풍력발전 단지의 설계시 풍력 자원 평가 과정은 필수적인 과정이다. 풍력 자원 평가를 위해 장기풍황(20년)자료를 이용하여야 하지만 장기간 관측하는 것은 어렵기 때문에 예정지의 1년 이상의 관측데이터로 평가를 실시하였다. 예정지의 단기 풍황탑(Met-Mast; Meteorology Mast) 자료를 주변의 장기관측 자료인 자동기상관측(AWS; Automatic Weather Station)데이터를 이용하여 수학적 보간법으로 예정지의 데이터를 장기 데이터로 변환한 것을 MCP(Measure-Correlative-Predict)기법이라 한다. 본 연구에서는 MCP기법 중 선형 회계방법을 적용하였다. 선택된 MCP 회귀 모델식에 따라 제주 북동부 구좌지역의 AWS데이터를 제주 북동부 한동 지역의 Met-mast 데이터에 적용하여 연간 에너지 생산량을 예측 하였다. 예정지의 단기 풍황을 이용하였을 때와 보정된 장기 풍황을 이용하여 때 연간 에너지 생산량을 비교하였다. 그 결과 연간 약 3.6 %의 예측오차를 보였고, 이는 연간 약 271 MW의 에너지 생산량의 차이를 의미한다. 풍력발전기의 생애주기인 20년을 비교 하였을 때 약 5,420 MW의 차이를 나타내었으며, 이는 약 9개월 정도의 에너지 생산량과 비슷한 수준이다. 결과적으로, 제안 된 선형 회귀 MCP 방법을 이용하는 것이 단기관측 자료를 통한 불확식성을 제거하는 합리적인 방법으로 판단된다.

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.