풍력발전시스템 출력성능 평가 및 불확실성 평가에 관한 연구

Abstract

본 연구는 풍력 발전기 출력성능과 그에 따른 불확실성을 평가하기 위해 수행 하였다. 연구를 수행하기 위해 출력성능과 불확실성을 평가할 수 있는 프로그램을 개발했고 그 프로그램을 통해 행원발전단지 내 6호기 인 NEG-MICON 750kW에 출력성능을 조사 하였다. 풍력 발전기에서 데이터를 수집하기 위한 수집 장치를 설치하고 수집한 데이터와 마스터에서 측정된 기상 데이터를 이용하여 성능평가를 수행 하였다. 또한 성능 평가와 불확실성 평가를 위한 패키지를 개발하였으며, 이를 이용하여 불확실성을 평가함으로 좀 더 성능평가에 신뢰성을 확보하였다. 불확실성 평가에 대해서는 ISO에 의한 불확실성 가이드를 기본으로 수행 하였지만 결과 값 분석하는 과정에서 성능평가에 신뢰성을 떨어뜨리는 데이터들로 인해 출력성능이 너무 높게 나오는 경향이 있어 출력에 대한 신뢰성 확보 구간을 정해 구간 내 데이터만 성능 평가에 적용하여 성능을 평가하였다. 6호기 NEG-MICON 750kW를 평가한 결과 성능이 상당히 양호한 것을 알 수 있었다. 발전기 성능을 말하는 지표인 출력계수는 약 0.5 정도로써 상당히 높은 값이다. 그러나 이것은 행원지역 공기 밀도는 기준 공기밀도 보다 높게 측정되었기 때문에 에너지 밀도가 높아서 일수도 있기 때문일 수도 있다. 공기 밀도는 공기온도에 대한 함수로서 계절에 따라 변하기 때문에 항상 위 값과 같은 출력계수를 보이지 않을 가능성도 있다. 실속 제어형 풍력발전 방식은 너무 심한 바람이 불 경우 회전자가 시스템이 안전 범위 이상으로 회전 할 수 있기 때문에 이것을 방지하기 위해 날개 형상에서 스톨을 발생 시켜 어느 이상 풍속에서 기체를 보호해야 된다. 하지만 본 실험에서 출력 값을 통해 분석해 본 결과 20m/s 이상 되는 풍속에서 실속이 발생 하여 기체를 보호해야 함에도 불구하고 실속 발생이 잘 되고 있지 않는 것으로 나타났다. 이것은 추후 장기간 운전을 함에 따라 기체에 상당한 피로를 주고 안전에 문제가 될 수도 있을 것 같다. 행원지역 바람 데이터를 통해 바람 확률 분포포를 분석해 본 결과 평균 풍속은 7.13m/s 이고 5m/s ~ 8m/s 에 바람이 가장 많이 불고 있는 것으로 나타났다. 이것을 통해 풍력발전기 Cp 값을 비교해 행원 지역에 가장 적합한 풍력발전기를 확인할 수 있다. 본 연구에서는 NEG Micon750 과 비슷한 출력을 내는 3기종(E48, EW750, FL800)을 분석해 본 결과 Fuhrland 사의 FL800 이 가장 적합한 기종으로 분석됐다. 이번 연구를 계기로 만약 단지 내 모든 기종에 대해 본 연구에서 개발한 패키지를 이용하여 성능을 평가한다면 기종별 특성을 파악 할 수 있고 더 나가서는 단지에 대한 평가 그리고 단지 설계와 외래 기종 선택 시 제주 지역에 맞는 기종 선택에 중요한 데이터가 될 수 있을 것으로 사료된다. 또한 발전기들 간에 후류영향으로 인한 발전량 감소 값을 좀 더 구체적으로 연구 할 수 있을 것으로 예상된다.

Nowadays, worldwide concern for the environment and the energy depletion problem is increasing, so that many countries are developing the wind turbine system for clean energy production. In our country, the jeju local government installed a wind farm at Hangwon, which has fifteen wind turbines. From operation data for these wind turbines this thesis analyzed the characteristics performance, and uncertainty. The study have 3 steps. The first step is getting data from the wind turbines. The second step is the development of evaluation package that can evaluate wind turbine output and wind data. We can predict annual energy production by using the package. The predicted results are compared with real data derived from actual wind turbines. As a result, in order to produce more electric power, new wind turbines should be located along the coastal line that has a comparatively high wind energy density. The third step is the evaluation of uncertainty that might be involved in the measurements and evaluation process. There are two types of uncertainties: category A of which the magnitude can be deduced from measurements, and category B, which can be estimated by other means. In both categories, uncertainties are expressed as standard deviations ,which is called standard uncertainties. Uncertainties in the measurements can be evaluated by means of sensitivity factors. All the results can be useful for optimal design of future farms in Korea and can be helpful for the improvement of domestic wind turbine technology.