세계풍력발전협회(GWEC) 2017년도 Global Wind Report에 따르면 전세계 풍력에 의한 발전용량은 2001년도 23,900MW에서 2016년도 486,790MW로 비약적으로 발전하고 있다. 반면 국내 발전원별 총발전량 비중에서 풍력에 의한 발전은 0.2% 불과하다. 국내외 발전원별 정산단가가 풍력으로 전기를 생산하는 데 드는 발전원가가 석유 등 화석연료 발전원가와 같아지는 Grid Parity에 이미 도달하여 풍력발전에 의한 전기의 생산은 더욱 확대될 것이다. 본 연구에서는 전 세계 해상풍력설비의 88%가 위치하고 있는 유럽의 주요 해상풍력발전단지의 선박통항 규정과 어로활동에 대한 기준을 분석하여 향후 국내 해상풍력발전단지 설치 시 선박통항 및 어로활동 기준 설정 시 고려되어야 할 사항을 제시하였다.

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.

The purpose of this study was to analyze traffic safety assessments for fishing vessels near the southwest offshore wind farm. This study applied a collision model for safety assessment. It also involved a spatiotemporal analysis of vessels engaged in fishing to identify fishing hotspots around the offshore wind farm. This study used data from fishing vessel location transmission devices gathered over 1 year in 2014. As a result, in September, when the average number of vessels engaged in fishing is high, 62 ships were operating in fishing section 184-6 and 55 ships in section 184-6. In addition, in fishing sections 184-8 and 192-2, where an offshore wind farm was located, there were 55 and 38 ships operating, respectively. As the recovery period for a seaway near wind farm turbines is 55 years, it was determined that safety measures are required in order to reduce collision frequency while allowing fishing vessels to navigate through offshore wind farms. Meanwhile, the return period of Seaway B between the groups of generators considered was 184 years. A safety zone for offshore wind farms should be installed covering a distance of at least 0.3 NM from the boundary of turbines. Then, the collision return period was derived to be close to 100 years. Through this traffic safety assessment, it has been concluded that such measures would help prevent marine accidents.

우리나라 서남해역에서 추진될 해상풍력 발전 단지에서 생산된 전기와 기존의 전력망과의 계통연계를 위해서는 해저케이블 설치가 필수적인 요소이다. 특히 해저케이블 설치에 대한 경제성, 시공성 및 안정성 확보를 위해서는 해저케이블 경과지와 해저케이블 보호공법 설계가 이루어져야한다. 본 논문에서는 1979년부터 2002년까지 한국해양과학기술원에서 구축한 장기 파랑산출자료와 제3세대 파랑모델인 SWAN(Simulating WAves Nearshore)을 이용하여 해상풍력단지가 조성될 해역에 대해 만조와 간조시 파랑시뮬레이션을 수행하여 해저케이블 경과지와 보호공법 설계를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구결과, 서남해 해상풍력단지가 조성될 해역의 연평균 Hs는 1.03 m, Tz는 4.47s이고, 주파향은 북서(NW)와 남남서(SSW) 방향이다. NW에서 입사되는 조건(Hs: 7.0 m, Tp: 11.76s)에서 만조시 천해설계파랑 Hs의 분포는 약 4.0~5.0 m, 간조시에 약 2.0~3.0 m로 계산되었다. SSW에서 입사되는 조건(Hs: 5.84 m, Tp: 11.15s)에서 만조시 천해설계파랑 Hs의 분포는 약 3.5~4.5 m이고, 간조시에는 약 1.5~2.5 m로 계산되었다. 해저케이블 경과지 중 경도 UTM 249749~251349 구간 약 1.6 km에서는 NW로 입사되는 파랑의 영향이 크며, UTM 251549~267749 구간 약 16.2 km에서는 SSW로 입사되는 파랑의 영향이 지배적이다. 파랑집중 현상이 두드러지게 나타나는 해역은 위도와 하왕등도 사이 해역으로, 이 해역에서는 주변해역 보다 상대적으로 높은 파고를 나타내고 있다.

본 연구에서는 대정해상풍력단지 설치 해역과 인근수역을 이용하는 선박교통량과 해상교통흐름의 패턴을 분석하고 단지 조성 후 합리적인 대체통항로 지정에 따른 교통량을 예측하였다. 또한 예측된 교통량을 근거하여 통항로별 통항안전성을 평가하고 검토함으로써 선박의 안전운항에 필요한 제반조건 및 대책을 제시하였다. 풍력단지 설치 해역과 인근수역의 해상교통흐름 패턴을 분석한 결과 총 8가지의 교통흐름으로 분류되었고, 연간 교통량은 8,975 척으로 예측되었다. 이를 근거로 단지 조성 후 4가지의 대체 통항로 지정에 따른 교통량을 예측하였다. 예측된 교통량과 SSPA의 동력선충돌모델을 이용하여 통항안전성을 평가한 결과 충돌 및 침로이탈확률에 관한 국내 안전기준 10-4 이하를 만족하므로 계획된 대체통항로가 유용함을 확인하였다.

해상풍력발전단지 발전량의 보다 정확한 예측을 위해 발전단지 예정지 인근에서 측정된 풍속데이터가 반드시 필요하다. 풍속데이터 확보를 위해서는 해상기상탑을 설치하는 방법과 인근 해안가나 섬에 풍속계측타워를 설치하는 방법이 있다. 본 연구에서는 인근 섬에서 측정한 풍속데이터와 WAsP 방법을 이용하여 해상풍력발전단지의 발전량을 예측할 경우에 섬의 지형 및 지면조도의 변화에 따른 발전량 예측값의 민감도를 분석하여 섬의 형상의 불확실성이 발전량 예측에 미치는 영향을 정량적으로 파악하였다. 계측타워의 풍속측정 높이가 높아질수록 섬의 지형 모델링 오차가 발전량 예측에 미치는 영향이 작아졌으며, 섬의 지면조도 변화에 따른 발전량 변동은 미미한 것으로 나타났다.

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.

This study has analyzed the scale, location, resource potential and feasibility of offshore wind farm scientifically and systematically based on the national wind map and GIS. For long-term wind power development, this study pursues siting strategy building, selection of target area and deciding development priority as well as the presenting a basis for assessment that are necessary for policy decision making by making theme layers under GIS environment. According to the analysis after organizing technological development by stages, even if only the most suitable sites are developed among the area of offshore wind farm candidates that can be developed under the current technological standard, it has been evaluated as being able to develop about 3 times of the wind power dissemination target until 2012. It is expected that about 5% of territorial water area can be developed in a short-term future while the southern offshore area possessing relatively favorable wind resource than the western offshore has been identified as the most feasible site. While about 23% of territorial water area has been classified as potential area for offshore wind farm development in a long-term future, even Jeju Island and offshore of Ulsan possessing excellent wind resource have been analyzed as feasible sites. The feasibility assessment of offshore wind farm development established by this study is expected to assist national strategy building for accomplishing the wind power dissemination target.