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.

In order to analyze the effect of environmental protection on wind energy dissemination quantitatively, the onshore wind resource potential is estimated using Environmental Conservation Value Assessment Map and Korea Wind Resource Map. The onshore wind resource potential of 11 GW is calculated if wind farm development is prohibited within Class 1 area of Environmental Conservation Value Assessment plus 500 m buffer area. Therefore it is worried that environmental protection would be a practical barrier of accomplishing 4,155 thousand TOE target of wind energy dissemination until 2030.