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다양한 유사성 척도를 이용한 바람권역의 군집분석 KCI 등재

Cluster Analysis of Wind Zones Using Various Similarity Measures

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/409941
  • DOIhttps://doi.org/10.37109/weik.2021.25.3.111
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한국풍공학회지 (Journal of the Wind Engineering Institute of Korea)
한국풍공학회 (Wind Engineering Institute of Korea)
초록

풍력자원평가를 수행할 때 풍력자원의 특성이 동질한 바람권역을 파악하여 측정지점을 선택하여야 한다. 본 연구에서는 풍력자원의 공간적인 동질성을 파악하기 위하여 시계열 바람벡터의 유사성, 시계열 풍속의 피어슨 상관계수, 시계열 풍향의 코사인, 시 계열 풍속의 일치도 지수, 24시간 자기상관함수, 풍력자원 요인의 주성분을 유사도 척도로 이용하여 바람권역을 군집분석하였다. 주성 분분석을 수행하여 와이블 풍속분포의 척도계수 및 형상계수가 제 1 주성분으로, 지형고도와 24시간 자기상관함수가 제 2 주성분인 것으로 파악되었다. 단순지형인 제주도와 복잡한 산지지형인 포항지역에 여러 가지 유사도 척도를 적용하여 바람권역을 분류하였으며, 다연상관계수와 상자그림으로 군집내 풍력자원 요인이 유의미한 통계적 차이가 존재하는가를 평가하였다. 결론적으로 시계열 바람벡 터의 유사도와 풍력자원 요인의 주성분 거리가 가장 효과적인 군집분석의 척도임을 확인하였다.

To assess wind resources in a given area, it is necessary to select a representative measurement point by identifying a wind zone where the wind resource characteristics are homogeneous. In this study, to identify the spatial homogeneity of wind resources, it was necessary to test several similarity measures for clustering analysis, such as time-series wind vector similarity, Pearson's correlation coefficient of time-series wind speed, the cosine distance of time-series wind direction, the index of agreement of time-series wind speed, the 24-hour autocorrelation function, and the principal components of wind resource factors. It was found that the primary components of wind resources were the Weibull scale and shape factors of wind speed distribution, while terrain elevation and the 24-hour autocorrelation function were chosen as the secondary components. The similarity measures were applied to Jeju Island, which has a simple topography, and the Pohang region, which has a complex mountainous topography, to classify the wind zones; while poly-serial correlation coefficients, together with box plots, were used to evaluate whether there was a significant statistical difference in the wind resource factors within a given cluster. In conclusion, it was confirmed that the time-series wind vector similarity and the primary components of wind resource factors are the most effective similarity measures of clustering analysis.

목차
Abstract
요 약
I.서 론
II. 자료 및 방법
    2.1 분석자료
    2.2 유사성 척도
    2.3 풍력자원 요인
    2.4 군집분석 적합성
III. 결과 및 토의
    3.1 풍력자원 주성분분석
    3.2 제주도 군집분석
    3.3 포항지역 군집분석
IV. 결 론
참고문헌
저자
  • 김진영(한국에너지기술연구원) | Kim Jin-Young
  • 황수진(한국에너지기술연구원) | Hwang Sujin
  • 김창기(한국에너지기술연구원) | Kim Chang Ki
  • 김현구(한국에너지기술연구원) | Kim Hyun-Goo 교신저자