KR101502402B1 - Method for wind modeling using differential technique and probabilistic algorithm - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법에 관한 것으로, 특히, 차분방식과 확률기벌을 적용하여 실제와 유사한 임의의 바람을 생성할 수 있도록 한 바람 모델링 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a wind modeling method employing a difference method and a probability method, and more particularly, to a wind modeling method capable of generating arbitrary winds similar to actual ones by applying a difference method and a probabilistic irregularity.
최근 산업 발전으로 인한 환경오염과 화석에너지 고갈에 대한 우려와 함께 친환경적 신재생에너지에 대한 관심이 높아지면서, 이에 대한 개발과 투자가 증가해 왔다. 이러한 신재생에너지원 중에서, 특히 풍력은 가장 활발하게 연구·개발이 이루어지는 분야로서, 이러한 풍력과 관련된 바람 모델링(wind modeling)의 연구도 아울러 증가하고 있는 실정이다. Recently, concerns about environmental pollution and depletion of fossil energy due to industrial development have increased and interest in environmentally friendly renewable energy has increased and development and investment have increased. Among these renewable energy sources, wind power is one of the most active research and development fields, and research on wind modeling related to such wind power is also increasing.
바람 모델링(wind modeling)이란, 실제와 유사한 임의의 바람을 생성하기 위한 방법으로서. 이러한 바람 모델링은, 바람의 영향을 많이 받는 각종 사업 및 연구의 시뮬레이션에 적용된다. 이러한 바람 모델링(wind modeling)은 기상학 측면과 비행체를 대상으로 하여 연구되고 있다. Wind modeling is a method for generating random winds that are similar to real ones. This wind modeling is applied to simulation of various projects and researches which are influenced by wind. This wind modeling is being studied for meteorological aspects and aviation.
기상학 측면 연구의 경우, 통계학적 접근 방식으로 일부에서 연구되고 있으며, 주로 기압과 기온을 중심으로 연구되고 있다. 이때, 바람에 대한 모델링은 수식으로 표현되는 경우가 많아 일반화하기 어려운 문제가 있다.In the case of meteorological studies, some statistical approaches have been studied, mainly focusing on atmospheric pressure and temperature. At this time, the modeling of the wind is often expressed as an equation, making it difficult to generalize.
한편, 비행체 대상 연구의 경우, 비행체의 특성상 특정 지역에서만 이륙이 가능하므로, 해당 지역에 대한 연구로 국한되어 이루어진다. 이에, 다년간의 데이터를 기반으로 해당 지역의 특성이 반영된 모델을 적용한다. 그에 따라, 해당 지역에 대한 정확성은 높으나, 다른 지역에 적용하는 경우, 지역마다 특성이 다르기 때문에 모델의 정확성이 낮아져서, 공통된 모델을 적용하기가 어렵다.On the other hand, in the case of the study on the aviation object, it is possible to take off only in a specific area due to the nature of the aviation object, so that the study is limited to the area. Therefore, a model that reflects characteristics of the area is applied based on many years of data. Therefore, the accuracy of the area is high, but when applied to other areas, the accuracy of the model is low because of the characteristics of each area, and it is difficult to apply a common model.
이와 같이, 기상학 측면이나 또는 비행체 대상 연구에서 바람 모델링은 전체적으로 일반화하기가 어려운 문제점이 있다.
In this way, there is a problem that wind modeling is difficult to generalize in the meteorological aspects or the aeronautical research.
이에, 본 발명의 실시예들은, 측정된 바람 데이터를 기초로 하여, 어느 환경에서든지 높은 신뢰성을 갖도록 한 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
It is therefore an object of the present invention to provide a wind modeling method applying a difference method and a probability technique so as to have high reliability in any environment based on measured wind data.
이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 바람 모델링 방법은, 측정된 바람 데이터를 기초로, 기준고도를 획득하는 제1단계와; 상기 기준고도에 대한 풍향 및 가중치를 계산하는 제2단계와; 난수 기법을 통해, 상기 기준고도에서 제1 기준고도의 풍향을 결정하는 제3단계와; 상기 결정된 풍향을 근거로, 상기 제1 기준고도와 다음 기준고도의 고도차를 산출하고, 히스토그램 기법을 사용하여 상기 다음 기준고도에 대한 풍향 범위를 결정하는 제4단계와; 상기 결정된 풍향 범위에 근거하여, 상기 기준고도마다 가중치를 재설정하는 제5단계와; 상기 재설정한 가중치가 적용된 난수 기법을 통해, 상기 다음 기준고도에 대한 풍향을 결정하는 제6단계를 포함하여 이루어진다.To this end, a wind modeling method according to an embodiment of the present invention includes: a first step of obtaining a reference altitude based on measured wind data; A second step of calculating a wind direction and a weight for the reference altitude; A third step of determining a direction of the first reference altitude at the reference altitude through a random number technique; A fourth step of calculating an altitude difference between the first reference altitude and the next reference altitude based on the determined direction and determining a wind direction range for the next reference altitude using a histogram technique; A fifth step of resetting the weights for each of the reference heights based on the determined wind direction range; And a sixth step of determining a wind direction for the next reference altitude through a random number technique to which the reset weight is applied.
일 실시예에서, 상기 방법은, 상기 제1단계 내지 제6단계들을 상기 기준고도의 마지막 고도에까지 반복적으로 적용하고, 그 결과 상기 기준고도에 대한 풍향들을 하나로 연결하여 출력하는 제7단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, the method further includes a seventh step of repeatedly applying the first to sixth steps up to the final altitude of the reference altitude, and connecting and outputting the altitudes of the reference altitudes as a result .
일 실시예에서, 상기 제3단계에서 상기 난수 기법은, 상기 기준고도마다 가중치가 적용된 난수 기법인 것을 특징으로 한다.
In one embodiment, in the third step, the random number technique is a random number technique in which a weight is applied to each of the reference heights.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 바람 모델링 방법은 측정된 바람 데이터를 기초로, 기준고도를 획득하는 제1단계와; 상기 기준고도에 대한 풍속을 계산하는 제2단계와; 난수 기법을 통해, 상기 기준고도의 제1 기준고도에 대한 풍속을 결정하는 제3단계와; 상기 결정된 풍속을 근거로 상기 제1 기준고도와 다음 기준고도간의 고도차를 산출하고, 난수 기법을 사용하여 상기 제1 기준고도의 풍속과 상기 다음 기준고도간의 풍속 차를 계산하는 제4단계와; 상기 계산된 풍속 차를 근거로, 난수 기법을 사용하여 상기 제1 기준고도의 다음 기준고도의 풍속을 결정하는 제5단계와; 상기 제3단계에서 결정된 풍속과 상기 제5단계에서 결정된 풍속의 차이를 합산한 결과가 기설정된 풍속 조건을 만족하는지를 판단하는 제6단계와; 상기 판단 결과, 상기 결정된 풍속이 기설정된 풍속 조건을 만족하면, 상기 제5단계에서 결정된 제1 기준고도의 다음 기준고도의 풍속을 확정하고, 상기 결정된 풍속이 기설정된 풍속 조건을 만족하지 않으면 상기 제5단계의 결과를 무효로 하고 상기 제4단계의 과정을 재수행하는 제7단계를 포함하여 이루어진다.Also, a wind modeling method according to an embodiment of the present invention includes a first step of obtaining a reference altitude based on measured wind data; A second step of calculating a wind speed with respect to the reference altitude; A third step of determining a wind speed with respect to a first reference altitude of the reference altitude through a random number technique; A fourth step of calculating an altitude difference between the first reference altitude and the next reference altitude based on the determined wind speed and calculating a wind speed difference between the wind speed of the first reference altitude and the next reference altitude using a random number technique; A fifth step of determining a wind speed at a next reference altitude of the first reference altitude using a random number technique based on the calculated wind speed difference; A sixth step of determining whether the sum of the difference between the wind speed determined in the third step and the wind speed determined in the fifth step satisfies predetermined wind speed conditions; If it is determined that the determined wind speed satisfies the predetermined wind speed condition, the control unit determines the wind speed at the next reference level of the first reference height determined in the fifth step, and if the determined wind speed does not satisfy the predetermined wind speed condition, And a seventh step of invalidating the result of step 5 and re-executing the process of the fourth step.
일 실시예에서, 상기 방법은, 상기 제1단계 내지 제7단계들을 상기 기준고도의 마지막 고도에까지 반복적으로 적용하고, 그 결과 상기 기준고도에 대한 풍속들을 하나로 연결하여 출력하는 제8단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, the method further includes an eighth step of repeatedly applying the first to seventh steps up to the final altitude of the reference altitude, and connecting the wind speeds to the reference altitude as a result and outputting .
일 실시예에서, 상기 제3단계 및 제4단계에서, 상기 난수 기법은 동일 가중치가 적용된 난수 기법인 것을 특징으로 한다.In one embodiment, in the third and fourth steps, the random number scheme is a random number scheme applied with the same weight.
일 실시예에서, 상기 제6단계에서, 상기 기설정된 풍속 조건은, 상기 제1 기준고도에 대한 풍속과 상기 제1 기준고도의 다음 기준고도에 대한 풍속 차의 합이, 이전에 측정된 바람 데이터에 대응되는 기준고도에 대한 최소값과 최대값의 범위내에 포함되는 조건인 것을 특징으로 한다.In one embodiment, in the sixth step, the pre-set wind speed condition is set such that the sum of the wind speed for the first reference altitude and the wind speed difference for the next reference altitude of the first reference altitude, Is a condition included in the range of the minimum value and the maximum value with respect to the reference altitude corresponding to the reference altitude.
일 실시예에서, 상기 바람 데이터는 풍향 또는 풍속 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.
In one embodiment, the wind data is characterized by being either wind direction or wind speed.
따라서, 이에, 본 발명의 실시예에 따른 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법은, 측정된 바람 데이터를 기초로 하여, 어느 환경에서든지 높은 신뢰성을 갖는 바람 모델링을 제공함으로써, 각 환경의 특성에 적합하게 실제와 유사한 임의의 바람을 생성할 수 있게 된다.
Accordingly, the wind modeling method using the difference method and the probability technique according to the embodiment of the present invention can provide wind modeling with high reliability in any environment based on the measured wind data, It is possible to appropriately generate any wind which is similar to the actual one.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법이 구현되는 시스템의 예시 구성을 보인 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라, 차분방식과 확률기법을 적용하여, 기준고도의 풍향을 결정하는 바람 모델링 방법의 예시 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라, 다음 기준고도의 풍향 범위를 결정하기 위한 히스토그램 기법을 나타낸 그래프이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라, 차분방식과 확률기법을 적용하여, 기준고도의 풍속을 결정하는 바람 모델링 방법의 예시 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 풍속 및 풍속을 모델링한 그래프이다.1 is a diagram showing an exemplary configuration of a system in which a wind modeling method using a difference method and a probability technique according to an embodiment of the present invention is implemented.
2 is an exemplary flowchart of a wind modeling method for determining a wind direction of a reference altitude by applying a difference method and a probability technique according to an embodiment of the present invention.
3 is a graph illustrating a histogram technique for determining a range of a next reference altitude according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary flowchart of a wind modeling method for determining a wind speed of a reference altitude by applying a difference method and a probability technique according to an embodiment of the present invention.
5 is a graph modeling wind speed and wind speed according to an embodiment of the present invention.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법은 임의의 바람을 생성하여 적용하는 것이 필요한 모든 시스템에 적용될 수 있다.First, the wind modeling method using the difference method and the probability technique according to the embodiment of the present invention can be applied to all systems that need to generate and apply arbitrary winds.
또한, 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. In addition, the present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
여기서 설명되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 즉, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구서요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항복들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms including ordinals such as first, second, etc. described herein can be used to describe various elements, but the elements are not limited to these terms. That is, the terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second provisional component may also be referred to as a first component. The term " and / or " includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed yields.
또한, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.Also, when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may be present in between have. On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.
또한, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 거이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Also, the terms used in the present application are used only to describe certain embodiments and are not intended to limit the present invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof, Should not be construed to preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.
또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Also, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 바람직한 실시 예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout. The description will be omitted.
본 발명의 실시예들은, 측정된 바람 데이터를 기초로 하여, 어느 환경에서든지 높은 신뢰성을 갖는 바람 모델링을 제공함으로써, 각 환경의 특성에 적합하게 실제와 유사한 임의의 바람을 생성할 수 있다. 또한, 측정된 바람 데이터를 기초로 고도간의 차이를 이용한 차분방식과 난수방식을 적용한 확률기법을 통해, 원하는 새로운 바람 데이터를 생성할 수 있다.Embodiments of the present invention can generate any wind that is practically similar to the characteristics of each environment by providing wind modeling with high reliability in any environment based on measured wind data. In addition, the desired new wind data can be generated through the difference method using the difference between altitudes and the probability technique using the random number method based on the measured wind data.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법이 구현되는 시스템의 예시 구성을 보인 도면이다.1 is a diagram showing an exemplary configuration of a system in which a wind modeling method using a difference method and a probability technique according to an embodiment of the present invention is implemented.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 시스템은, 바람 데이터 수집부(10)와, 제어부(50)와, 디스플레이부(60)와, 바람생성부(80)를 포함하여 이루어진다. 또한, 상기 시스템은 센서부(20)와, 알람부(70)를 더 포함할 수 있다.1, the system includes a wind
상기 바람 데이터 수집부(10)는 각 기준고도에 대한 풍향 및 풍속을 측정하여 저장한다. 풍향 및 풍속을 측정하는 기술은 공지된 것을 방법 중 어느 하나를 사용할 수 있으므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.The wind
또한, 상기 제어부(50)는 상기 시스템의 전반적인 동작을 제어한다. 이를 위해, 상기 제어부(50)는 기준고도 산출부(51)와, 기준고도의 가중치 계산부(52)와, 기준고도의 풍향 결정부(53)와, 기준고도의 풍속 결정부(54)를 포함하여 이루어진다.In addition, the
상기 기준고도 산출부(51)는 각기 다른 고도에서 출력되는 기압, 기온, 시간 등의 파라미터에 따라 출력되는 풍향의 고도를 비교한다. 그런 다음, 상기 기준고도 산출부(51)는 서로 유사한 고도끼리 분류하고, 같은 그룹에 분류된 고도의 평균을 계산하여, 각각의 기준고도를 산출한다.The reference
또한, 상기 기준고도의 가중치 계산부(52)는 상기 기준고도 산출부(51)에 의해 산출된 기준고도마다 최소 각도 단위로 나누어 분류한 다음, 이에 가중치(wight factor)를 적용한다. 즉, 상기 기준고도의 가중치 계산부(52)는 기준고도에서 해당 각도만큼 측정된 경우의 수(n)를 기준고도의 전체 데이터 수(N)로 나눈값을 각 기준고도에 대한 가중치로 적용한다.The
또한, 기준고도의 풍향 결정부(53)는 본 발명의 실시예에 따라, 가중치가 적용된 난수 기법을 통해 풍향을 결정하고, 히스토그램 기법을 적용하여 다음 기준고도의 풍향 범위를 결정하는 방식으로 기준고도의 풍향을 결정한다. 그리고, 기준고도의 풍속 결정부(54)는 본 발명의 실시예에 따라, 난수 기법을 통해 풍속을 결정하고, 다음 기준고도의 풍속 차와 합산한 결과가 기설정된 풍속 조건을 만족하는지를 확인하는 방식으로 기준고도의 풍속을 결정한다. 상기 제어부(50)를 통해 각 기준고도에 적합한 풍향 및 풍속을 결정하는 구체적인 과정에 대해서는 이하에서 보다 상세하게 설명하기로 한다.The reference altitude wind
상기 디스플레이부(60)는 제어부(50)에 의해 조절된 풍향 및 풍속을 갖는 바람의 시뮬레이션을 디스플레이하는 모니터링 장치이다. 이를 위해, 상기 디스플레이부(60)에는 풍력 발전기 형상을 한 가상의 장치를 화면에 모델링하며, 모델링에 따라 가상의 장치에 구비된 블레이드가 상하방향으로 회전하는 것과 같은 3D 애니메이션이 제공될 수 있다. 이때, 상기 도시된 가상의 장치에는 제어부(50)에 의해 조절된 풍향 및 풍속이 실시간으로 반영된다.The
또한, 상기 디스플레이부(60)는 바람생성부(80)와 연결되어 가상의 장치의 작동 상태 및 그에 따른 풍력에너지량을 텍스트, 그래프, 표, 이미지 중 적어도 하나의 형태로 출력한다.The
상기 바람생성부(80)는, 바람을 공급하는 부분으로서, 상기 제어부(50)로부터 전달된 풍향 및 풍속 정보를 근거로 각 기준고도에 적합한 바람을 생성한다. 상기 바람생성부(80)는 블레이드와, 블레이드의 요각 및 피치각을 조절하기 위한 나셀의 조합으로 구성되는 터빈부(미도시)를 포함한다.The
상기 알람부(70)는 이하의 센서부(20)를 통해 감지된 센싱값이 기준 임계치를 초과할 경우, 알람을 발생시켜서 경고한다.The
또한, 상기 센서부(20)는, 예를 들어 유온센서, 온도센서, 유압센서, 및 가속도센서를 포함할 수 있다. 상기 복수의 센서들 중 어느 하나에 의해 감지된 센싱값이 기준 임계치를 초과하는 것으로 감지되면, 이를 제어부(50)에 전달하여 바람생성부(80)의 구동을 멈추게 한다. Further, the
본 발명의 실시예에 따른 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법은 보다 바람직하게는, 차분방식과 확률기법을 적용하여 풍향과 풍속을 모델링하는 것이다.The wind modeling method using the difference method and the probability technique according to the embodiment of the present invention is more preferably modeling the wind direction and the wind speed by applying a difference method and a probability method.
이하에서는, 도 2를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따라, 차분방식과 확률기법을 적용하여, 기준고도의 풍향을 결정하는 바람 모델링 방법을 보다 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, referring to FIG. 2, a wind modeling method for determining a wind direction of a reference altitude by applying a difference method and a probability technique according to an embodiment of the present invention will be described in more detail.
도 2를 참조하면, 먼저, 측정된 바람 데이터를 기초로 하여, 기준고도를 획득하는 제1단계가 진행된다(S210).Referring to FIG. 2, first, a first step of obtaining a reference altitude is performed based on the measured wind data (S210).
여기서, 측정된 바람 데이터는 측정기기의 특성상, 기압, 기온, 시간과 같은 고도를 제외한 파라미터가 주어진 조건마다 다르게 출력되기 때문에, 측정된 각 바람 데이터마다 출력되는 풍향의 고도가 달라진다. 이에, 상기 제1단계에서는 서로 다른 고도에서의 바람 데이터를 비교하고, 비교 결과 유사한 고도끼리 분류하는 작업을 수행한다. 그리고, 동일 그룹으로 분류된 고도끼리 평균을 내어서 각각의 기준고도를 산출한다.Here, the measured wind data is different in the parameters except for the altitude such as the atmospheric pressure, the temperature and the time due to the characteristics of the measuring instrument, so that the altitude of the wind direction output for each measured wind data changes. Thus, in the first step, wind data at different altitudes are compared, and classified data is classified into similar altitudes. Then, each of the reference altitudes is calculated by averaging the altitudes classified into the same group.
그런 다음, 획득된 기준고도에 대한 풍향과 가중치를 계산하는 제2단계를 진행한다(S220). 가중치를 계산하는 과정은, 먼저 획득된 각 기준고도마다 기정해진 최소 각도 단위로 분류하고, 각 기준고도에서 해당 각도만큼 측정된 경우의 수(n)를 기준고도 전체 데이터의 수(N)로 나눔으로써, 각 기준고도에 대한 가중치(wight factor)를 계산한다. Then, a second step of calculating a wind direction and a weight for the obtained reference height is performed (S220). The process of calculating the weights is performed by classifying each of the reference altitudes acquired in advance into predetermined minimum angular units and dividing the number n of the reference angles measured by the corresponding angles by the number N of the reference altitude total data , And calculates a weight factor for each reference altitude.
예를 들어, 100개의 측정 데이터 중 1번째 기준고도에서 180°에 대응되는 데이터가 5개, 270°에 해당하는 데이터가 10개가 있는 경우, 첫번째 기준고도의 180°와 270°의 가중치는 각각 0.05와 0.1으로 계산된다.For example, if there are 5 data corresponding to 180 degrees and 10 data corresponding to 270 degrees at the first reference altitude among the 100 measurement data, the weights of 180 degrees and 270 degrees of the first reference altitude are 0.05 And 0.1.
그런 다음, 난수 기법을 통해, 상기 기준고도에서 제1 기준고도의 풍향을 결정하는 제3단계를 수행한다(S230). 여기서, 상기 난수 기법은, 상기 기준고도마다 계산된 가중치가 적용된 난수 기법인 것을 특징으로 한다.Then, a third step of determining the wind direction of the first reference height at the reference altitude is performed through the random number technique (S230). Here, the random number technique is a random number technique in which a weight calculated for each reference height is applied.
예를 들어, 0과 1사이에 있는 임의의 난수를 획득하여, 첫번째 기준고도에서의 각도별 가중치의 합이 상기 획득한 임의의 난수를 초과한 경우, 그 때의 각도를 첫번째 기준고도에 대한 풍향으로 결정한다.For example, if an arbitrary random number between 0 and 1 is obtained and the sum of the weights by angle at the first reference altitude exceeds the random number obtained, the angle at that time is used as the wind direction for the first reference altitude .
계속해서, 상기 결정된 풍향을 근거로 상기 제1 기준고도 및 상기 제1 기준고도의 다음 기준고도간의 고도 차를 산출하고, 히스토그램 기법을 사용하여 상기 다음 기준고도에 대한 풍향 범위를 결정하는 제4단계가 진행된다(S240). 즉, 두번째 기준고도에 대한 풍향을 획득하기 위해, 첫번째 기준고도에서 확정된 풍향을 기준으로 두번째 기준고도에 대한 풍향 범위를 결정한다.Next, a fourth step of calculating an altitude difference between the first reference altitude and the next reference altitude of the first reference altitude based on the determined wind direction, and determining a wind direction range with respect to the next reference altitude using a histogram technique (S240). That is, to obtain the wind direction for the second reference altitude, the wind direction range for the second reference altitude is determined based on the wind direction determined at the first reference altitude.
이와 관련하여, 도 3은 본 발명의 실시예에 따라, 다음 기준고도의 풍향 범위를 결정하기 위한 히스토그램 기법을 나타낸 그래프이다.In this regard, FIG. 3 is a graph illustrating a histogram technique for determining a wind direction range at a next reference altitude, in accordance with an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 이러한 풍향 범위를 결정하기 위해, 측정된 모든 풍향 데이터에서 첫번째 고도와 두번째 고도간의 고도 차를 산출하고, 히스토그램을 바탕으로 풍향 범위를 결정하는 것이다. 이때, 히스토그램 기법은 기준고도간의 풍향 차이를 절대값의 크기별로 나열한 것으로서, 히스토그램에 표현된 빈도수를 바탕으로 최대 풍향의 차이를 결정할 수 있다. 즉, 첫번째 기준고도에서의 풍향과 히스토그램 기법을 통해 결정된 두번째 기준고도에서의 풍향 범위를 결정한다. Referring to FIG. 3, in order to determine such a wind direction range, an altitude difference between the first altitude and the second altitude is calculated in all the measured wind direction data, and the wind direction range is determined based on the histogram. In this case, the histogram method is a method of arranging the difference of the wind direction difference between the reference altitudes according to the magnitude of the absolute value, and the difference of the maximum wind direction can be determined based on the frequency expressed in the histogram. That is, the wind direction at the first reference altitude and the wind direction range at the second reference altitude determined through the histogram technique are determined.
계속해서, 상기 결정된 풍향 범위에 근거하여, 상기 기준고도마다 가중치를 재설정하는 제5단계가 수행된다(S250). 즉, 새로 정해진 풍향 범위의 가중치를 대상으로 하여, 정규화(Normalize) 기법으로 새로운 가중치를 부여한다.Subsequently, a fifth step of resetting the weights for each reference altitude is performed based on the determined anomaly range (S250). That is, a new weight value is assigned to a weight value of a newly determined wind direction range by a normalization technique.
그리고 상기 재설정한 가중치가 적용된 난수 기법을 통해, 상기 다음 기준고도에 대한 풍향(즉, 각도)을 결정하는 제6단계가 진행된다(S260). Then, a sixth step of determining a wind direction (i.e., an angle) with respect to the next reference altitude is performed through a random number technique to which the reset weight is applied (S260).
한편, 상술한 상기 제1단계 내지 제6단계들을 상기 기준고도의 마지막 고도에까지 반복적으로 적용된다(S270). 그리고 그 결과, 상기 기준고도에 대한 풍향들을 하나로 연결하여 출력한다(S280).
Meanwhile, the first to sixth steps are repeatedly applied to the final altitude of the reference altitude (S270). As a result, the wind directions of the reference altitude are connected and output (S280).
한편, 도 4는 본 발명의 실시예에 따라, 차분방식과 확률기법을 적용하여, 기준고도의 풍속을 결정하는 바람 모델링 방법의 예시 흐름도이다.4 is an exemplary flowchart of a wind modeling method for determining a wind speed of a reference altitude by applying a difference method and a probability technique according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하여, 먼저, 측정된 바람 데이터를 기초로 하여, 기준고도를 획득하는 제1단계가 진행된다(S410).Referring to FIG. 4, first, a first step of obtaining a reference altitude is performed based on the measured wind data (S410).
여기서, 측정된 바람 데이터는 측정기기의 특성상, 기압, 기온, 시간과 같은 고도를 제외한 파라미터가 주어진 조건마다 다르게 출력되기 때문에, 측정된 각 바람 데이터마다 출력되는 풍향의 고도가 달라진다. 이에, 상기 제1단계에서는 서로 다른 고도에서의 바람 데이터를 비교하고, 비교 결과 유사한 고도끼리 분류하는 작업을 수행한다. 그리고, 동일 그룹으로 분류된 고도끼리 평균을 내어서 각각의 기준고도를 산출한다.Here, the measured wind data is different in the parameters except for the altitude such as the atmospheric pressure, the temperature and the time due to the characteristics of the measuring instrument, so that the altitude of the wind direction output for each measured wind data changes. Thus, in the first step, wind data at different altitudes are compared, and classified data is classified into similar altitudes. Then, each of the reference altitudes is calculated by averaging the altitudes classified into the same group.
그런 다음, 상기 기준고도에 대한 풍속을 계산하는 제2단계를 수행한다(S420). 예를 들어, 첫번째 기준고도에서의 풍속은 동일 가중치가 적용된 임의의 수를 선택하는 난수 기법을 통해 획득할 수 있다. Then, a second step of calculating a wind speed with respect to the reference altitude is performed (S420). For example, the wind speed at the first reference altitude can be obtained through a random number technique that selects any number to which the same weight is applied.
계속해서, 난수 기법을 통해, 상기 기준고도에서 제1기준고도에 대한 풍속을 결정하는 제3단계를 진행한다(S430). 이때, 이전에 측정된 첫번째 기준고도에서의 바람 데이터들 중에서, 임의로 하나를 선택하여 첫번째 기준고도의 풍속으로 확정할 수 있다. 또한, 여기서, 상기 난수 기법은 동일 가중치가 적용된 난수 기법이다.Subsequently, a third step of determining the wind speed with respect to the first reference altitude at the reference altitude is performed through the random number technique (S430). At this time, it is possible to arbitrarily select one of the wind data from the previously measured first reference altitude to determine the wind speed at the first reference altitude. Here, the random number scheme is a random number scheme to which the same weight is applied.
그런 다음, 상기 결정된 풍속을 근거로 상기 제1 기준고도와 다음 기준고도간의 고도차를 산출하고, 난수 기법을 사용하여 상기 제1 기준고도의 풍속과 상기 다음 기준고도간의 풍속 차를 계산하는 제4단계를 진행한다(S440). 여기서, 상기 난수 기법은 동일 가중치가 적용된 난수 기법이다.A fourth step of calculating an altitude difference between the first reference altitude and the next reference altitude based on the determined wind speed and calculating a wind speed difference between the wind speed of the first reference altitude and the next reference altitude using a random number technique (S440). Here, the random number scheme is a random number scheme using the same weight.
그리고, 상기 계산된 풍속 차를 근거로, 난수 기법을 사용하여 상기 제1 기준고도의 다음 기준고도의 풍속을 결정하는 제5단계를 수행한다(S450).In operation S450, a fifth step of determining the wind speed at the next reference altitude of the first reference altitude is performed using the random number technique based on the calculated wind speed difference.
또한, 상기 제3단계에서 결정된 풍속과 상기 제5단계에서 결정된 풍속의 차이를 합산한 결과가 기설정된 풍속 조건을 만족하는지를 판단하는 제6단계를 진행한다(S460). In operation S460, it is determined whether the sum of the wind speed determined in the third step and the wind speed determined in the fifth step satisfies a predetermined wind speed condition.
여기서, 상기 기설정된 풍속 조건은, 상기 제1 기준고도에 대한 풍속과 상기 제1 기준고도의 다음 기준고도에 대한 풍속 차의 합이, 이전에 측정된 바람 데이터에서의 기준고도에 대한 최소값과 최대값의 범위내에 포함되는 조건에 해당된다. Here, the predetermined wind speed condition is a condition in which the sum of the wind speed with respect to the first reference altitude and the wind speed difference with respect to the next reference altitude of the first reference altitude is the minimum value and the maximum value with respect to the reference altitude in the previously measured wind data It corresponds to the condition contained in the range of the value.
단계(S460)에서의 판단 결과, 상기 결정된 풍속이 기설정된 풍속 조건을 만족하면, 즉 결정된 두번째 기준고도의 풍속이 이전에 측정된 두번째 기준고도의 최소풍속값 이상이면서 최대풍속값 이하인 경우라면, 상기 제5단계에서 결정된 제1 기준고도의 다음 기준고도의 풍속값을 확정한다. If it is determined in step S460 that the determined wind speed satisfies the predetermined wind speed condition, that is, if the wind speed of the second reference height determined is equal to or greater than the minimum wind speed value of the second reference height previously measured and less than the maximum wind speed value, The wind speed value at the next reference altitude of the first reference altitude determined in the fifth step is determined.
반면, 단계(S460)에서의 판단 결과, 상기 결정된 풍속이 기설정된 풍속 조건을 만족하지 않으면, 즉 결정된 두번째 기준고도의 풍속이 이전에 측정된 두번째 기준고도의 최소풍속값 미만이거나 또는 최대풍속값를 초과하는 경우라면, 상기 제5단계의 결과를 무효로 하고 상기 제4단계의 과정을 재수행하는 단계를 진행한다.On the other hand, if it is determined in step S460 that the determined wind speed does not satisfy the predetermined wind speed condition, that is, if the wind speed of the determined second reference height is less than the minimum wind speed value of the second reference height previously measured or exceeds the maximum wind speed value The result of the fifth step is invalidated and the process of the fourth step is re-executed.
한편, 상기 제1단계 내지 제7단계들을 상기 기준고도의 마지막 고도에까지 반복적으로 적용하고(S470), 그 결과 상기 기준고도에 대한 풍속들을 하나로 연결하여 출력할 수 있다(S480)Meanwhile, the first to seventh steps are repeatedly applied to the final altitude of the reference altitude (S470), and as a result, the wind speeds for the reference altitude may be connected and output (S480)
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 풍속 및 풍속을 모델링한 그래프이다. 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따라 결정된 풍속 및 풍속에 의하여 실제와 유사한 임의의 바람을 생성할 수 있음을 알 수 있다.5 is a graph modeling wind speed and wind speed according to an embodiment of the present invention. As shown, it can be seen that any wind similar to the actual wind can be generated by the determined wind speed and wind speed according to the embodiment of the present invention.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 실시예에 의하면, 측정된 바람 데이터를 기초로 하여, 어느 환경에서든지 높은 신뢰성을 갖는 바람 모델링을 제공함으로써, 각 환경의 특성에 적합하게 실제와 유사한 임의의 바람을 생성할 수 있게 된다.As described above, according to the embodiment of the present invention, by providing the wind modeling with high reliability in any environment based on the measured wind data, it is possible to provide wind modeling suitable for any environment, . ≪ / RTI >
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이와 같은 특정 실시 예에만 한정되는 것은 아니므로, 본 발명은 본 발명의 사상 및 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양한 형태로 수정, 변경, 또는 개선될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, And may be modified, changed, or improved in various forms.
또한, 여기에서 기술된 본 발명에 따른 방법은 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 방법은 저장매체(예, 단말내부 메모리, 플래쉬 메모리, 하드디스크, 등)에 저장될 수 있고, 프로세서(예, 단말 내부 마이크로 프로세서)에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어 프로그램 내에 포함되는 코드들 또는 명령어들로 구현될 수 있다.
Further, the method according to the present invention described herein can be implemented in software, hardware, or a combination thereof. For example, a method according to the present invention may be stored in a software program that can be stored in a storage medium (e.g., terminal internal memory, flash memory, hard disk, etc.) and executed by a processor May be implemented with embedded codes or instructions.
Claims (8)
상기 기준고도에 대한 풍향 및 가중치를 계산하는 제2단계;
난수 기법을 통해, 상기 기준고도에서 제1 기준고도의 풍향을 결정하는 제3단계;
상기 결정된 풍향을 근거로 상기 제1 기준고도 및 상기 제1 기준고도의 다음 기준고도간의 고도 차를 산출하고, 히스토그램 기법을 사용하여 상기 다음 기준고도에 대한 풍향 범위를 결정하는 제4단계;
상기 결정된 풍향 범위에 근거하여, 상기 기준고도마다 가중치를 재설정하는 제5단계; 및
상기 재설정한 가중치가 적용된 난수 기법을 통해, 상기 다음 기준고도에 대한 풍향을 결정하는 제6단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법.A first step of obtaining a reference altitude based on the measured wind data;
A second step of calculating a wind direction and a weight for the reference altitude;
A third step of determining a direction of a first reference altitude at the reference altitude through a random number technique;
A fourth step of calculating an altitude difference between the first reference altitude and the next reference altitude of the first reference altitude based on the determined wind direction and determining a wind direction range with respect to the next reference altitude using a histogram technique;
A fifth step of resetting a weight for each reference altitude on the basis of the determined wind direction range; And
And determining a wind direction for the next reference altitude through a random number technique to which the reset weight is applied.
상기 제1단계 내지 제6단계들을 상기 기준고도의 마지막 고도에까지 반복적으로 적용하고, 그 결과 상기 기준고도에 대한 풍향들을 하나로 연결하여 출력하는 제7단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법.The method according to claim 1,
Further comprising: a seventh step of repeatedly applying the first to sixth steps up to the last altitude of the reference altitude, and outputting the result as a result of concatenating the wind directions with respect to the reference altitude; A wind modeling method applying the technique.
상기 제3단계에서 상기 난수 기법은, 상기 기준고도마다 가중치가 적용된 난수 기법인 것을 특징으로 하는 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법.The method according to claim 1,
Wherein the random number technique in the third step is a random number technique in which a weight is applied to each of the reference heights, wherein the difference technique and the probability technique are applied.
상기 기준고도에 대한 풍속을 계산하는 제2단계;
난수 기법을 통해, 상기 기준고도에서 제1기준고도에 대한 풍속을 결정하는 제3단계;
상기 결정된 풍속을 근거로 상기 제1 기준고도와 다음 기준고도간의 고도차를 산출하고, 난수 기법을 사용하여 상기 제1 기준고도의 풍속과 상기 다음 기준고도간의 풍속 차를 계산하는 제4단계;
상기 계산된 풍속 차를 근거로, 난수 기법을 사용하여 상기 제1 기준고도의 다음 기준고도의 풍속을 결정하는 제5단계;
상기 제3단계에서 결정된 풍속과 상기 제5단계에서 결정된 풍속의 차이를 합산한 결과가 기설정된 풍속 조건을 만족하는지를 판단하는 제6단계;
상기 판단 결과, 상기 결정된 풍속이 기설정된 풍속 조건을 만족하면, 상기 제5단계에서 결정된 제1 기준고도의 다음 기준고도의 풍속을 확정하고, 상기 결정된 풍속이 기설정된 풍속 조건을 만족하지 않으면 상기 제5단계의 결과를 무효로 하고 상기 제4단계의 과정을 재수행하는 제7단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법.A first step of obtaining a reference altitude based on the measured wind data;
A second step of calculating a wind speed with respect to the reference altitude;
A third step of determining a wind speed with respect to a first reference altitude at the reference altitude through a random number technique;
A fourth step of calculating an altitude difference between the first reference altitude and the next reference altitude based on the determined wind speed and calculating a wind speed difference between the wind speed of the first reference altitude and the next reference altitude using a random number technique;
A fifth step of determining a wind speed at a next reference altitude of the first reference altitude using a random number technique based on the calculated wind speed difference;
A sixth step of determining whether the result of summing up the difference between the wind speed determined in the third step and the wind speed determined in the fifth step satisfies predetermined wind speed conditions;
If it is determined that the determined wind speed satisfies the predetermined wind speed condition, the control unit determines the wind speed at the next reference height of the first reference height determined in the fifth step, and if the determined wind speed does not satisfy the predetermined wind speed condition, And a seventh step of invalidating the result of step 5 and re-executing the process of the fourth step.
상기 제1단계 내지 제7단계들을 상기 기준고도의 마지막 고도에까지 반복적으로 적용하고, 그 결과 상기 기준고도에 대한 풍속들을 하나로 연결하여 출력하는 제8단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법.5. The method of claim 4,
Further comprising the step of repeatedly applying the first to seventh steps to the final altitude of the reference altitude, and as a result, concurrently connecting the wind speeds to the reference altitude and outputting the results. A wind modeling method applying the technique.
상기 제3단계 및 제4단계에서,
상기 난수 기법은 동일 가중치가 적용된 난수 기법인 것을 특징으로 하는 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법.5. The method of claim 4,
In the third and fourth steps,
Wherein the random number scheme is a random number scheme with the same weighting applied thereto.
상기 제6단계에서, 상기 기설정된 풍속 조건은, 상기 제1 기준고도에 대한 풍속과 상기 제1 기준고도의 다음 기준고도에 대한 풍속 차의 합이, 이전에 측정된 바람 데이터에 대응되는 기준고도에 대한 최소값과 최대값의 범위내에 포함되는 조건인 것을 특징으로 하는 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법.5. The method of claim 4,
In the sixth step, the predetermined wind speed condition is set such that the sum of the wind speed for the first reference altitude and the wind speed difference for the next reference altitude of the first reference altitude is greater than a reference altitude And a wind modeling method applying a difference method and a probability technique.
상기 바람 데이터는 풍향 또는 풍속 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 차분방식과 확률기법을 적용한 바람 모델링 방법.The method according to claim 1 or 4,
Wherein the wind data is any one of a wind direction and a wind speed, and a wind modeling method applying a difference method and a probability method.
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