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.

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.

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.

‘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.

We classified wind sectors according to the wind features in South Korea. In order to get the information of wind speed and wind direction, we used and improved on the atmospheric numerical model. We made use of detailed topographical data such as terrain height data of an interval of 3 seconds and landuse data produced at ministry of environment, Republic of Korea. The result of simulated wind field was improved. We carried out the cluster analysis to classify the wind sectors using the K-means clustering. South Korea was classified as 8 wind sectors to the annual wind field.