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기상수치모델(WRF)을 이용한 풍력발전단지 발전량 단기예측에 관한 연구

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Alternative Title
The Study of Short-Term Wind Power Forecasting by Using Meteorological Numerical Model(WRF)
Abstract
이 연구에서는 기상 수치모델(Weather Research and Forecasting Model, WRF)을 이용하여 제주특별자치도 한경 풍력 발전단지에 대한 풍력 발전량 단기예측에 관한 연구이다. 이 연구를 위하여 풍력 발전예측시스템을 구축하였다. 풍력발전 예측시스템은 모니터링 시스템과 WRF로 구성되어 있다.
모니터링 시스템은 한경 및 행원, 성산 풍력 발전단지에 대한 바람 및 발전량 정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 통합 시스템이며, 기상 수치모델은 제주지역을 상세규모(1km×1km) 격자로 단기간(48시간)에 대한 바람 예측을 수행하는 시스템이다. 풍력발전 예측시스템의 성능 평가를 위하여 한경 풍력발전단지 평가대상 풍력 발전기에 대한 불확실도 평가를 수행하였고, 풍력발전단지를 대상으로 WRF에서 예측된 바람 예측치와 실측치에 대한 비교검증을 수행 하였다.
모니터링 시스템 구축에서는 기존 모뎀방식에서 실시간 통신방식으로 인터넷 환경이 변화함에 따라 효율적으로 자료를 수집할 수 있는 실시간 데이터 수집 모듈을 개발하였다. 또한 자료의 효율적 분석과 이용을 위해 발전량 예측 모니터링 시스템 내에 데이터베이스 구축과 데이터 분석 모듈을 개발하였다.
WRF를 풍력 발전 예측모델로 수행하기 위하여 NCEP(National Centers for Environmental Prediction) 자료를 수신하도록 하였고, 초기자료와 경계자료 및 고해상도 상세 지형 자료를 DB화 하였다.
풍력 발전기 성능평가의 불확실성 정도를 나타내는 불확도 평가를 위해 풍력 발전기 출력성능 및 불확도 평가 프로그램을 자체 개발하여 한경 풍력발전단지 내 6호기(V90-3,000kW)에 적용하였다. 불확도 분석결과 풍속과 불확도는 양의 상관관계를 보여 풍속이 증가할수록 풍력발전기의 불확도도 증가하는 것으로 나타났다. 평균풍속 4㎧ ~ 11㎧ 구간에 대한 불확도는 약 7% ~ 14%정도로 나타나 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. 발전기 성능지표인 출력계수(Cp)는 약 0.45로 분석되어 풍황 자원이 우수한 것으로 평가되었다. 한경지역에 대한 바람 분석 결과, 평균 풍속은 7.41m/s로 조사되었고 빈도수가 가장 많은 구간은 5m/s ~ 11m/s로 조사되었다.
예측 풍속에 의한 발전량 예측치와 관측(1,000kW/h이상)에 의한 발전량 오차에서는 예보시간이 길수록 증가(1시간 예측: 약 11%, 12시간 예측: 약 15%, 24시간 예측 약 18%, 48시간 예측 약 24%)하는 특징을 보였으나, 48시간에 대한 예측 정확도가 약 76% 로 나타나 풍력 발전 예측시스템을 통해 예상 발전량 산출 및 발전량 불확도 예측에 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.
아울러, 보다 정확한 풍력 발전량 예측을 위해 기상 수치모델에 대한 자료동화 기술의 개선과 향후 누적된 수치모델 출력값 통계자료를 이용한 MOS(Model Output Statistics)모델의 확장 연구가 필요하다.
This study is to provide short term prediction of wind power at Hangyeong Wind Power Farm in Jeju Special Self-Governing Province, based on WRF (weather Research and Forecasting Model. For this purpose, a wind power forecasting system was established. The wind power prediction system consists of monitering system and WRF.
The monitering system is a comprehensive system which can monitor real time information of amounts of wind speed and wind power of Hangyeong, Haengwon and Seongsan wind farms. The WRF Model is a system to predict 48-hour wind speed, by the 1km×1km grid. To evaluate the capacity of the wind power prediction system, the uncertainty value of Hangyeong Wind Power Complex was evaluated. Comparison and verification was performed between the measured and predicted values by using WRF.
With regard to the establishment of a monitering system, real time data collection module was developed because the internet environment is changed from the existing modem system to the real time communicative system.
The data from NCEP(National Centers for Environmental Prediction) were received to perform WRF for wind power prediction model and the initial data, boundary data and high resolution data of topography were processed into data base.
The evaluation programs to evaluate the capacity of power output and uncertainty were developed and applied to Generator VI (V90-3,000kW) in Hangyeong Wind Power Complex. The analysis of uncertainty showed high reliance in that wind velocity and uncertainty are correlative in their quantity and that the uncertainty of the wind power generator increase in proportion to the wind velocity. The uncertainty marked approximately 7% ~ 14% for the sections of the average wind velocity of 4㎧ ~ 11㎧. The output coefficient for the generator capacity index was analyzed as approximately 0.45, and with the abundant wind resources. The analysis of wind distribution probability in Hangyeong showed that the average wind velocity was 7.41m/s and that the highest frequency was in the section of 5m/s ~ 11m/s.
The output errors between predicted and measured (1,000kW/h or higher) wind velocities shown general characteristics such as errors were increasing with forecasting time(1h forecast: about 11%, 12h forecast: about 15%, 24h forecast: about 18%, 48h forecast: about 24%). It is not much different with another study. Forecasting accuracy at the 48h forecasting was about 76%, so it is expected that the wind power prediction system can be reliable in calculating predicted power output and predicting uncertainty.
Lastly, this study suggests that data assimilation technique for weather research and forecasting model should be improved and further study of MOS(Model Output Statistics) should be done, based on the output accumulated values.
Author(s)
김경보
Issued Date
2010
Awarded Date
2010. 8
Type
Dissertation
URI
http://dcoll.jejunu.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000005121
Alternative Author(s)
Kim, Kyoung Bo
Affiliation
제주대학교 일반대학원
Department
대학원 기계공학과
Advisor
허종철
Table Of Contents
목 차

List of Figures ⅵ
List of Tables ⅹ
Nomenclature ⅺ
Abstract xviii


Ⅰ. 서 론 1
1. 연구배경 및 목적 1
2. 연구동향 2
3. 자료 및 분석방법 9

Ⅱ. 제주도의 기후학적인 특성 10
1. 제주도 지형적 특성 10
2. 바람특성 10
1) 기상관측 현황 10
2) 지역별 연 평균풍속 12
3) 지역별 연 평균 최대풍속 14
4) 지역별 평균풍향 16
5) 고도별 평균풍속 17

Ⅲ. 제주지역 풍력발전단지 모니터링 시스템 구축 18
1. 모니터링 시스템 개요 18
2. 하드웨어 구성 20
1) 풍력단지 모니터링 시스템 현황 20
2) 하드웨어 구축 23
(1) Current Loop 구성 23
(2) 발전기내 통신 시스템 분석 25
(3) 모니터링 시스템 구축 29
3. 소프트웨어 구성 32
1) 데이터 프로토콜 32
2) 데이터 수집 및 전송 모듈 36
(1) Use Case Diagram(Data Acquisition) 36
(2) Class Diagram(Data Acquisition) 37
(3) Sequence Diagram(Data Acquisition) 38
(4) 데이터 수집 및 전송 모듈 운용 39
(5) SCADA Client 데이터 수집 및 전송 모듈 40
3) 데이터베이스 42
4) 데이터 관리 및 분석 모듈 45
(1) Use Case Diagram(DB Server) 45
(2) Class Diagram(DB Server) 46
5) 데이터 관리 및 분석 모듈 운용 47


Ⅳ. 기상예측 시스템 구축 53
1. 기상예측시스템 53
1) 하드웨어 구축 및 최적화 53
2) 예보모델 및 입력자료 세팅 53
3) 시스템 최적화 54
4) 상세지형자료 구축 56
5) 국지 바람장 추정기법 개발 58
(1) 관련자료 수집 및 분석 58
(2) 모델링 세팅 및 최적화 73

Ⅴ. 한경풍력발전단지 측정타워 불확도 분석 75
1. 풍력 발전기 표준화(IEC) 규정 75
1) 출력성능 평가 76
(1) 공기밀도 77
(2) 출력 값 보정 78
(3) 풍속 값 보정 78
(4) 데이터베이스 구축 79
(5) 실측출력곡선 79
(6) 풍속의 시간과 빈도 분포 79
(7) 연간에너지 생산량 80
(8) 출력계수 82
2) 불확실성 평가 83
(1) 불확실성 성분의 구분 83
(2) 불확실성 요소 85
(3) 불확실성 적용 88
2. 프로그램 개발과 적용 95
1) 불확실성 프로그램 개발 95
(1) 풍력발전기 사양 98
(2) 기상측정마스트 주변 지형 분석 99
(3) 지형학적 특성 99
(4) 측정방위 구간 100
(5) 데이터 전처리 104
2) 성능평가 결과 106
(1) 전처리 데이터의 산포도 106
(2) 실측출력곡선 108
(3) 출력계수 112
(4) 연간에너지 생산량 113
3) 불확실성평가 결과 114
(1) A형 불확도 115
(2) B형 불확도 115

Ⅵ. 한경6호기 발전량 단기예보 평가 127
1. 실측값과 예측값의 풍속변화 127
1) 1시간 풍속변화 127
2) 12시간 풍속변화 129
3) 24시간 풍속변화 130
4) 48시간 풍속변화 131
5) 풍속변화 오차율 132
(1) 일기도 분석에 의한 오차가 큰 사례 135
(2) 일기도 분석에 의한 오차가 작은 사례 139
6) V90-3.0MW 풍력발전기 출력 성능곡선 143
2. 실측값과 예측값의 발전량변화 145
1) 1시간 발전량변화 145
2) 12시간 발전량변화 146
3) 24시간 발전량변화 147
4) 48시간 발전량변화 148

Ⅶ. 결 론 149

참고문헌
Degree
Doctor
Publisher
제주대학교 일반대학원
Citation
김경보. (2010). 기상수치모델(WRF)을 이용한 풍력발전단지 발전량 단기예측에 관한 연구
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Faculty of Applied Energy System > Mechanical Enginering
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