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확률론적 기법을 이용한 풍력발전시스템 최적배치

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Alternative Title
Optimal Layout of Wind Turbines using Stochastic Methods
Abstract
공학적 관점에서 풍력발전단지의 최대 목표는 풍력단지에서 생산되는 전기
에너지의 생산량을 최대화 하는 것이다. 풍력발전단지에는 여러대의 풍력터빈
들의 제한된 공간내에 배열되어 있는데, 풍력터빈들의 배열로 인한 에너지 손
실이 연간 5~20%정도 발생한다. 이러한 손실은 풍력터빈 후방으로 발생하는
후류에 의한 것으로, 후류는 풍속 감소로 인한 후방에 위치해 있는 풍력터빈
의 발전량을 감소시키고, 전방 풍력터빈의 로터 회전에 의한 난류의 유입으로
피로하중을 증가시켜 후류 영향을 받는 풍력터빈에 기계적 고장 및 수명을 단
축시키는 영향을 미친다.
본 연구는 풍력단지 설계시 제한된 공간내에서 후류로 인한 에너지 손실을
최소화하여 풍력단지에서 생산되는 에너지를 최대화하기위한 풍력터빈들의 최
적배치에 관한 내용이다.
후류에 의한 영향을 최소화하기 위한 배치는 풍력단지 전방위에 걸쳐 고려
되어야 하는데, 이러한 배치 문제는 경우의 수가 매우 많고 복잡하여 배치해
을 구하기 위한 정식화가 어렵다. 이러한 복잡한 문제를 해결하기 위한 확률
론적 최적화 방법론들이 개발되어 다양한 분야에서 적용되고 있다. 본 연구에
서는 확률론적 최적화 방법론 중 유전자 알고리즘과 풀림모사 알고리즘을 응
용하여 풍력터빈 최적배치를 위한 알고리즘을 개발하였고 이를 실제 풍력발전
단지에 적용하였다.
풍력발전시스템 최적배치에 앞서 최적배치시 연간 에너지 생산량 계산이 필
요하다, 이 에너지 생산량 계산의 정확도를 위해서는 바람 방향별 후류에 의
한 풍소감소와 이에 따른 발전량 손실을 효과적으로 계산해야 한다. 이를 위
해 본 연구에서는 가시리 풍력단지의 실제 연간 발전량 및 후류 영향 분석을
하였으며, 이를 통해 풍력터빈 이격거리별 후류로 인한 발전량 감소를 파악하
였다. 후류 영향에 의한 발전량 감소 분석 결과 가시리 풍력단지의 경우 이격
거리 3.8D에서 9.5D간 최대 65%~20%의 발전량 감소를 확인하였고, 5D 이내
근접후류 영역에서 50%이상의 발전량 감소를 보이고 있음을 확인하였다.
후류 손실 계산을 위해 기존 Jensen 후류모델을 이용하여 계산한 결과를 가
시리 풍력단지 분석 결과와 비교하였고, Jensen 후류모델 계산 결과가 근접 후류 영역에서 실제 손실량과 최대 20% 이상의 많은 차이를 보였다. 이를 보완
하기 위하여 본 연구에서는 후류손실을 보정하기 위한 보정인자를 제시하고
이를 Jensen 후류모델에 적용한 수정 후류 모델을 제시하였다. 제시한 수정 후
류모델을 적용하여 가시리 풍력단지에 대하여 계산한 결과 기존 후류모델에
비해 실제 거리별 후류손실율에 더 근접함을 보였다.
제시한 수정 후류모델을 적용하여 풍력단지의 에너지 생산량 계산을 위한
프로그램을 개발하고 이를 가시리 풍력단지의 연간 에너지 생산량 계산에 적
용하였다. 개발된 프로그램을 이용한 계산 결과의 적합성을 판단하기 위해 기
존 국내외에서 많이 사용되고 있는 상용 프로그램을 이용한 계산 결과와 비교
하였고, 가시리 풍력단지의 실제 연간 에너지 생산량과도 비교하였다. 비교 결
과 본 연구에서 개발한 프로그램의 계산 결과가 실제 가시리 풍력발전단지의
풍력터빈별 연간 에너지 생산량의 증감 분포를 잘 나타내었고, 기존 상용 프
로그램의 결과보다 실제 에너지 생산량에 더 가까운 결과를 보여주었다.
개발된 에너지 생산량 예측 프로그램을 기반으로 풍력단지 배치 최적화를
위한 최적화 알고리즘을 유전자 알고리즘과 풀림모사 알고리즘을 적용하여 개
발하여 이를 가시리 풍력단지에 적용하였다. 개발된 알고리즘 계산 결과 기존
배치의 시스템 이용율보다 최대 1.85% 향상된 배치 결과를 보여주어 최적배
치 알고리즘이 풍력터빈 최적배치에 유용함을 보였다.
풍력발전시스템의 최적배치의 목표는 에너지 생산량의 최대화를 목표로 하
지만 에너지 최대화 과정에서 풍력터빈별 후류 손실 격차가 많이 발생할 수
있으며, 이는 특정 풍력터빈이 과도한 후류 영향에 노출되어 고장 발생 확률
이 높아진다. 이를 위해 본 연구에서는 풍력발전시스템들의 안정적 운용을 위
하여 최적배치시 풍력발전시스템들의 후류손실 표준편차를 최소화 하는 목적
함수를 제시하였다. 이 목적함수는 전체 풍력터빈들의 후류 영향을 평준화 하
는 것으로, 특정 풍력터빈이 과도한 후류 영향으로 인해 가중되는 피로하중을
감소시켜 전체 풍력터빈들의 안정화를 도모하는 것이다.
후류손실 표준편차의 최소화를 위한 목적함수를 이용한 최적배치결과는 최
대 에너지 목적함수에 비해 에너지 생산량은 낮지만 그 차이가 크지 않았으며,
특정 수준 이상 후류영향을 받는 풍력터빈이 발생하지 않으면서 에너지 생산
량도 높임으로써 전체적으로 안정적인 운용이 가능한 배치를 보여주었다.
The main purpose of a wind farm from the perspective of engineering is to get the
maximum energy production. In a wind farm, several wind turbines are arranged within a
restricted space and the arrangement causes the energy loss of 5~20% annually. This is
caused by the so called wake effect, which is introduced reducing wind speed behind a
wind turbines and make energy loss of the downstream positioned wind turbines. Also, the
wake effects increase turbulence due to rotating rotor from the upstream positioned wind
turbines. Increasing turbulence lead to a failure and decrease the life time of a wind turbines.
This study is to obtain the optimal layout of wind turbines in order to minimize the wake
effects and maximize the energy yield in a wind farm
The optimal layout for minimization of the wake effects have to consider wind directions
in all its bearing. In this problem, the solution of layout has too numerous of cases and
complexity to dispose wind turbines on a wind farm. In this dissertation, stochastic
optimization methods using genetic algorithm and simulated annealing algorithm were
developed to solve this problem.
In the first step the real wake effects in Gasiri wind farm which is located Jeju, Korea
was analyzed to confirm the reduction of energy yield behind a wind turbines and to
compare with the calculation result of the existing mathematical model for wake effects.
As the result of wake effects analysis, the energy loss due to wake effects in the wind farm
showed 65% to 20% from 3.8D to 9.5D of wind turbines spacing. Above 50% of the energy
was reduced in downstream 5D of near wake area.
The predicted wake loss of Gasiri wind farm using Jensen wake model was calculated
and compared with the result of analysis. The result of Jensen wake model showed lower
reduction of energy yield in near wake area compared with observation of the wind farm.
In this study, the wake correction factor using roughness class was proposed to correct
the wake loss in near wake area of Jensen wake model. Then the modified Jensen wake
model with the wake correction factor was proposed and used to calculate the energy
reduction by wake effects in the wind farm. The proposed wake model was performed
reasonably well for Gasiri wind farm compared with the original Jensen wake model.
The new computer program with the proposed wake model for calculating energy
capture of a wind farm was developed. The program can be calculated the energy yield and
wake loss along the direction steps. The process and result of a calculation can be showed
in the graphic screen of the development program. The result of energy capture using the development program was compared with the commercial software, WAsP, and the real
annual energy production of Gasiri wind farm. The comparison showed that the result of
the development program was more close to the real AEP of the wind farm than the
commercial software.
The layout optimization method for getting the maximum energy in a wind farm based
on the new energy capture program was developed. Genetic algorithm and simulated
annealing algorithm were used for the layout optimization of a wind farm. The development
methods for optimal layout were applied to Gasiri wind farm and performed well as
extracting more capacity factor and AEP than the existing layout of the wind farm.
The first goal of the optimal layout in a wind farm is the energy maximization, however,
it can make a lot of difference of wake effects each wind turbines. If some wind turbines
were affected by wake intensively, a failure potential of the wind turbines can be increased.
In this study, the objective function for minimization to standard deviation of each wind
turbines wake loss was proposed. This objective function means all of wind turbines' wake
effects in a wind farm are standardized, then get the optimal layout avoiding the particular
wind turbines were affected by wake effects concentrically.
The AEP of the optimal layout using the objective function for the standardization of
wake loss was less than the objective function for the energy maximization. However, the
difference of AEP was very little and there was no one getting above particular level of
wake effects compared with the other objective function. The proposed objective function
for the standardization of wake loss showed the one of appropriate objective function for
the optimal layout of a wind farm.
Author(s)
양경부
Issued Date
2015
Awarded Date
2016. 2
Type
Dissertation
URI
http://dcoll.jejunu.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000007503
Alternative Author(s)
Yang, Kyoungboo
Department
대학원 기계공학과
Advisor
조경호, 박윤철
Table Of Contents
1 서론 . 1
1.1 연구개요 1
1.2 연구의 필요성 3
1.3 연구동향 5
1.4 연구목적 및 범위 8
2 풍력발전단지 생산량 예측 이론 11
2.1 연간 에너지 생산량 예측 이론 11
2.1.1 연간에너지 생산량 . 11
2.1.3 풍력발전시스템 출력 . 16
2.2 풍력발전시스템 후류 이론 18
2.2.1 풍력발전시스템 후류 . 18
2.2.3 Jensen Wake Model . 26
2.2.4 후류중첩 계산 . 28
3 풍력발전단지 분석 . 31
3.1 풍력발전단지 지형분석 33
3.2 풍력발전단지 풍황분석 36
3.3 풍력발전단지 발전량 분석 42
3.4 풍력발전단지 후류영향 분석 45
4 Jensen 후류모델의 보정 . 55
5 풍력발전단지 에너지 생산량 예측 프로그램 개발. 65
5.1 배경지도 생성 69
5.2 지형도 생성 70
5.3 풍속데이터 처리 72
5.4 WRG(wind resource grid)데이터 생성 . 75
5.5 풍력발전시스템 사양 76
5.6 풍력발전단지 연간 에너지 생산량 예측 78
5.7 연간 에너지 생산량 예측 결과 검토 86
6 풍력발전단지 최적배치 95
6.1 최적배치를 위한 유전자 알고리즘 96
6.2 유전자 알고리즘을 이용한 배치결과 및 검토 103
6.2.1 에너지 생산량 최대화를 위한 최적배치 . 105
6.2.2 후류손실율 편차 최소화를 위한 최적배치 . 109
6.3 최적배치를 위한 풀림모사 알고리즘 113
6.4 풀림모사 알고리즘을 이용한 배치 결과 및 검토 119
6.4.1 에너지 생산량 최대화를 위한 최적배치 . 119
6.4.2 후류손실율 편차 최소화를 위한 최적배치 . 125
6.5 최적배치 결과 비교분석 134
7 결론 . 139
Degree
Doctor
Publisher
제주대학교 대학원
Citation
양경부. (2015). 확률론적 기법을 이용한 풍력발전시스템 최적배치
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Faculty of Applied Energy System > Mechanical Enginering
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