풍력단지개발 예비타당성 평가를 위한 WRF 모델의 풍황자원 예측 정확도 검증

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 국지적 기상현상의 모사가 가능하고 AWS, 기상탑, 또는 위성자료의 입력이 필요치 않은 WRF 기상수치모델을 이용하여, 풍력단지의 풍황자원 예측정확도 및 적용타당성을 비교·검증하고자 한다. 풍력단지개발 예비타당성단계에서 요구되는 풍황자원 예측을 위한 WRF 모델의 적용타당성 검증을 위해, 기상탑 풍황측정자료와 WAsP에 의한 풍황자원 예측결과와의 비교·검증을 수행하였고 제주도 북서쪽에 위치한 평대와 우도사이트를 비교·검증용 사이트로 선정하였다. 연·월평균풍속, 와이블분포, 연간발전량 및 바람장미의 예측결과가 실측자료와 비교·검증되었고 WRF 모델의 풍황해석결과는 WAsP의 결과에 비해 높은 예측 정확도를 나타내었다. 풍력단지개발 예비타당성 평가를 위한 WRF 모델의 풍황자원 예측가능성이 최종적으로 확인되었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we compare and verify the prediction accuracy and feasibility for wind resources on a wind farm using the Weather Research and Forecasting (WRF) model, which is a numerical weather-prediction model. This model is not only able to simulate local weather phenomena, but also does not require automatic weather station (AWS), satellite, or meteorological mast data. To verify the feasibility of WRF to predict the wind resources required from a wind farm pre-feasibility study, we compare and verify measured wind data and the results predicted by WAsP. To do this, we use the Pyeongdae and Udo sites, which are located on the northeastern part of Jeju island. Together with the measured data, we use the results of annual and monthly mean wind speed, the Weibull distribution, the annual energy production (AEP), and a wind rose. The WRF results are shown to have a higher accuracy than the WAsP results. We therefore confirmed that WRF wind resources can be used in wind farm pre-feasibility studies.

목차 (Table of Contents)

• 초록
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 풍황자원 해석
• 3. 결과 및 고찰
• 4. 결론
• 참고문헌(References)

참고문헌 (Reference)

1 김병민, "해상풍력자원 예측을 위한 NCAR데이터 적용 타당성 연구" 한국태양에너지학회 32 (32): 1-7, 2012

2 경남호, "한반도해역의 해상 풍력 자원 평가" 한국태양에너지학회 23 (23): 35-41, 2003

3 문서정, "풍력자원 조사를 위한 제주 북동부 연안역의 멱지수 분석" 한국지형공간정보학회 21 (21): 65-71, 2013

4 오현석, "제주 북동부지역을 대상으로 한 WindPRO의 예측성능 평가" 한국태양에너지학회 29 (29): 22-30, 2009

5 EMD International Corp., "WindPRO 2.7 User Guide 3rd edition"

6 Mesoscale & Microscale Meteorology Division, "WRF-ARW V3 User's Guide"

7 Risø National Laboratory, "WAsP 9 Help Facility, Modeling with WAsP"

8 Chang, T. P., "Performance Comparison of Six Numerical Methods in Estimating Weibull Parameters for Wind Energy Application" 88 : 272-282, 2011

9 Lundquist, J. K., "Nesting Large-eddy Simulations Within Mesoscale Simulations in WRF for Wind Energy Applications" 2009

10 Munoz-Esparza, D., "Forecasting the Diabatic Offshore Wind Profile at FINO1 with the WRF Mesoscale Model" (40) : 73-79, 2012

11 Risø National Laboratory, "European Wind Atlas"

12 Hwang, Y. S., "Effectiveness of Wind Data from Automated Weather Stations for Wind Resources Prediction" (29 B) : 181-186, 2009

13 Ecobrain, "Development of Renewable Energy Prediction system in Smart-grid Test Bed"