KR101035398B1 - 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법 및 그 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 발전단지내에 설치된 기상측정장비에 의한 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사량들의 기상데이터를 수집하여 단지내 기상자료를 데이터베이스화하고, 발전단지내 태양광 발전량과 풍력발전량의 발전량데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 모니터링시스템과, 중기(향후 30시간까지) 기상예측을 위한 물리모델과 단기(향후 7시간까지) 기상예측을 위한 통계모델로 구성된 실시간 기상예측 모듈과 그 기상예측자료를 토대로 발전단지의 발전량을 산정하는 발전량예측모듈과 발전량 예측데이터를 데이터베이스화하고 시각화하기위한 프로그램으로 구축된 메인서버와, 상기 모니터링시스템과 메인서버에서 전송받은 실시간모니터링데이터와 발전량예측데이터를 표출하는 시각화시스템으로 구성하여, 기상 물리모델을 수행하기 위한 초기 예측 입력자료를 수신하는 단계와, 신재생에너지 발전단지가 있는 특정지점의 현재 기상상태에 대한 기상데이터를 수신하는 단계와, 상기 수신단계에 의해 수신된 초기 예측 입력자료와 특정지점의 현재 기상상태에 대한 기상데이터를 토대로 실시간 기상예측를 위한 물리모델을 수행하는 단계와, 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내에서 수평거리 1km 간격으로 향후 30시간 후까지 1시간 간격으로 기상예측 자료를 추출하는 단계와, 상기 기상예측자료 추출단계에 의해 추출된 기상예측자료를 기준으로, 가장 최근 정시까지의 시간별 기상 현황자료를 수신하여 기상예측자료를 보정하는 단계와, 상기 기상예측자료 보정단계에 의해 보정된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 단계와, 상기 신재생에너지 발전량 산정단계에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 24시간까지 1시간 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 단계와, 상기 기상예측자료 보정단계에 의해 보정된 기상예측자료 중 현재를 기준으로 향후 7시간 이내의 기상예측값만 추출하는 단계와, 모니터링시스템에서 발전단지의 실시간 현황자료 중 가장 최근 24시간 동안의 10분 간격 기상실측데이터를 수신하는 단계와, 상기 기상실측데이터 수신단계에 의해 수신된 기상실측데이터와 추출된 7시간 이내의 기상예측값을 토대로 단기(6시간 이내) 기상예측을 위한 통계모델을 수행하는 단계와, 상기 통계모델 수행을 통해 현재부터 6시간 후까지 5분 간격의 기상예측자료를 생성하는 단계와, 상기 기상예측자료 생성단계에 의해 생성된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 단계와, 상기 신재생에너지 발전량 산정단계에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 6시간 후까지 5분 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 단계와, 상기 향후 24시간까지 1시간 간격으로 발전량예측데이터 추출단계와 향후 6시간 후까지 5분 간격으로 발전량예측데이터 추출단계에 의해 추출된 발전량예측데이터를 데이터베이스화하고 표출하는 단계로 이루어져, 과년도 발전량 만을 이용한 계획발전보다 오차범위를 협소하게 줄여줄 뿐만 아니라 기상여건에 따라 실시간으로 계획발전이 가능하여, 신재생에너지를 이용한 발전의 근원적인 특성인 간헐성에 의한 전력계통의 변동요인을 실시간으로 대응 가능해 발전량 예측정보의 정확성과 예측정보의 신뢰성이 매우 높아 전력안정화 및 전력생산 사전계획에 의한 운영비용의 효과적인 절감이 가능한 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법 및 그 시스템을 제공한다.
Description
본 발명은 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 발전단지내에 설치된 기상측정장비에 의한 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사량들의 기상데이터를 수집하여 단지내 기상자료를 데이터베이스화하고, 발전단지내 태양광 발전량과 풍력발전량의 발전량데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 모니터링시스템과, 중기(향후 30시간까지) 기상예측을 위한 물리모델과 단기(향후 7시간까지) 기상예측을 위한 통계모델로 구성된 실시간 기상예측 모듈과 그 기상예측자료를 토대로 발전단지의 발전량을 산정하는 발전량예측모듈과 발전량 예측데이터를 데이터베이스화하고 시각화하기위한 프로그램으로 구축된 메인서버와, 상기 모니터링시스템과 메인서버에서 전송받은 실시간모니터링데이터와 발전량예측데이터를 표출하는 시각화시스템으로 구성하며, 기상 물리모델을 수행하기 위한 초기 예측 입력자료를 수신하는 단계와, 신재생에너지 발전단지가 있는 특정지점의 현재 기상상태에 대한 기상데이터를 수신하는 단계와, 상기 수신단계에 의해 수신된 초기 예측 입력자료와 특정지점의 현재 기상상태에 대한 기상데이터를 토대로 실시간 기상예측를 위한 물리모델을 수행하는 단계와, 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내에서 수평거리 1km 간격으로 향후 30시간 후까지 1시간 간격으로 기상예측 자료를 추출하는 단계와, 상기 기상예측자료 추출단계에 의해 추출된 기상예측자료를 기준으로, 가장 최근 정시까지의 시간별 기상 현황자료를 수신하여 기상예측자료를 보정하는 단계와, 상기 기상예측자료 보정단계에 의해 보정된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 단계와, 상기 신재생에너지 발전량 산정단계에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 24시간까지 1시간 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 단계와, 상기 기상예측자료 보정단계에 의해 보정된 기상예측자료 중 현재를 기준으로 향후 7시간 이내의 기상예측값만 추출하는 단계와, 모니터링시스템에서 발전단지의 실시간 현황자료 중 가장 최근 24시간 동안의 10분 간격 기상실측데이터를 수신하는 단계와, 상기 기상실측데이터 수신단계에 의해 수신된 기상실측데이터와 추출된 7시간 이내의 기상예측값을 토대로 단기(6시간 이내) 기상예측을 위한 통계모델을 수행하는 단계와, 상기 통계모델 수행을 통해 현재부터 6시간 후까지 5분 간격의 기상예측자료를 생성하는 단계와, 상기 기상예측자료 생성단계에 의해 생성된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 단계와, 상기 신재생에너지 발전량 산정단계에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 6시간 후까지 5분 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 단계와, 상기 향후 24시간까지 1시간 간격으로 발전량예측데이터 추출단계와 향후 6시간 후까지 5분 간격으로 발전량예측데이터 추출단계에 의해 추출된 발전량예측데이터를 데이터베이스화하고 표출하는 단계로 이루어져, 기상예측을 위한 물리모델 및 통계모델을 기반으로 실시간으로 관측되는 기상정보를 이용하여 신재생에너지의 발전량을 실시간으로 예측하는 방법으로 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지의 발전량을 실시간으로 예측하는 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 풍력이나 태양광 발전은 어느 곳에나 존재하는 무공해, 무한정의 바람과 태양광을 이용하기 때문에, 환경에 미치는 악영향이 거의 없고 국토의 효율적인 이용이 가능한 신재생에너지 발전기술로, 1997년 12월 일본에서 체결된 교토 의정서에 의해 지구 온난화의 주범인 온실가스에 대한 전세계적인 배출규제가 구체화되면서 선진국을 중심으로 이미 많은 국가에서 경쟁적으로 이산화탄소 배출량 저감을 위한 노력의 일환으로 경쟁적으로 신재생에너지 발전설비를 보급하고 있다.
상기와 같은 신재생에너지 발전의 동력원 중 하나인 풍력은 바람의 자연적인 특성으로 인하여 지속적으로 발전이 이루어지지 못하고 일정 풍속 이상으로 바람이 불어올 때만 불규칙적으로 발전하고, 태양광은 하루 중 태양이 뜨는 낮시간에만 발전이 가능하나, 흐린날과 같이 태양광이 조사되지 않는 날에는 그 발전량이 미세하였다.
이러한 신재생에너지의 발전특성으로 인하여 전력시장에서 신재생에너지 발전의 분담비율이 일정 수준이상으로 증가하게 되면 전력계통의 변동을 유발하는 부하요인이 되기 때문에 안정적인 전력계통의 운영과 발전의 지속적인 보급을 위하여 신재생에너지 발전량 예측은 매우 중요한 핵심기술이다.
즉, 신재생에너지 발전량 예측이 뒷받침된다면 전력시장에서 전력거래의 향상과, 최적화된 전력계통의 기획운영과, 발전단지의 탄력적인 기획운영이 가능하게 되며, 이를 통해 경졔적 효과가 발생하게 된다.
따라서 신재생에너지 발전량 예측을 수행 하기 위해 특허공개 2010-0062054호에 개재된 된 바와 같이 기존 신재생에너지 기기에 대한 제1과거년도의 각 시간대별 에너지 생산량 내지 제K-1 과거년도의 각 시간대별 에너지 생산량이 기록된 신재생에너지 테이블을 유지하는 단계; 상기 기존 신재생에너지 기기의 과거 K-1년간 평균 에너지 생산량을 상기 각 시간대별로 산출하는 단계; 상기 산출한 상기 각 시간대별 과거 K-1년간 평균 에너지 생산량 및 상기 기존 신재생에너지 기기의 각 시간대별 출력비율 간의 곱인 제1 데이터를 상기 각 시간대별로 산출하는 단계; 및 상기 제1 데이터 및 K년도에 신규 설치되는 신규 신재생에너지 기기의 생산량을 상기 각 시간대별로 합하여, 상기 K년도의 신재생에너지 예측 생산량을 상기 각 시간대별로 산출하는 단계로 이루어지도 하여 과년도 발전량을 토대로 신재생에너지 발전예측을 수행하나, 우리나라의 신재생에너지 발전단지의 경우 대부분 가동경력이 짧기 때문에 발전량 예측에 필요한 충분한 기간의 기상관측자료가 확보된 경우가 매우 적어, 신재생에너지 발전량 예측함에 있어 오차범위가 매우 크기에 정확성과 신뢰성이 떨어지는 문제점이 발생하였다.
또한 기상청의 기상예측지점과 신재생에너지 발전단지가 동일 위치가 아닌 경우가 대부분이므로 기상청의 기상예측을 참조하기 위해서는 복잡한 지형에 의한 풍속변화에 대한 기상학적 보정이 필수적으로 요구된다는 문제점이 발생하였다.
최근 풍력, 태양광등의 신재생에너지의 보급 확대에 따라 간헐적인 동력원인 신재생에너지는 기존의 발전방식과는 운영측면에 있어서 전력계통에 상이한 영향을 주며, 공급비율이 증가할수록 계통운영을 위한 추가비용 증가시키며, 향후 피크기여도 증가와 동시에 신재생에너지의 불확실성으로 인한 피크기여도의 변동성이 커짐에 따른 전력 안전성에 차질이 우려된다.
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 발전단지가 위치한 특정 지점의 실시간 기상예측을 토대로 향후 24시간 까지의 발전량을 실시간으로 예측하여, 계획발전을 하도록 하고, 기상여건에 따라 실시간으로 계획발전이 가능하도록 하는 것에 그 목적이 있다.
그리고 신재생에너지 발전단지가 있는 특정지점의 실시간 기상예측에 의한 발전량을 예측함으로써 신재생에너지를 이용한 발전의 근원적인 특성인 간헐성에 의한 전력계통의 변동요인을 실시간으로 대응 가능하도록 해 발전량 예측정보의 정확성과 예측정보의 신뢰성이 매우 높아 전력안정화 및 전력생산 사전계획에 의한 운영비용의 효과적인 절감이 가능하도록 하는 것에 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 발전단지내에 설치된 기상측정장비에 의한 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사량들의 기상데이터를 수집하여 단지내 기상자료를 데이터베이스화하고, 발전단지내 태양광 발전량과 풍력발전량의 발전량데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 모니터링시스템과, 중기(향후 30시간까지 1시간 간격) 기상예측을 위한 물리모델과 단기(향후 7시간까지 5분 간격) 기상예측을 위한 통계모델로 구성된 실시간 기상예측 모듈과 그 기상예측자료를 토대로 발전단지의 발전량을 산정하는 발전량예측모듈과 발전량 예측데이터를 데이터베이스화하고 시각화하기위한 프로그램으로 구축된 메인서버와, 상기 모니터링시스템과 메인서버에서 전송받은 실시간모니터링데이터와 발전량예측데이터를 표출하는 시각화시스템으로 구성한 것이 특징이다.
그리고 기상 물리모델을 수행하기 위한 초기 예측 입력자료를 수신하는 단계와, 신재생에너지 발전단지가 있는 특정지점의 현재 기상상태에 대한 기상데이터를 수신하는 단계와, 상기 수신단계에 의해 수신된 초기 예측 입력자료와 특정지점의 현재 기상상태에 대한 기상데이터를 토대로 실시간 기상예측를 위한 물리모델을 수행하는 단계와, 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내에서 수평거리 1km 간격으로 향후 30시간 후까지 1시간 간격으로 기상예측 자료를 추출하는 단계와, 상기 기상예측자료 추출단계에 의해 추출된 기상예측자료를 기준으로, 가장 최근 정시까지의 시간별 기상 현황자료를 수신하여 기상예측자료를 보정하는 단계와, 상기 기상예측자료 보정단계에 의해 보정된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 단계와, 상기 신재생에너지 발전량 산정단계에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 24시간까지 1시간 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 단계와, 상기 기상예측자료 보정단계에 의해 보정된 기상예측자료 중 현재를 기준으로 향후 7시간 이내의 기상예측값만 추출하는 단계와, 모니터링시스템에서 발전단지의 실시간 현황자료 중 가장 최근 24시간 동안의 10분 간격 기상실측데이터를 수신하는 단계와, 상기 기상실측데이터 수신단계에 의해 수신된 기상실측데이터와 추출된 7시간 이내의 기상예측값을 토대로 단기(6시간 이내) 기상예측을 위한 통계모델을 수행하는 단계와, 상기 통계모델 수행을 통해 현재부터 6시간 후까지 5분 간격의 기상예측자료를 생성하는 단계와, 상기 기상예측자료 생성단계에 의해 생성된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 단계와, 상기 신재생에너지 발전량 산정단계에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 6시간 후까지 5분 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 단계와, 상기 향후 24시간까지 1시간 간격으로 발전량예측데이터 추출단계와 향후 6시간 후까지 5분 간격으로 발전량예측데이터 추출단계에 의해 추출된 발전량예측데이터를 데이터베이스화하고 표출하는 단계로 이루어지는 것이 특징이다.
따라서 본 발명은 발전단지가 위치한 특정지점의 실시간 기상예측에 의한 계획발전을 하도록 함으로써, 과년도 발전량 만을 이용한 계획발전보다 오차범위를 협소하게 줄여줄 뿐만 아니라 기상여건에 따라 실시간으로 계획발전이 가능하여, 신재생에너지를 이용한 발전의 근원적인 특성인 간헐성에 의한 전력계통의 변동요인을 실시간으로 대응 가능해 발전량 예측정보의 정확성과 예측정보의 신뢰성이 매우 높아 전력안정화 및 전력생산 사전계획에 의한 운영비용의 효과적으로 절감되는 신규한 발명이다.
도 1은 본 발명에 따른 기상정보를 이용한 신재생에너지 발전량 실시간 예측시스템의 구성을 나타낸 예시도
도 2는 본 발명에 따른 기상정보를 이용한 신재생에너지 발전량 실시간 예측시스템의 구성을 실시예를 보인 예시도
도 3은 본 발명에 따른 기상정보를 이용한 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법의 실시예를 보인 블록도
도 2는 본 발명에 따른 기상정보를 이용한 신재생에너지 발전량 실시간 예측시스템의 구성을 실시예를 보인 예시도
도 3은 본 발명에 따른 기상정보를 이용한 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법의 실시예를 보인 블록도
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명을 첨부된 예시도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다.
신재생에너지 발전량 예측시스템을 구성함에 있어서,
발전단지의 기상관측에 의한 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사량들의 기상데이터를 수집하여 기상정보데이터베이스화하고, 현재의 태양광 발전량과 풍력발전량들의 발전량데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 모니터링시스템(10)과;
중기(향후 30시간까지) 기상예측을 위한 물리모델과 단기(향후 7시간까지) 기상예측을 위한 통계모델로 구성된 실시간기상예측모듈 구축하고, 상기 실시간기상예측모듈에서 기상예측자료를 토대로 발전량을 예측하도록 상기 실시간기상예측모듈과, 유무선통신망으로 연결된 발전량예측모듈을 구축하며, 상기 실시간기상예측모듈과 상기 발전량예측모듈에서 예측한 기상예측자료와 발전량예측자료를 데이터베이스화하고, 시각화프로그램을 구축하는 메인서버(20)와;
상기 모니터시스템과 메인서버에서 하달받은 발전량예측자료와, 실시간모니터링자료를 표출하는 시각화시스템(30);으로 구성한다.
그리고 신재생에너지 발전량 예측방법에 있어서,
기상 물리모델을 수행하기 위한 초기 예측 입력자료를 수신하는 제1단계(S100)와;
신재생에너지 발전단지가 있는 특정지점의 현재 기상상태에 대한 기상데이터를 수신하는 제1-a단계(S110)와;
상기 제1단계(S100)와 제1-a단계(S110)에 의해 수신된 데이터를 토대로 실시간 기상예측을 위한 물리모델을 수행하는 제2단계(S200)와;
상기 제2단계(S200)에 의해 물리모델을 수행하면, 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내에서 수평거리 1km 간격으로 향후 30시간 후까지 1시간 간격으로 기상예측자료를 추출하는 제3단계(S300)와;
상기 제3단계(S300)에 의해 추출된 기상예측자료를 기준으로, 가장 최근 정시까지의 시간별 기상 현황자료를 수신하여 기상예측자료를 보정하는 제4단계(S400)와;
상기 제4단계(S400)에 의해 보정된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 제4-a단계(S410)와;
상기 제4-a단계(S410)에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 24시간까지 1시간 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 제4-b단계(S420)와;
상기 제4단계(S400)에 의해 보정된 기상예측자료 중 현재를 기준으로 향후 7시간 이내의 기상예측값만 추출하는 제5단계(S500)와;
모니터링시스템에서 발전단지의 실시간 현황자료 중 가장 최근 24시간 동안의 10분 간격 기상실측데이터를 수신하는 제6단계(S600)와;
상기 제5단계(S500)에서 추출된 7시간 기상예측값과 상기 제6단계(S600)에 의해 수신된 기상실측데이터를 토대로 단기(6시간 이내) 기상예측을 위한 통계모델을 수행하는 제7단계(S700)와;
상기 제7단계(S700)에 의해 통계모델을 수행하면 현재부터 6시간 후까지 5분 간격의 기상예측자료를 생성하는 제8단계(S800)와;
상기 제8단계(S800)에 의해 추출된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 제8-a단계(S810)와;
상기 제8-a단계(S810)에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 6시간 후까지 5분 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 제8-b단계(S820)와;
상기 제4-b단계(S420)와 제8-b단계(S820)에 의해 추출된 발전량예측데이터를 데이터베이스화하고 표출하는 제9단계(S900);로 이루어진다.
도면을 참조하여 본 발명의 상세한 구성 및 그 실시예를 살펴보면 다음과 같다.
먼저 본 발명인 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측시스템은 도 1에서 도 2에 도시한 바와 같이 크게 모니터링시스템(10)과, 메인서버(20), 시각화시스템(30)로 구성하는데, 모니터링시스템(10)은 발전단지의 기상관측에 의한 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사량들의 기상데이터를 수집하여 기상정보데이터베이스화하고, 현재의 태양광 발전량과 풍력발전량들의 발전량데이터를 수집하여 데이터베이스화한다.
이때 자료의 안정적인 수집을 위하여 모니터링 자료수집서버를 별도로 구성할 수 있고, 수집한 자료는 데이터베이스화는 물론 예측시스템의 정확도 향상을 위한 입력자료로 활용되고, 통계모델을 개선하기 위한 기초자료로 활용하기 위해 수집한 자료를 메인서버(20)와 시각화시스템(30)으로 하달한다.
그리고 메인서버(20)에는 중기(향후 30시간까지 1시간 간격) 기상예측을 위한 물리모델과 단기(향후 7시간까지 5분 간격) 기상예측을 위한 통계모델로 구성된 실시간 기상예측 모듈과 그 기상예측자료를 토대로 발전단지의 발전량을 산정하는 발전량예측모듈이 구축되어 있으며, 실시간 기상예측과 발전량 산정 프로세스를 수행하며, 발전량 예측데이터를 데이터베이스화하고 시각화하기 위한 프로그램이 구축되어 있다.
또한 시각화시스템(30)는 상기 모니터시스템과 메인서버에서 하달받은 발전량예측자료와, 실시간모니터링자료를 표출한다.
상기 구성에 의한 기상정보를 이용한 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법을 살펴보면, 도 3에 도시한 바와 같이 제1단계(S100)로 기상 물리모델을 수행하기 위한 초기 예측 입력자료를 수신(수집)한다.
이때 상기 초기 예측 입력자료로는 전지구 예측모델을 통해 6시간 간격으로 생성되고 있는 예측 자료이며, 이 자료는 기상예측을 위한 기상물리모델 수행의 입력자료로 활용된다.
그리고 제1-a단계(S110)로 신재생에너지 발전단지가 있는 특정지점의 현재 기상상태에 대한 기상데이터를 수신(수집)한다.
즉 다시 말해 신재생에너지 발전기가 있는 지점의 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사량 등에 대한 기상데이터를 수신(수집)하는데, 이때 발전단지 내의 기상관측장비에서 발신한 기상데이터를 수신(수집)하는 것이다.
제2단계(S200)로 상기 제1단계(S100)와 제1-a단계(S110)에 의해 수신된 데이터를 토대로 실시간 기상예측을 위한 물리모델을 수행한다.
이때 상기 제2단계(S200)에서 상기 제1단계(S100)와 제1-a단계(S110)에 의해 수신(수집)된 기상데이터를 토대로 실시간 기상예측을 위한 물리모델을 수행할 시 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내의 100m간격의 지형고도 및 토지이용도의 수치데이터를 포함하여 물리모델을 구축한다.
그리고 상기 제2단계(S200)에서 물리모델의 정확도를 향상시키기 위해 시스템 구축 단계에서 물리모델 최적화 작업을 실시하는데, 과거 1년 이상의 기상데이터를 토대로 그 기간을 대상으로 가상 물리모델을 수행한 후 실측기상데이터와 예측자료를 비교분석하고, 기상패턴(주/야간, 계절별 등)에 따라 다양한 물리옵션 등을 적용한다.
또한 상기 물리모델에는 대기의 상태를 계산하는 다양한 물리식과 물리옵션을 가능한데, 수차례의 테스트를 거쳐 발전단지의 지역 특성에 가장 적합한 옵션을 선정하도록 해 기상예측의 정확도를 높힌다.
그리고 제3단계(S300)로 상기 제2단계(S200)에 의해 물리모델을 수행하면, 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내에서 수평거리 1km간격으로 향후 30시간 후까지 1시간 간격으로 기상예측자료를 추출한다.
이때 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내에서 수평거리 1km간격으로 향후 30시간 후까지 1시간 간격으로 예측자료를 추출하되, 이 중 발전단지가 위치해 있는 지점의 기상예측자료를 추출하고, 추출 격자는 해당지점(발전단지)을 중심으로 주풍향에 따라 바람이 발전단지로 유입되기 시작하는 지점의 격자로 선정한다.
그리고 제4단계(S400)로 상기 제3단계(S300)에 의해 추출된 기상예측자료를 기준으로, 가장 최근 정시까지의 시간별 기상 현황자료를 수신하여 기상예측자료를 보정한다.
이때 기상예측자료를 보정하기 위해 자료동화(Data assimilation)를 수행하는데, 자료동화란 현재의 대기상태를 설명하기 위해서 모든 기상관측자료를 사용하여 최적의 수치모델 초기자료를 생성하고, 실시간으로 산출된 예측값과 실측값간의 평균값을 구해 예측값의 오차율을 감소시키는 것이다.
그리고 제4-a단계(S410)로 상기 제4단계(S400)에 의해 보정된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는데, 상기 제4-a단계(S410)는 기상예측자료에 발전기의 성능자료(출력곡선)를 적용하는 1차적 발전량산정단계와, 상기 발전기의 성능자료에 따라 산정된 발전량에 각각의 발전기별 효율성(해당 발전단지의 기상 및 과거 발전량 자료를 토대로 한 효율성)을 적용하는 2차적 발전량산정단계로 이루어진다.
이때 풍력발전은 실시간으로 예측되는 기상데이터 중 풍향과 풍속값을 토대로 풍력발전량을 예측하는데, 예측된 풍력발전량에 보정계수(풍력발전기별 제원, 출력요소)를 산정하고, 발전기별 지형좌표위치에 따른 분석데이터를 포함해 산정하며, 각 발전기별 후류에 따른 개별영향데이터를 포함해 산정하고, 발전기별 출력곡선데이터를 포함해 산정하여 풍력발전기의 발전량 예측한다.
또한 태양광발전은 실시간으로 예측되는 기상데이터 중 온도 및 일사량을 토대로 태양광발전량을 예측하는데, 예측된 태양광발전량에 보정계수(평균기온, 태양광패널의 오염손실, 정격 발전량의 평균 기온, 인버터, 다이오드 손실, 어레이 불평형 손실, 배선손실)를 산정하고, 발전지역의 위치, 경사각에 대한 데이터를 포함해 산정하여 태양광발전의 발전량을 예측한다.
그리고 제4-b단계(S420)로 상기 제4-a단계(S410)에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 24시간까지 1시간 간격으로 발전량예측데이터를 추출한다.
그리고 제5단계(S500)로 상기 제4단계(S400)에 의해 보정된 기상예측자료 중 현재를 기준으로 향후 7시간 이내의 기상예측값만 추출한다.
그리고 제6단계(S600)로 모니터링시스템에서 발전단지의 실시간 현황자료 중 가장 최근 24시간 동안의 10분 간격 기상실측데이터를 수신(수집)한다.
그리고 제7단계(S700)로 상시 제4단계(S400)에서 추출된 7시간 기상예측값과 상기 제6단계(S600)에 의해 수신된 기상실측데이터를 토대로 단기(6시간 이내) 기상예측을 위한 통계모델을 수행한다.
이때 통계모델의 구축은 상기 물리모델에서 생산된 격자별 예측값 중 실측단지내 예측지점의 값을 추출하여 통계모델로 적용해 발전량 산정을 위한 최종 기상예측값을 생성한다.
즉 통계모델은 6~8시간 이내의 단기 예측을 위한 것으로, 대기의 종관규모는 대략 6~8시간 간격으로 진행되는데, 국지규모의 기상변동특성은 짧은 시간에서는 지속적인 패턴을 유지하면서 변동한다고 가정하에 이를 통계적으로 기상예측을 한다.
따라서 상기 물리모델에 의한 예측은 알고리즘 및 입력자료의 오차 등 필수적으로 포함되어 이러한 오차를 제거하고자 통계모델을 구축한다.
그리고 제8단계(S800)로 상기 제7단계(S700)에 의해 통계모델을 수행하면 현재부터 6시간 후까지 5분 간격의 기상예측자료를 추출한다.
제8-a단계(S810)로 상기 제8단계(S800)에 의해 추출된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 단계와;
상기 제8-a단계(S810)에서는 기상예측자료에 발전기의 성능자료(출력곡선)를 적용하는 1차적 발전량산정단계와, 상기 발전기의 성능자료에 따라 산정된 발전량에 각각의 발전기별 효율성(해당 발전단지의 기상 및 과거 발전량 자료를 토대로 한 효율성)을 적용하는 2차적 발전량산정단계;를 포함하여 이루어진다.
이때 풍력발전은 실시간으로 예측되는 기상데이터 중 풍향과 풍속값을 토대로 풍력발전량을 예측하는데, 예측된 풍력발전량에 보정계수(풍력발전기별 제원, 출력요소)를 산정하고, 발전기별 지형좌표위치에 따른 분석데이터를 포함해 산정하며, 각 발전기별 후류에 따른 개별영향데이터를 포함해 산정하고, 발전기별 출력곡선데이터를 포함해 산정하여 풍력발전기의 발전량 예측한다.
또한 태양광발전은 실시간으로 예측되는 기상데이터 중 온도 및 일사량을 토대로 태양광발전량을 예측하는데, 예측된 태양광발전량에 보정계수(평균기온, 태양광패널의 오염손실, 정격 발전량의 평균 기온, 인버터, 다이오드 손실, 어레이 불평형 손실, 배선손실)를 산정하고, 발전지역의 위치, 경사각에 대한 데이터를 포함해 산정하여 태양광발전의 발전량을 예측한다.
제8-b단계(S820)로 상기 제8-a단계(S810)에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 6시간 후까지 5분 간격으로 발전량예측데이터를 추출한다.
제9단계(S900)로 상기 제4-b단계(S420)와 제8-b단계(S820)에 의해 추출된 발전량예측데이터를 데이터베이스화하고 시각화시스템을 통해 표출한다.
그리고 상기 제9단계(S900)에 의해 발전량예측데이터베이스에서 10분마다 현재를 기준으로 최근 24시간 동안 기상데이터를 수신하여, 상기 수신한 기상데이터를 제6단계(S600)로 업데이트한다.
그리고 상기 제9단계(S900)에 의해 발전량예측데이터베이스에서 1시간마다 현재를 기준으로 최근 24시간 동안 기상데이터를 수신하여, 상기 수신한 기상데이터를 제4단계(S400)로 업데이트한다.
또한 상기 제9단계(S900)에 의해 발전량예측데이터베이스에서 6시간마다 최근 현재를 기준으로 최근 24시간 동안 기상데이터를 수신하여, 상기 수신한 기상데이터를 제1단계(S100)로 업데이트한다.
따라서 출력예측시간은 현재부터 48시간까지로 표출하고, 현재부터 6시간까지는 물리모델과 통계모델을 결합하여 매 5분 간격의 발전량예측정보를 표출하고, 매 10분 간격으로 업데이트한다.
그리고 6시간부터 48시간까지는 물리모델에서 생산된 기상예측자료를 토대로 발전량을 예측하여 매 1시간 간격으로 예측정보를 표출하고, 매 1시간마다 업데이트한다.
♠주요도면부호에 관한 설명♠
10: 모니터링시스템 20:메인서버 30: 시각화시스템
10: 모니터링시스템 20:메인서버 30: 시각화시스템
Claims (8)
- 신재생에너지 발전량 예측방법에 있어서,
기상 물리모델을 수행하기 위한 초기 예측 입력자료를 수신하는 제1단계와;
신재생에너지 발전단지가 있는 특정지점의 현재 기상상태에 대한 기상데이터를 수신하는 제1-a단계와;
상기 제1단계와 제1-a단계에 의해 수신된 데이터를 토대로 실시간 기상예측을 위한 물리모델을 수행하는 제2단계와;
상기 제2단계에 의해 물리모델을 수행하면, 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내에서 수평거리 1km간격으로 향후 30시간 후까지 1시간 간격으로 기상예측자료를 추출하는 제3단계와;
상기 제3단계에 의해 추출된 기상예측자료를 기준으로, 가장 최근 정시까지의 시간별 기상 현황자료를 수신하여 기상예측자료를 보정하는 제4단계와;
상기 제4단계에 의해 보정된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 제4-a단계와;
상기 제4-a단계에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 24시간까지 1시간 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 제4-b단계와;
상기 제4단계에 의해 보정된 기상예측자료 중 현재를 기준으로 향후 7시간 이내의 기상예측값만 추출하는 제5단계와;
모니터링시스템에서 발전단지의 실시간 현황자료 중 가장 최근 24시간 동안의 10분 간격 기상실측데이터를 수신하는 제6단계와;
상기 제5단계에 의해 추출된 향후 7시간 이내의 기상예측값과 상기 제6단계에 의해 수신된 기상실측데이터를 토대로 단기(6시간이내) 기상예측을 위한 통계모델을 수행하는 제7단계와;
상기 제7단계에 의해 통계모델을 수행하면 현재부터 6시간 후까지 5분 간격의 기상예측자료를 추출하는 제8단계와;
상기 제8단계에 의해 추출된 기상예측자료에 발전량 산정모듈을 적용하여 신재생에너지 발전량을 산정하는 제8-a단계와;
상기 제8-a단계에 의해 산정된 발전량에서 현재를 기준으로 향후 6시간 후까지 5분 간격으로 발전량예측데이터를 추출하는 제8-b단계와;
상기 제4-b단계와 제8-b단계에 의해 추출된 발전량예측데이터를 데이터베이스화하고 표출하는 제9단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법.
- 신재생에너지 발전량 예측시스템을 구성함에 있어서,
발전단지의 기상관측에 의한 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사량들의 기상데이터를 수집하여 기상정보데이터베이스화하고, 발전단지내 현재의 태양광 발전량과 풍력발전량들의 발전량데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 모니터링시스템과;
중기(향후 30시간까지) 기상예측을 위한 물리모델과 단기(향후 7시간까지) 기상예측을 위한 통계모델로 구성된 실시간기상예측모듈 구축하고, 상기 실시간기상예측모듈에서 기상예측자료를 토대로 발전량을 예측하도록 상기 실시간기상예측모듈과, 유무선통신망으로 연결된 발전량예측모듈을 구축하며, 상기 실시간기상예측모듈과 상기 발전량예측모듈에서 예측한 기상예측자료와 발전량예측자료를 데이터베이스화하고, 시각화프로그램을 구축하는 메인서버와;
상기 모니터링시스템과 메인서버에서 하달받은 발전량예측자료와, 실시간모니터링자료를 표출하는 시각화시스템;으로 구성한 것을 특징으로 하는 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 제2단계에서 상기 제1단계와 제1-a단계에 의해 수신된 데이터를 토대로 실시간 기상예측을 위한 물리모델을 수행할 시 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내의 100m간격의 지형고도 및 토지이용도의 수치데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법.
- 청구항 1에 있어서,
상기 제3단계에서 신재생에너지 발전단지를 포함한 예측영역 내에서 수평거리 1km간격으로 향후 30시간 후까지 1시간 간격으로 예측자료를 추출하되, 이 중 발전단지가 위치해 있는 지점의 기상예측자료를 추출하고, 추출 격자는 해당지점(발전단지)을 중심으로 주풍향에 따라 바람이 발전단지로 유입되기 시작하는 지점의 격자로 선정하는 것을 특징으로 하는 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법.
- 청구항 1에 있어서,
상기 제4-a단계와 제8-a단계에서는 기상예측자료에 발전기의 성능자료(출력곡선)를 적용하는 1차적 발전량산정단계와;
상기 발전기의 성능자료에 따라 산정된 발전량에 각각의 발전기별 효율성(해당 발전단지의 기상 및 과거 발전량 자료를 토대로 한 효율성)을 적용하는 2차적 발전량산정단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법.
- 청구항 1에 있어서,
상기 제9단계에 의해 발전량예측데이터베이스에서 10분마다 현재를 기준으로 최근 24시간 동안 기상데이터를 수신하여, 상기 수신한 기상데이터를 제6단계로 업데이트하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법.
- 청구항 1에 있어서,
상기 제9단계에 의해 발전량예측데이터베이스에서 1시간마다 현재를 기준으로 최근 24시간 동안 기상데이터를 수신하여, 상기 수신한 기상데이터를 제4단계로 업데이트하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법.
- 청구항 1에 있어서,
상기 제9단계에 의해 발전량예측데이터베이스에서 6시간마다 최근 현재를 기준으로 최근 24시간 동안 기상데이터를 수신하여, 상기 수신한 기상데이터를 제1단계로 업데이트하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 특정지점 기상예측 기반 신재생에너지 발전량 실시간 예측방법.
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