잡한 산간지역에 설치되어 있는 한국에서 활용하기에 적합하지 않다. 이에 NWP 방법을 통해 얻어진 장기간 기상데이터를 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)의 경계조건으로 활용하여 지형지물과 표면조도의 영향을 고려하여 축소함으로써 공간해상도를 100m 급으로 고해상 도화 하였다.

본 연구는 육상풍력 입지지도를 고도화하기 위하여 초고해상도 풍력이용률 자원지도와 풍력시장 경제성 모델을 활용하여 풍력자원 분류지도를 개발하였다. 풍력자원 분류는 경제성의 유무에 따라 적합성을 상, 하로 구분하되 적합성 상내에서도 우수지역을 추가 분류하여 우선 검토대상지역을 제시하였다. 국내 풍력입지를 분석한 결과, 전국의 25.1%는 경제성이 있었으며 이중에서 1.7%는 우수지역에 해당하였다. 풍력자원의 경제적 적합성 평가 결과는 이용률 지도의 정확도, 설비설치비용(Capital expenditure, CAPEX), 그리고 계통한계가격의 변동성에 따라 적합성 상 지역은 –7.6%p ~ 12.6%p(적합성 우수 지역은 –1.1%p ~ 2.7%p)까지 변화하였다. 풍력 자원은 보조금, 이용률에 가장 크게 영향을 받는 반면, CAPEX의 변화는 경제성 없는 지역이 경제성 있는 지역으로 바뀔 수 있는 확률이 크다는 것도 확인했다.

한반도 풍력자원의 연간 변동성을 파악하기 위하여 한국 기상청의 아시아권 및 한반도권 지역예보모델 해석자료를 초기 기 상장으로 연계한 UM-WRF 수치기상예측 모델로 2010년부터 2018년까지의 풍력자원지도를 생산하였다. 풍력자원지도의 풍력발전량 예측정확도를 확인하기 위해 가동 중인 모든 풍력터빈의 발전량을 예측하고 전력거래소의 월간 발전량 기록과 비교검증하였으며, R2=0.83의 높은 일치도를 확인하였다. 한반도 육상 및 해상의 연간 풍속 변동성은 각각 COV = 11.4%와 4.3%로 파악되었으며, 특히 풍력자원이 우수한 고산지대의 변동성이 큰 것으로 나타났다. 풍력보급의 증가에 따라서 전력계통에 미치는 변동성의 우려가 커지고 있기 때문에 지속적으로 장기간의 고해상도 풍력자원지도를 생산하고 발전량 검증을 거쳐 발전량 변동성을 정밀하고도 정량적으로 파 악할 필요가 있다.

고리 원자력발전소 1호기 폐쇄 후 잉여 계통접속 용량을 활용한 해상풍력단지를 개발함에 있어서, 본 논문은 해안 단기간 라이다 측정자료를 이용한 해상 풍력자원평가 방법을 제시하였다. 이를 위해 전산유체역학을 이용한 복잡지형에서의 라이다 측정오차 보정, 제3세대 재해석자료를 이용한 장기간 보정, 그리고 후류모델에 따른 발전량 예측오차를 분석하였다. 해안 평탄지형에서 라이다 측정이 수행되었기 때문에 복잡지형 보정오차는 풍속 MAE로 0.03m/s에 불과하였으나 최종 연간에너지생산량은 미보정시에 비해 10% 의 차이가 발생하였다. 특히 장기간 보정과 해안 기상자료를 해상 기상자료로 전달하는 과정의 불확도가 큰 것으로 평가되었다. 풍력 터빈 이격거리가 충분할 경우 기존 육상풍력용 후류모델은 후류손실이 없다고 예측한 반면 심층배열 후류모델은 6%의 후류손실을 예 측하였다. 정리하자면 해상풍력사업의 불확도 최소화를 위해서는 해상기상탑을 설치하고 장기간 측정을 수행하는 것이 필수적임을 재확인하였다.

급경사 복잡지형 산체인 울릉도는 국지기상 특성이 매우 강하기 때문에 풍력자원평가에 사용되는 지상관측자료를 선택할 때 먼저 그 유효성을 평가하여야 한다. 본 논문에서는 종관기상자료인 재해석자료 또는 중규모 수치기상예측 자료와 지상관측자료의 상 관성 분석을 통하여 지상관측자료의 국지기상 대표성을 평가하였다. 또한 지형에 의한 유동장 변형을 정확하게 고려하기 위하여 전산 유동해석을 할 경우에, 종관기상자료를 축소화한 예측결과가 얼마나 지상관측자료와 일치하는지도 평가하였다. 이때 지형복잡지수를 이용하여 지형이 복잡해질수록 국소배치의 예측오차도 증가함을 확인하였다. 울릉도의 지상관측자료는 현포리의 고공 기상탑 측정자 료를 제외하고는 모두 국지기상 특성이 강하게 나타났으며, 전산유동해석으로 지형효과를 반영하더라도 풍계효과는 반영하지 못함에 따라 지상관측자료에 의존한 풍력자원평가에 불확도가 상당히 클 것으로 판단된다. 따라서 풍력발전 후보지에서 반드시 고공 기상탑 을 설치하고 IEC 61400-12를 준용한 측정을 수행하여야 할 것으로 사료된다.

한반도 풍력자원지도의 시계열 풍속벡터의 유사성을 유클리디안 거리로 정의하여 군집분석에 의해 바람권역을 분류하는 방법을 포항지역에 적용하였다. 풍력자원지도는 포항지역 기상탑 측정자료와의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 이때 풍력자원지도 와 기상탑 측정자료의 시간범위가 서로 상이하여, 재해석자료와의 측정-상관-예측을 이용하여 동기간으로 변환한 후 비교검증 하였다. 포항지역에 대한 바람권역 분류 결과, 계절별로 바람권역의 변화가 매우 큰 것으로 나타났으며, 이로부터 우리나라의 바람권역은 계절특성을 고려해야함을 확인하였다. 풍력자원지도의 공간해상도에 따른 바람권역 분류에서는 상대적으로 지형고도가 낮지만 바 람의 특성에 민감한 지형이 존재하며, 이러한 지형요소의 수치해석이 정확하게 반영되어야 바람권역 분류의 실질적인 설명력이 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 구축된 국지적 바람권역 분류방법은 풍력발전소 설계, 대기환경영향평가, 풍환경평가 등에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

This present contribution examines by means of a discrete event and agent-based simulation the potential of a joint use of resources in the installation phase of offshore wind energy. To this end, wind farm projects to be installed simultaneously are being examined, the impact of weather restrictions on the processes of loading, transport and installation are also taken into consideration, and both the wind farm specific resource allocation and the approach of a resource pool or resource sharing, respectively, are being implemented. This study is motivated by the large number of wind farms that will be installed in the future and by the potential savings that might be realized through resource sharing. While, so far, the main driver of the resource sharing approach has been the end consumer market, it has been applied in more and more areas, even in relatively conservative industries such as logistics. After the presentation of the backgrounds and of the underlying methodology, and the description of the prior art in this context, the network of the offshore wind energy installation phase will be described. This is the basis for the subsequent determination of the savings potential of a shared resource utilization, which is determined by the performance indicators such as the total installation time and degree of utilization of the resources. The results of the simulation show that weather restrictions have a significant effect on the installation times and the usage times of the resources as well as on their degree of utilization. In addition, the resource sharing approach, has been identified to have significant savings potential for the offshore wind energy installation.

풍력보급의 급성장에 따라 풍력자원평가의 핵심자료인 풍력자원지도의 수요도 증가하고 있다. 이에 따라 전세계를 대상으로 한 상업용 풍력자원지도 서비스가 본격화되고 있다. 고가의 상업용 풍력자원지도를 선택하기에 앞서 그 신뢰도를 확인할 필요가 있다. 본 연구에서는 남한을 대상으로 해외 상업용 풍력자원지도 2종과 한국에너지기술연구원의 풍력자원지도를 비교분석하였다. 특히 기상통계학적으로 해발고도에 따른 풍속 및 풍력밀도의 상관성, 시계열 풍속분포의 척도인 와이블 형상계수, 연직 풍속분포의 척도인 풍속분포지수 등에 대해 체계적인 일치성을 비교분석함으로써 상업용 풍력자원지도의 신뢰도를 평가할 수 있는 방법을 제시하였다.

해안 풍력단지 개발에 이어 해상 풍력단지 개발이 추진되고 있는 전라남도 신안군 비금도에 대한 장기간 풍력자원평가를 수행하였다. 해당 권역의 측정자료에 대한 상관분석을 통하여 신안풍력발전소 SCADA 자료와 LIDAR 측정자료를 유의한 풍력자원 측정자료로 선정하였으며, MERRA 재해석자료를 참조자료로 선택하여 Matrix Time Series MCP로 장기보정하였다. 장기보정 자료로부터 34년간의 바람인덱스를 산정하였는데 풍속과 풍력발전량의 변동률은 각각 2.0%, 5.4%이며 그 불확도는 각각 1.2%, 2.8%로 산정되었다. 특히 2010년부터 라니냐의 영향이 증대되며 바람인덱스가 평년 대비 높은 수준을 보이고 있음을 확인하였다.

국가 풍력자원지도는 풍력분야 정책·산업·연구섹터 전반에 걸쳐 핵심적 기반자료로서 활용된다. 그렇기 때문에 재생에너지 선진국에서는 지속적으로 국가 풍력자원지도의 시·공간해상도 및 연도별 갱신을 진행하고 있다. 본 논문에서는 최신 2010년도 한반도 풍력자원지도 갱신자료로부터 한반도의 평균풍속, 최대풍속, 계절별 풍속분포, 평균 풍력밀도, 풍속분포지수, 와이블 등급계수와 형상계수 등의 공간분포 특성을 분석하였다. 또한 해모수 해상풍황탑 설치지점과 영덕 풍력발전단지를 대조지점으로 선택하여 시계열 격자점 자료를 분석하였다.

유럽 및 미주의 풍력자원조사는 풍황탑에 라이다 및 소다와 같은 지상기반 원격탐사를 병행하여 측정불확도를 경감하는 방향으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 서해안 김제평야에서 원격탐사 캠페인을 수행하였으며, 풍력자원 평가용 원격탐사장비인 윈드큐브 라이다와 메텍 PCS.2000-64 소다의 상호비교를 통하여 측정불확도를 평가하였다. 소다는 200m 높이에서 자료가용률이 80%로 저하되었으나 결손자료를 처리한 후 라이다와 동일한 로그법칙 풍속분포를 나타내었으며 두 측정장비 간의 평균풍속은 기울기 0.94, R2=0.94로 상관성이 높게 접합되었다. 그리고 풍속오차의 상대표준편차 및 풍향오차의 표준편차는 각각 14%와 25도로 전 측정높이에 대하여 균일하게 나타났다.

전산유동 수치모형을 이용하여 다양한 대기안정도 상태하에서 부산광역시내 승학산과 구덕산의 초고해상도 풍력자원을 평가하였다. 연구에 사용된 수치모형은 중규모와 미규모 기상현상의 재현에 널리 사용되는 전산유동 수치모형인 A2C이다. 대기안정도가 강할 때, 위치에너지의 크기가 상대적으로 강해지기 때문에 산을 넘어가는 경향이 나타난다. 반면 대기안정도가 약해지면서 산악후면의 후류 발생이 증대되며, 난류에너지가 증가한다. 그리고 연평균 풍력밀도, 난류운동에너지, 연직 바람전단력 분석을 통하여 구덕산 정상의 남쪽 부근이 다른 구역보다 가용 풍력자원이 풍부함을 확인하였다.

‘표준화(standardization)’란 일상적이고 반복적으로 일어나는 문제에 대해 주어진 여건 하에서 최적의 질서를 달성하고자 하는 일련의 활동으로 정의 할 수 있다. 현재 풍력자원지도의 범례는 표준화가 이루어지지 않은 상태이다. 이에 본 연구에서는 국내․외의 풍력자원지도 구현 사례를 조사하고 우리나라에 적합한 범례를 구성하여 제시하고자 하였다. 국내외 사례연구 외에 색채의 기능과 각 색상별 감정효과를 연구하여 이를 기반으로 보라색, 분홍색, 파란색, 초록색, 황토색으로 이루어진 범례를 구성하였다. 그러나 풍력밀도에 따른 풍력자원지도 범례 구분에 대한 연구가 더 이루어져야 할 필요가 있다.

최근 관심을 받는 풍력자원개발에 대한 기초적, 실용적인 연구를 수행하고 자료를 확보하기 위해서는 실제 그 지역 주위 유동특성에 대한 지식이 매우 중요하다. 두 개의 초음파 유속계와 널리 사용되고 있는 컵유속계와 풍향기를 유동방향에 수직하게 설치하여 높이가 약 4.5m에서 풍속의 평균과 변동성분을 측정하였다. 실험 결과 레이놀즈 수는 약 6.7×105, 그리고 마찰유속, u*는 약 0.32m/s로 측정되었다. 수평 및 수직 평면 풍속에 대한 파워 스펙트럼 분석은 다양한 주파수 범위의 값들을 조합하여 넓은 주파수 범위에 대해 분석 할 수 있었다. 스펙트럼 분석 결과 4개의 지배적인 와류 에너지 피크 값을 관찰 할 수 있는데, 각각의 피크 값들은 약 1~2분, 8시간, 24시간 그리고 100시간의 주기로 나타나는 것을 확인하였다. 또한, 이 피크들 사이에 넓은 스펙트럼 갭이 0.2~10 cycle/hour 주파수 범위에 걸쳐 나타나고 있다.

화석연료 사용으로 인한 환경오염 및 에너지원가 상승이 큰 문제로 대두되고 있는 현재의 상황을 타개하기 위한 하나의 방안으로 신 재생에너지에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히 서해안에 위치하고 있는 새만금 지역은 광활한 면적과 서북서풍이라는 큰 장점을 가지고 있어 풍력발전의 적지로 예상된다. 본 연구는 이러한 예상을 뒷받침해 줄 수 있는 풍력자원을 조사한 것으로 군산지역의 평균풍속은 4 m/s 정도이며, 도서지방을 연계하는 해상풍력발전 단지의 최적지로 손색이 없음을 밝혔다. 또한, 풍력자원의 출현밀도를 판별하는 Weibull의 분포함수를 이용하여 계산하고, 형상계수를 매개변수로 하여 풍속밀도계산을 한 결과, 군산지방의 풍속출현을 예상할 수 있었다.

The assessment of wind resources must be carried out to choose wind farm sites adequately. Additionally, input data on surface roughness maps and topographic maps are required to evaluate wind resources, where input data accuracy determines the accuracy of their overall analysis. To estimate this accuracy, we used met-mast data in Jeju and produced the ground roughness value for the Jeju region. To determine these values, an unsupervised classification method using SPOT-5 images was carried out for image classification. The wind resources of the northeastern part of Jeju were predicted, and the ground roughness map of the region was calculated by the WindPRO software. The wind speed of the Pyeongdae region of Jeju from the ground roughness map was calculated using WindPRO as 8.51 m/s. The wind speed calculated using the remote sensing technology presented in this study was 8.69 m/s. To assess the accuracy of the measured WindPro and the remote sensing technology values, we compared these results to the observed values in the Pyeongdae region using met-mast. This comparison shows that remote sensing data are more accurate than the WindPro data. We also found that the ground roughness map calculated in this study is useful for generating an accurate wind resource map of Jeju Island.

We developed the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model(PRISM)-based Dynamical downscaling Error correction(PRIDE)-Wind speed(WS) model version 3.0 to produce highresolution( 1km) grid data at a monthly time scale by using observation and Regional Climate Model(RCM) wind speed data. We consequently produced monthly wind speed grid data during the observation period(2000~2014) and the future period(2021~2100) for Representative Concentration Pathway(RCP) 2 type scenarios by using the PRIDE-WS model. The PRIDE-WS model is constructed by combining the MK(Modified Korean)-PRISM-Wind, the RCM anomaly and Cumulative Density Function(CDF) fitting, basically based on Kim et al.(2016)’s algorithm applied for daily precipitation. The upper level wind(80m altitude) was estimated by Deacon equation using surface wind speed that was produced by the PRIDE-WS model. The results show that the wind speed at the upper level generally increased during the summer season while it decreased during the spring, autumn and winter seasons.