본 연구는 우리나라의 네 해역(전북, 신안, 제주, 울산)을 대상으로, 주풍향 산정 방법에 따른 해상풍력단지 내부후류 및 연간 발전량의 민감도를 분석하였다. 이를 위해 ERA5 재해석 시계열로부터 3 m/s 이상 풍속의 출현빈도 기반 지표와 풍력에너지밀도에 의 한 총에너지 기반 지표를 산정하고, 가중 조합을 통해 다섯 가지 주풍향 시나리오(Sc1-Sc5)를 정의하였다. 각 사이트에는 15 MW급 터 빈 32기를 4×8 행렬로 배치하고, 행렬 장축을 시나리오별 주풍향에 정렬한 후, Vortex MAPS 중규모 자원과 TurbOPark 후류모델을 이 용하여 행별 풍속 저감률과 내부후류 손실을 평가하였다. 그 결과, 단순 빈도 기반 주풍향(Sc1)이 모든 해역에서 가장 큰 내부후류 손 실과 낮은 연간발전량을 보였으며, 총에너지 기반 주풍향(Sc5)으로 갈수록 단지 중심부의 풍속 저감률이 완화되고 P50 AEP가 증가하 는 경향이 확인되었다. 특히 풍속 출현빈도와 총에너지 간 지배풍향 차이가 큰 제주 서부 해역에서 민감도가 가장 크게 나타났다. 본 연구는 우리나라 해역 특성을 반영한 주풍향 산정 및 해상풍력단지 배치 전략 수립에 유용한 기초 자료를 제공한다.

본 연구는 한국 해상풍력 입지의 태풍 리스크를 정량적으로 평가하고, 독립적으로 산출한 태풍 위험 지수와 관측기반의 해상 극한풍속을 비교 및 검증하는 것을 목적으로 한다. 기상청의 61년간 태풍 자료(경로, 폭풍반경, 중심기압)를 활용해 변수 중요도 정규 화 및 가중치를 적용하였으며, GIS 공간분석을 통해 격자별 태풍 위험 지수(TRS: Typhoon Risk Score)를 산출하였다. 이를 기반으로 허가된 99개 해상풍력 프로젝트 입지의 TRS를 평가한 결과, 14개 지역(14.1%)이 고위험(TRS > 0.7)으로 분류되었다. 기상청에서 운 영 중인 전국의 9개 해양부이 장기 관측자료를 활용하여 극한풍속을 산출하여 TRS와의 상관도를 분석하였다. ERA5 재해석자료로 장 기 보정된 극한풍속은 TRS와 0.7 이상의 높은 상관성을 보였다. 이는 본 연구에서 61개 태풍 정보로 산출한 TRS가 유의미한 분석결 과를 나타내며, 국내 해상풍력 사업자들의 프로젝트 입지 선정에 좋은 참고자료가 될 수 있음을 시사한다.

해상풍력 프로젝트의 발전사업허가 취득 및 연간 예상발전량 평가를 위해서는 최소 1년 이상의 해상관측자료 확보가 필수적 이나, 입지선정 과정 및 사전예비타당성 단계에서는 재해석자료나 중규모 모델링 자료와 같은 기상·기후데이터가 활용된다. 하지만, 이 들은 관측값 대비 다소 높은 불확도를 내포하고 있기 때문에 이들을 기반으로 한 발전량 평가 결과 역시 불확실성을 가지게 된다. 이에 본 연구에서는 HeMOSU-1 해상기상탑 관측자료와 인근 격자점에서의 ERA5, EMD-WRF 데이터의 시계열 및 특성을 비교, 검증하여 국내 서남해권의 해상풍력 프로젝트의 사전예비타당성평가의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서는 기계적·열적 대기안정도 지수인 연직윈드시어와 모닌 오브코프 길이, 리차드슨 수를 각각 활용하여 관측값 부재시 국내 서남해상에서 ERA5와 EMD-WRF를 사용하는 것이 정량적으로 어느 정도의 오차를 보이는지, 또 대기안정도별 변화 트렌드는 유사한지를 파악하였다.

To predict annual energy production (AEP) accurately in the wind farm where located in Seongsan, Jeju Island, Equivalent wind speed (EQ) which can consider vertical wind shear well than Hub height wind speed (HB) is calculated. AEP is produced by CFD model WindSim from National wind resource map. EQ shows a tendency to be underestimated about 2.7% (0.21 m/s) than HB. The difference becomes to be large at nighttime when wind shear is large. EQ can be also affected by atmospheric stability so that is classified by wind shear exponent (). AEP is increased by 11% when atmosphere becomes to be stabilized ( > 0.2) than it is convective ( < 0.1). However, it is found that extreme wind shear ( > 0.3) is hazardous for power generation. This results represent that AEP calculated by EQ can provide improved accuracy to short-term wind power forecast and wind resource assessment.