지표면조도는 건축구조물에 작용하는 풍속과 난류강도의 연직분포에 중대한 영향을 미칠 수 있다. KDS 2022에서 지표면조 도구분은 목안측정법으로 판정되고 두 가지 이상의 지표면조도가 혼재되어 있는 경우 중간상태의 지표면조도구분을 적용해야 한다. 이런 접근법은 엔지니어의 주관적인 판단에 의존하여 풍하중 산정의 불확실성을 유발할 수 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 연 구에서는 환경부가 제공한 토지피복지도를 활용하였으며, 지표면상태가 혼재되어 있는 경우 ESDU의 경계층 이론에 따라 유효한 바 람의 연직분포를 생성하였다. 토지피복지도를 활용하여 대표적인 10개 지역의 지표면상태를 구분하였으며, KDS, ISO 그리고 ESDU 에 따른 판정법에 의해 결정된 지표면조도구분을 비교하였다.

해상풍력자원지도는 풍력발전사업, 국가 재생에너지 공급 정책, 전력계통망 계획의 핵심자료이다. 본 연구에서는 풍력자원 해석기술의 개발 동향을 검토하고 시사점을 논의하였다. 국가별 해상풍력자원지도 개발하여 활용하고 있는 대표적인 국가는 유럽연합 (덴마크), 미국, 그리고 일본이며, 이들을 중심으로 풍력자원지도 생산 기술 및 활용 현황을 분석하였다. 기본적으로 풍력자원지도의 품 질 향상을 위해 수치해석 기술을 업그레이드 해오고 있다. 이들의 개발 전략은 앙상블 중규모 수치해석과 중규모-미세규모 모델의 커 플링이었고 그 외 모델내 물리해석기법들의 적용은 지역마다 다른 것으로 확인되었다. 따라서 최근 진보된 수치모델을 도입하고 우리 나라 풍황 특성을 고려하여 최적의 실험디자인을 도출해야 할 것으로 보인다. 특히 300 m부근의 대기경계층에서의 연직고도의 상세 한 반영은 공통점으로, 이는 대형화된 풍력터빈을 고려하여 최적의 풍력발전소 후보지 발굴에 적합하도록 장기간의 풍황정보를 정확 하게 제공하기 위한 제안사항인 것으로 보인다.

한반도 풍력자원의 연간 변동성을 파악하기 위하여 한국 기상청의 아시아권 및 한반도권 지역예보모델 해석자료를 초기 기 상장으로 연계한 UM-WRF 수치기상예측 모델로 2010년부터 2018년까지의 풍력자원지도를 생산하였다. 풍력자원지도의 풍력발전량 예측정확도를 확인하기 위해 가동 중인 모든 풍력터빈의 발전량을 예측하고 전력거래소의 월간 발전량 기록과 비교검증하였으며, R2=0.83의 높은 일치도를 확인하였다. 한반도 육상 및 해상의 연간 풍속 변동성은 각각 COV = 11.4%와 4.3%로 파악되었으며, 특히 풍력자원이 우수한 고산지대의 변동성이 큰 것으로 나타났다. 풍력보급의 증가에 따라서 전력계통에 미치는 변동성의 우려가 커지고 있기 때문에 지속적으로 장기간의 고해상도 풍력자원지도를 생산하고 발전량 검증을 거쳐 발전량 변동성을 정밀하고도 정량적으로 파 악할 필요가 있다.

한반도 풍력자원지도의 시계열 풍속벡터의 유사성을 유클리디안 거리로 정의하여 군집분석에 의해 바람권역을 분류하는 방법을 포항지역에 적용하였다. 풍력자원지도는 포항지역 기상탑 측정자료와의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 이때 풍력자원지도 와 기상탑 측정자료의 시간범위가 서로 상이하여, 재해석자료와의 측정-상관-예측을 이용하여 동기간으로 변환한 후 비교검증 하였다. 포항지역에 대한 바람권역 분류 결과, 계절별로 바람권역의 변화가 매우 큰 것으로 나타났으며, 이로부터 우리나라의 바람권역은 계절특성을 고려해야함을 확인하였다. 풍력자원지도의 공간해상도에 따른 바람권역 분류에서는 상대적으로 지형고도가 낮지만 바 람의 특성에 민감한 지형이 존재하며, 이러한 지형요소의 수치해석이 정확하게 반영되어야 바람권역 분류의 실질적인 설명력이 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 구축된 국지적 바람권역 분류방법은 풍력발전소 설계, 대기환경영향평가, 풍환경평가 등에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

농업 관련 시설물의 풍하중을 산정하기 위해서는 우리나라 각지에서의 기본풍속이 필요하다. 그러나 농업 관련 시설물의 내풍설계를 위한 기본풍속은 기준으로 정해져 있지 않다. 이 논문은 농업 관련 시설물이나 기타시설물에 대한 풍하중 평가를 위한 재현기간 30년, 50년 기본풍속도를 제안한 것이다. 우리나라는 1970년대 이후 급속한 산업성장으로 도시화가 급격히 진행되어 지표면상황이 변하였고, 최근에는 지구온난화로 인한 이상기후로 인해 태풍 등의 강도가 증가하는 추세를 보이고 있다. 따라서 이러한 현상들을 반영할 필요가 있다. 풍속자료는 최근 40년간(1973년~2012년) 전국 69개 기상관측소의 10분간 평균풍속의 연최대값을 사용하였고, 기상관측소가 위치한 주변지역의 지표면상황을 반영해 지표면조도구분을 판정하여 지표면조도구분 C인 평탄지형 지상 10m 높이의 풍속으로 균질화한 후 Gumbel적률법에 의해 재현기간 30년, 50년 풍속을 추정하였으며, 그 값에 근거하여 우리나라지도에 등풍속선을 2m/s 간격으로 그려 기본 풍속도를 완성하였다. 본 연구에서 제시한 기본풍속도는 농업 관련 시설물이나 기타시설물의 풍하중을 산정할 때 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

풍력 발전단지의 효율성 평가를 위하여 풍력-기상자원지도로부터 이론적 잠재량을 계산하고 행원 발전단지 발전량과 비교하였다. 풍력-기상자원지도는 기상청 국립기상연구소에서 개발된 1 km 해상도 자료를 이용하였다. 풍력-기상자원지도와 AWS(구좌) 풍속의 비교 검증 결과는 풍속이 과대 모의되었으며, 행원 발전단지 풍속의 일 변동성은 해륙풍의 영향으로 오후에 최대가 되는 일 변동 특성을 보였다. 풍력-기상자원지도로부터 산출된 발전량과 행원 발전단지 발전량의 비율은 24.8%이나, 발전량 빈도수 분포 형태는 유사하였다. 발전량 차이의 원인은 터빈의 기계적 오류, 풍력-기상자원지도 풍속의 과대 모의에 기인한 것으로 생각된다. 본 연구는 향후의 발전단지 효율성 증가를 위한 터빈의 재배치에 기여 할 것이다.

국가 풍력자원지도는 풍력분야 정책·산업·연구섹터 전반에 걸쳐 핵심적 기반자료로서 활용된다. 그렇기 때문에 재생에너지 선진국에서는 지속적으로 국가 풍력자원지도의 시·공간해상도 및 연도별 갱신을 진행하고 있다. 본 논문에서는 최신 2010년도 한반도 풍력자원지도 갱신자료로부터 한반도의 평균풍속, 최대풍속, 계절별 풍속분포, 평균 풍력밀도, 풍속분포지수, 와이블 등급계수와 형상계수 등의 공간분포 특성을 분석하였다. 또한 해모수 해상풍황탑 설치지점과 영덕 풍력발전단지를 대조지점으로 선택하여 시계열 격자점 자료를 분석하였다.

본 연구에서는 풍력발전기 허브의 구조적 안정성을 확보하기 위하여 국가바람지도를 이용한 극한풍속을 추정하였다. 대상지역은 우리나라 풍력발전 주요지역인 15개 지역을 선정하였고 수치기상자료(2005년~2007년)의 시계열 풍속으로부터 일최대풍속과 월최대풍속을 추출하여 평가시간을 환산하였다. 수치기상자료의 신뢰성을 판단하기 위해 풍황측정자료와 비교하였고 극치분포해석의 확률분포모델은 Gumbel분포 및 Weibull분포를 통해 극한풍속을 추정하였다. 본 연구의 결과로부터 극한풍속을 추정함에 있어 월최대풍속자료를 사용하는 것이 적합한 것으로 판단된다.

북한의 풍력발전 가능성을 조사하기 위한 첫 단계로 북한 지역에서의 30년 동안의 27개 지점의 지상관측자료 중 풍속과 풍향 자료를 이용하여 이 지역에서의 기후학적 바람 자원을 분석하였다. 바람자원 분석을 위해 풍속의 확률 밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 접근하였다. 지표로부터 50 m 고도에서 연중 평균 풍속이 4.0 m/s 이상인 지역은 대체적으로 개마고원 지역과 황해도 해안 지역이었다. 이 지역들은 비교적 바람 자원이 풍부한 것으로 나타났다. 풍속이 5 m/s 이상을 유지하는 지속시간이 가장 긴 계절은 봄이었고, 짧은 계절은 여름이었다. 관측 지점 중 장진과 양덕이 지속시간이 가장 길고 평균 풍속도 가장 큰 곳이었다.

‘표준화(standardization)’란 일상적이고 반복적으로 일어나는 문제에 대해 주어진 여건 하에서 최적의 질서를 달성하고자 하는 일련의 활동으로 정의 할 수 있다. 현재 풍력자원지도의 범례는 표준화가 이루어지지 않은 상태이다. 이에 본 연구에서는 국내․외의 풍력자원지도 구현 사례를 조사하고 우리나라에 적합한 범례를 구성하여 제시하고자 하였다. 국내외 사례연구 외에 색채의 기능과 각 색상별 감정효과를 연구하여 이를 기반으로 보라색, 분홍색, 파란색, 초록색, 황토색으로 이루어진 범례를 구성하였다. 그러나 풍력밀도에 따른 풍력자원지도 범례 구분에 대한 연구가 더 이루어져야 할 필요가 있다.

본 연구에서는 우리나라의 확률풍속지도를 개발하기 위해 기상관측소를 대상으로 풍속빈도분석을 수행하였다. 우리나라 79개 기상관측소 중 20년 이상 풍속자료를 보유한 69개 기상관측소의 연최대치 풍속자료를 수집하여 빈도분석을 수행하였다. 빈도분석에 적용한 확률분포는 국내·외적으로 극치빈도 분석에 널리 사용되는 Generalized Extreme Value(GEV), Type-Ⅰ Extreme Value(Gumbel), Type-Ⅲ Extreme Value(Weibull), 2-parameters Gamma, 3-parameters Gamma, Log-Pearson Type-Ⅲ 등 6가지이고, 매개변수 추정방법은 모멘트법과 확률가중모멘트법이다. 적합도검정 결과 풍속빈도분석시 우리나라에 가장 적합한 확률분포로는 GEV, 매개변수 추정방법으로는 확률가중모멘트법이 선정되었다. 현재 건축구조설계기준에서 풍속빈도분석시 적용하고 있는 Gumbel 분포는 위에 나열된 확률분포 중 4번째로 적합한 것으로 나타났다. 확률가중모멘트법에 의한 GEV분포를 이용하여 빈도분석을 수행한 결과, 설계빈도인 100년 빈도를 기준으로 가장 높은 풍속이 추정된 관측소는 제주도에 위치한 고산관측소로 71m/s이며 이어서 경상북도 울진관측소에서 60m/s, 전남 완도관측소에서 59m/s, 울릉도 울릉관측소에서 58m/s로 추정되었다. 가장 낮은 풍속이 추정된 관측소는 강원도 홍천관측소로 22m/s이며 이어서 충북 충주, 보은 관측소에서 23m/s로 추정되었다. 기상관측소별 100년 빈도 설계 풍속을 기준으로 ArcGIS의 크리깅 기법을 통하여 지역별 보간을 수행하였으며 이를 통해 확률풍속지도를 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 확률풍속지도는 향후 강풍에 대비한 건축구조물 설계에 활용 될 것으로 판단된다.

We classified wind sectors according to the wind features in South Korea. In order to get the information of wind speed and wind direction, we used and improved on the atmospheric numerical model. We made use of detailed topographical data such as terrain height data of an interval of 3 seconds and landuse data produced at ministry of environment, Republic of Korea. The result of simulated wind field was improved. We carried out the cluster analysis to classify the wind sectors using the K-means clustering. South Korea was classified as 8 wind sectors to the annual wind field.

In order to make sure the impact of spatial resolution of wind energy map on the estimation of wind power density in the Korean Peninsula, the comparison studies on the characteristics of wind energy map with three different spatial resolutions were carried out. Numerical model used in the establishment of wind map is MM5 (5th generation Mesoscale Model) with RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) as initial and boundary data. Analyzed Period are four months (March, August, October, and December), which are representative of four seasons. Since high spatial resolution of wind map make the undulation of topography be clear, wind pattern in high resolution wind map is correspond well with topography pattern and maximum value of wind speed is also increase. Indication of island and mountains in wind energy map depends on the its spatial resolution, so wind patterns in Heuksan island and Jiri mountains are clearly different in high and low resolutions. And area averaged power density can be changed by estimation method of wind speed for unit area in the numerical model and by treatment of air density. Therefore the studiable resolution for the topography should be evaluated and set before the estimation of wind resources in the Korean Peninsula.

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.