KR101710369B1 - System and method for predicting wind power ramp - Google Patents
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Abstract
본 발명은 풍력발전량의 급상승을 실시간으로 예측하기 위한 시스템 및 방법에 대한 것으로, 더욱 상세하게는 향후 일정 시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 램프레이트예측부와 기압정보와 풍력단지의 출력값을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값산정부와 상기 보정값산정부에서 산정된 보정값을 상기 램프레이트예측부에 예측된 램프레이트에 반영하여 램프정보를 생성하는 램프정보생성부를 포함하여, 풍력 발전량 급상승을 정확하게 예측할 수 있고, 예측 선행시간을 연장할 수 있으며, 사용자는 용이하게 발전량 급상승을 파악하여 대처할 수 있는 풍력발전량 급상승 예측 시스템 및 방법에 대한 것이다.The present invention relates to a system and method for predicting a sudden increase in wind power generation in real time, and more particularly, to a system and method for predicting a sudden rise in wind power generation amount in real time using a ramp rate predicting unit for predicting a ramp rate per unit time up to a predetermined time, And a lamp information generator for generating ramp information by reflecting a correction value calculated by the correction value calculating unit to the ramp rate predicted by the ramp rate predicting unit, And a user can easily grasp and cope with a sudden increase in the amount of power generation, and to a method and system for predicting the increase in the amount of wind power generation.
Description
본 발명은 풍력발전량의 급상승을 실시간으로 예측하기 위한 시스템 및 방법에 대한 것으로, 더욱 상세하게는 향후 일정 시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 램프레이트예측부와 기압정보와 풍력단지의 출력값을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값산정부와 상기 보정값산정부에서 산정된 보정값을 상기 램프레이트예측부에 예측된 램프레이트에 반영하여 램프정보를 생성하는 램프정보생성부를 포함하여, 풍력 발전량 급상승을 정확하게 예측할 수 있고, 예측 선행시간을 연장할 수 있으며, 사용자는 용이하게 발전량 급상승을 파악하여 대처할 수 있는 풍력발전량 급상승 예측 시스템 및 방법에 대한 것이다.The present invention relates to a system and method for predicting a sudden increase in wind power generation in real time, and more particularly, to a system and method for predicting a sudden rise in wind power generation amount in real time using a ramp rate predicting unit for predicting a ramp rate per unit time up to a predetermined time, And a lamp information generator for generating ramp information by reflecting a correction value calculated by the correction value calculating unit to the ramp rate predicted by the ramp rate predicting unit, And a user can easily grasp and cope with a sudden increase in the amount of power generation, and to a method and system for predicting the increase in the amount of wind power generation.
최근에는 자원의 고갈 문제 및 화석 연료 사용으로 인해 발생하는 환경오염, 온실효과 등의 문제로 인해 풍력, 조력, 태양열 등을 이용한 친환경 재생에너지에 대한 연구와 개발이 널리 이루어지고 있다. 재생에너지의 한 종류인 풍력은 무공해 에너지원으로써 태양열, 조력 등의 다른 재생에너지에 비해 경제성을 뛰어난 장점을 가지고 있다. 풍력은 위와 같은 장점을 가지나 자연적 조건에 따라 일정하게 유지되지 않는 단점을 가지는데, 전력계통을 운영할 때 풍력이 급격히 변할 경우 전력망이 불안정해지기 때문에 풍력 발전량을 미리 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 일 예로 하기의 특허문헌처럼 출력자료 또는/및 풍속 자료를 이용하여 풍력발전 장치의 발전량을 미리 예측하고 있다.In recent years, research and development of environmentally friendly renewable energy using wind power, tidal power, and solar heat have been widely carried out due to problems of exhaustion of resources and environmental pollution caused by the use of fossil fuel and greenhouse effect. As a kind of renewable energy, wind power is a pollution-free energy source and it has an advantage over economical efficiency compared to other renewable energy such as solar heat and tidal power. Wind power has the above advantages but it is not kept constant according to natural conditions. It is very important to predict the amount of wind power generation because the power grid becomes unstable when the wind power changes suddenly when operating the power system. Therefore, for example, the power generation amount of the wind power generator is predicted in advance using the output data and / or the wind velocity data as in the following patent documents.
<특허문헌><Patent Literature>
특허공개공보 제10-2012-0007783호(2012. 01. 25. 공개) "풍력발전장치의 발전량 예측방법"Patent Publication No. 10-2012-0007783 (published on Jan. 25, 2012) "Method of predicting generation amount of wind power generation device"
하지만, 종래의 발전량 예측방법은 일반적인 환경에서는 풍력 발전량의 예측 정확도가 높으나, 시간에 따라 풍속이 매우 급격히 변할 때 풍력 발전기의 출력이 급격히 증가 또는 감소하는 것을 의미하는 Wind power ramp 현상을 정확하게 예측할 수 없는 문제가 있다.However, the conventional power generation prediction method has a high prediction accuracy of the wind power generation in a general environment, but can not accurately predict the wind power ramp phenomenon, which means that the output of the wind power generator is rapidly increased or decreased when the wind speed is changed rapidly over time there is a problem.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로,SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems,
본 발명은 풍력 발전량 급상승(Ramp)을 야기하는 기상 현상을 고려하여 예측된 풍력 발전량을 보정하므로, 풍력 발전량 급상승을 정확하게 예측할 수 있는 풍력발전량 급상승 예측 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.An object of the present invention is to provide a system and method for predicting wind power generation soaring that accurately predicts a sudden increase in wind power generation amount because the predicted wind power generation amount is corrected in consideration of a meteorological phenomenon causing a wind power generation amount ramp.
또한, 본 발명은 풍속이 급변할 가능성이 있는 기압 차이를 이용하여 풍력 발전량 급상승을 예측하므로, 예측 선행시간을 연장할 수 있는 풍력발전량 급상승 예측 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.It is another object of the present invention to provide a system and method for predicting the wind power generation rate increase which can predict the leading time of wind power generation due to a sudden rise in the wind power generation rate using a difference in atmospheric pressure that can cause a rapid change in wind speed.
또한, 본 발명은 발전량 급상승의 발생 여부 및 종류를 제공하므로, 사용자는 용이하게 발전량 급상승을 파악하여 대처할 수 있는 풍력발전량 급상승 예측 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.It is another object of the present invention to provide a system and method for predicting the increase in the amount of power generation because the user can easily identify and cope with the increase in the amount of power generation.
본 발명은 앞서 본 목적을 달성하기 위해서 다음과 같은 구성을 가진 실시예에 의해서 구현된다.In order to achieve the above object, the present invention is implemented by the following embodiments.
본 발명의 일 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템은 예측범위시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 램프레이트예측부와, 실측 기압정보와 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값산정부와, 상기 보정값산정부에서 산정된 보정값을 상기 램프레이트예측부에서 예측된 램프레이트에 반영하여 램프정보를 생성하는 램프정보생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The ramp rate prediction unit includes a ramp rate predicting unit for predicting a ramp rate for each unit time up to a predicted range time, and a ramp rate correction unit for calculating a ramp rate correction value using actual measured pressure information and an actual output value of the wind farm. And a lamp information generating unit for generating lamp information by reflecting the correction value calculated by the correction value calculating unit to the lamp rate predicted by the lamp rate predicting unit.
본 발명의 다른 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템에 있어서 상기 보정값산정부는 실측 기압정보를 이용하여 현재를 기준으로 과거의 일정 시점까지 단위 시간별 기압경도를 생성하는 기압경도생성모듈과, 상기 기압경도생성모듈에서 생성된 기압경도와 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프의 발생 유무를 산정하는 램프발생판별모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the wind power generation surge prediction system according to another embodiment of the present invention, the correction value calculation unit includes a barometric pressure hardness generation module for generating barometric pressure hardness per unit time up to a certain point in the past based on the present pressure using the measured pressure information, And a ramp generation determining module for determining whether the ramp is generated for each unit time up to the predicted range time using the barometric hardness generated by the hardness generating module and the actual output value of the wind turbine.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템에 있어서 상기 보정값산정부는 상기 램프발생판별모듈에서 판정된 램프발생 유무, 상기 램프레이트예측부에서 예측된 램프레이트, 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값생성모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the wind power generation surge prediction system according to another embodiment of the present invention, the correction value calculation unit may determine whether or not the lamp is determined by the lamp generation determination module, the ramp rate predicted by the ramp rate prediction unit, And a correction value generation module for calculating a ramp rate correction value using the correction value.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템에 있어서 상기 램프발생판별모듈은 풍력단지의 실측 출력값과 기압경도를 변수로 하는 판별 함수를 이용하여 램프의 발생 유무를 산정하는 것을 특징으로 한다.In the wind power generation surge prediction system according to another embodiment of the present invention, the lamp generation determination module may be configured to estimate whether a lamp is generated by using a determination function having a measured output value and a barometric pressure hardness as variables .
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템에 있어서 상기 램프정보생성부는 상기 보정값산정부에서 산정된 램프레이트 보정값을 상기 램프레이트예측부에 예측된 램프레이트에 반영하여 예측범위시간까지 시간간격별 최종 램프레이트를 산정하는 램프레이트수정모듈과, 상기 램프레이트수정모듈에서 산정된 최종 램프레이트를 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프정보를 생성하는 램프정보산정모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the wind power generation surge prediction system according to another embodiment of the present invention, the ramp information generation unit may reflect the ramp rate correction value calculated by the correction value calculation unit to the ramp rate predicted by the ramp rate predicting unit, A ramp rate correction module for calculating a final ramp rate for each time interval and a lamp information calculation module for generating ramp information for each unit time up to a predicted range time using a final ramp rate calculated by the lamp rate correction module, do.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템에 있어서 상기 램프정보는 램프발생여부, 램프발생시의 램프 종류를 포함하는 것을 특징으로 한다.In another aspect of the present invention, the ramp information may include whether a ramp is generated and a ramp type when the ramp is generated.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템에 있어서 상기 램프발생여부는 │최종 ramp rate│/풍력단지 설비용량×100의 값이 20보다 크면 램프가 발생한 것으로 판별하고 이 조건에 만족하지 않으며 램프가 발생하지 않은 것으로 보며, 램프가 발생한 것으로 판별한 경우 최종 램프레이트가 0보다 크면 상향 램프가 발생한 것으로 0보다 적으면 하향 램프가 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.In the wind power generation surge prediction system according to another embodiment of the present invention, whether or not the lamp is generated is determined as a lamp is generated if the value of the final ramp rate / wind power facility capacity × 100 is greater than 20, If it is determined that the lamp has not occurred, it is determined that the upward ramp is generated when the final ramp rate is greater than 0, and the downward ramp is generated if the upward ramp is less than 0.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템에 있어서 상기 램프레이트예측부는 수집된 환경정보를 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지에 유입되는 바람의 풍속 및 풍향을 예측하는 풍속풍향예측모듈과, 상기 풍속풍향예측모듈에서 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지의 출력값을 예측하는 풍력출력예측모듈과, 상기 풍력출력예측모듈에서 예측된 풍력단지의 출력값을 이용하여 예측범위시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 램프레이트산정모듈을 포함하며, 상기 풍속풍향예측모듈은 가상수치 예보모듈인 WRF에 대해 시간지연 양상블 기법을 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지에 유입되는 바람의 풍속 및 풍향을 예측하게 되며, 상기 풍력출력예측모듈은 상기 풍속풍향예측모듈에서 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 풍력단지의 각 터빈별 허브 높이의 풍속을 추정하는 풍속추정모듈과, 상기 풍속추정모듈에서 추정된 풍속을 이용하여 각 터빈별 출력값을 산정하는 개별출력산정모듈과, 상기 개별출력산정모듈에서 산정된 각 터빈별 출력값을 합산하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지의 출력값을 생성하는 출력값생성모듈을 포함하고, 상기 개별출력산정모듈에서 각 터빈별 출력값을 산정하는 방법은 터빈의 풍속별 출력값을 곡선으로 나타내는 파워커브를 이용하는 것을 특징으로 한다.In the wind power generation surge forecasting system according to another embodiment of the present invention, the ramp rate predicting unit calculates the ramp rate of the wind power generation rate surplus by using the collected environment information to predict the wind speed and direction of the wind, A wind power prediction module for predicting an output value of the corresponding wind turbine per unit time up to the predicted range time using the wind speed and the wind direction predicted by the wind speed wind direction prediction module; And a ramp rate estimation module for predicting the ramp rate for each unit time up to the predicted range time using the time delay estimation method, The wind velocity and the wind direction of the wind flowing into the wind farm according to the time are predicted, The wind power prediction module includes an wind speed estimation module for estimating the wind speed of the hub height of each turbine of the wind farm using the wind speed and the wind direction predicted by the wind speed wind direction prediction module, And an output value generation module for summing the output values of the respective turbines calculated by the individual output estimation module and generating an output value of the corresponding wind turbine per unit time up to the predicted range time, The method for estimating the output value of each turbine in the estimation module is characterized by using a power curve that represents the output value of the turbine by the wind speed as a curve.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 방법에 있어서 수집된 환경정보를 이용하여 예측범위시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 램프레이트예측단계와, 수집된 실측 기압정보와 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값산정단계)와, 상기 보정값산정단계에서 산정된 보정값을 상기 램프레이트예측단계에 예측된 램프레이트에 반영하여 램프정보를 생성하고 단말기에 디스플레이하는 램프정보생성단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The ramp rate prediction step estimates the ramp rate for each unit time up to the predicted range time using the collected environment information in the wind power generation surge prediction method according to another embodiment of the present invention. And calculating lamp rate correction values by using the actual output values); and generating ramp information by reflecting the correction values calculated in the correction value calculating step to the ramp rates predicted in the ramp rate predicting step, And a lamp information generating step of displaying the lamp information.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 방법에 있어서 상기 보정값산정단계는 수집된 실측 기압정보를 이용하여 현재를 기준으로 과거의 일정 시점까지 단위 시간별 기압경도를 생성하는 기압경도생성단계와, 상기 기압경도생성단계에서 생성된 기압경도와 수집한 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프의 발생 유무를 산정하는 램프발생판별단계와, 상기 램프발생판별단계에서 판정된 램프발생 유무, 상기 램프레이트예측단계에서 예측된 램프레이트, (예측시간(T)-단위시간)시간의 풍속 및 풍향을 고려하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값생성단계를 포함하며, 상기 램프정보생성단계는 상기 보정값산정단계에서 산정된 램프레이트 보정값을 상기 램프레이트예측단계에 예측된 램프레이트에 반영하여 예측범위시간까지 시간간격별 최종 램프레이트를 산정하는 램프레이트수정단계와, 상기 램프레이트수정단계에서 산정된 최종 램프레이트를 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프정보를 생성하는 램프정보산정단계와, 예측범위시간까지 단위시간별 상기 램프레이트수정단계에서 산정된 최종 램프레이트 및 상기 램프정보산정단계에 생성된 램프발생여부, 램프 종류를 단말기에 디스플레이하는 램프정보제공단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the wind power generation surge prediction method according to another embodiment of the present invention, the correction value calculation step may include a pressure hardness generation step of generating a pressure hardness per unit time up to a certain point in the past based on the present measured pressure data, A ramp generation determining step of determining whether a ramp is generated for each unit time up to the predicted range time using the barometric hardness generated in the pressure hardness generation step and the actual output value of the collected wind turbine; And a correction value generating step of calculating a ramp rate correction value in consideration of the wind speed and the wind direction of the lamp time, the ramp rate, the ramp rate predicted in the ramp rate predicting step, and the (predicted time - unit time) The information generating step may include a step of calculating a ramp rate correction value calculated in the correction value calculating step, A ramp rate correction step of calculating a ramp rate for each unit of time up to a predicted range time using a final ramp rate calculated in the ramp rate correction step; And a lamp information providing step of displaying the final ramp rate calculated in the ramp rate correction step for each unit time up to the predicted range time and whether the lamp generated in the lamp information calculating step and the lamp type are displayed on the terminal. do.
본 발명은 앞서 본 실시예와 하기에 설명할 구성과 결합, 사용관계에 의해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.The present invention can obtain the following effects by the above-described embodiment, the constitution described below, the combination, and the use relationship.
본 발명은 풍력 발전량 급상승(Ramp)을 야기하는 기상 현상을 고려하여 예측된 풍력 발전량을 보정하므로, 풍력 발전량 급상승을 정확하게 예측할 수 있는 효과가 있다.The present invention corrects the predicted wind power generation amount in consideration of a meteorological phenomenon that causes a wind power generation amount increase (ramp), so that it is possible to accurately predict a wind power generation surge.
또한, 본 발명은 풍속이 급변할 가능성이 있는 기압 차이를 이용하여 풍력 발전량 급상승을 예측하므로, 예측 선행시간을 연장할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention predicts a sudden rise in the amount of wind power generation using a difference in atmospheric pressure in which the wind speed is likely to change suddenly, thereby extending the predicted lead time.
또한, 본 발명은 발전량 급상승의 발생 여부 및 종류를 제공하므로, 사용자는 용이하게 발전량 급상승을 파악하여 대처할 수 있는 효과가 있다.Also, since the present invention provides whether or not the power generation surge occurs, the user can easily grasp the power generation surge and cope with it.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템의 구성도.
도 2는 도 1의 램프레이트예측부의 세부구성을 나타내는 블럭도.
도 3은 도 1의 보정값산정부의 세부구성을 나타내는 블럭도.
도 4는 도 1의 램프정보생성부의 세부구성을 나타내는 블럭도.
도 5는 도 1의 저장부의 세부구성을 나타내는 블럭도.
도 6은 도 3의 보정값생성모듈의 램프레이트 보정값을 산정하는 방법을 설명하기 위한 참고도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 시스템을 이용하여 풍력발전량 급상승을 예측하는 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 8은 도 3의 보정값생성모듈의 램프레이트 보정값을 산정시 이용되는 1시간 선행 예측의 보정값 데이터 테이블을 나타내는 도표.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram of a wind power generation surge prediction system according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of the ramp rate predicting unit of FIG. 1; FIG.
3 is a block diagram showing a detailed configuration of the correction value calculation unit of FIG.
4 is a block diagram showing a detailed configuration of a ramp information generating unit of FIG.
5 is a block diagram showing a detailed configuration of the storage unit of FIG.
6 is a reference diagram for explaining a method of calculating a ramp rate correction value of the correction value generation module of FIG.
FIG. 7 is a flowchart illustrating a method for predicting a wind power generation surge using a prediction system according to an embodiment of the present invention; FIG.
8 is a chart showing a correction value data table of 1-hour preceding prediction used in calculating the correction value of ramp rate of the correction value generation module of FIG.
이하에서는 본 발명에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템 및 방법의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하도록 한다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 또한 명세서에 기재된 "...부, ...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of a system and method for predicting wind power increase in accordance with the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. Throughout the specification, when an element is referred to as "including" an element, it is understood that the element may include other elements as well as other elements, The term "part, module" or the like means a unit for processing at least one function or operation, which may be implemented by hardware, software, or a combination of hardware and software.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측 시스템의 구성도이며, 도 2는 도 1의 램프레이트예측부의 세부구성을 나타내는 블럭도이고, 도 3은 도 1의 보정값산정부의 세부구성을 나타내는 블럭도이며, 도 4는 도 1의 램프정보생성부의 세부구성을 나타내는 블럭도이고, 도 5는 도 1의 저장부의 세부구성을 나타내는 블럭도이며, 도 6은 도 3의 보정값생성모듈의 램프레이트 보정값을 산정하는 방법을 설명하기 위한 참고도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 시스템을 이용하여 풍력발전량 급상승을 예측하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 8은 도 3의 보정값생성모듈의 램프레이트 보정값을 산정시 이용되는 1시간 선행 예측의 보정값 데이터 테이블을 나타내는 도표이다.
1 is a block diagram showing a detailed configuration of a ramp rate predicting unit of FIG. 1, and FIG. 3 is a detailed block diagram of a ramp-rate predicting unit of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention. FIG. 4 is a block diagram showing the detailed configuration of the ramp information generating unit of FIG. 1, FIG. 5 is a block diagram showing the detailed configuration of the storage unit of FIG. 1, 7 is a flowchart for explaining a method of estimating a wind power generation surge using a prediction system according to an embodiment of the present invention. Is a chart showing a correction value data table of 1-hour preceding prediction used in calculating the ramp rate correction value of the correction value generation module of FIG.
본 발명의 일 실시예에 따른 풍력발전량 급상승 예측시스템을 도 1 내지 6을 참조하여 설명하면, 상기 풍력발전량 급상승 예측시스템(100)은 정보제공시스템(200) 및 출력값제공시스템(300)으로부터 정보를 수집하고 상기 예측시스템(100)에서 산정된 램프정보를 단말기(400)에 제공하는 송수신부(11)와, 상기 송수신부(11)에서 수집된 환경정보를 이용하여 향후 일정 시간(이하, '예측범위시간'이라 함)까지의 단위 시간별 풍력 발전량 변화량(이하, '램프레이트(ramp rate)'라 함)을 예측하는 램프레이트예측부(12)와, 상기 송수신부(11)에서 수집된 실측 기압정보와 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값산정부(13)와, 상기 보정값산정부(13)에서 산정된 보정값을 상기 램프레이트예측부(12)에 예측된 램프레이트에 반영하여 램프정보를 생성하는 램프정보생성부(14)와, 상기 예측시스템(100)에서 사용, 생성, 교환되는 정보를 저장하는 저장부(15)와, 상기 예측시스템(100)의 전체적인 제어를 수행하는 제어부(16) 등을 포함하여, 풍력 발전량 급상승(Wind power ramp)을 정확하게 예측할 수 있는 특징이 있다.
1 to 6, the wind power generation
상기 송수신부(11)는 정보제공시스템(200) 및 출력값제공시스템(300)으로부터 정보를 수집하고 상기 예측시스템(100)에서 산정된 램프정보를 단말기(400)에 제공한다. 상기 정보제공시스템(200)은 기압, 풍속, 풍향, 온도, 습도 등의 기상정보, 지형정보 등으로 이루어진 환경정보를 실측하여 제공하는 구성으로, 예컨대 각종 기상정보 및 지형정보를 센싱할 수 있는 센싱장치, 공적으로 기상정보 등을 제공하는 기상청 서버 등이 사용될 수 있다. 상기 송수신부(11)는 상기 정보제공시스템(200)으로부터 기압정보를 수집시, 풍력단지의 기압 및 풍력단지와 일정 거리(예컨대, 100km) 내의 지역에 위치하는 수집 가능한 단위 지점의 기압을 수집하고, 현재를 기준으로 과거의 일정 시점(예컨대, 과거 5시간)까지 단위 시간(예컨대, 1시간)별 기압을 수집하게 된다. 상기 출력값제공시스템(300)은 램프정보를 제공하고자 하는 해당 풍력단지의 발전량(출력값)을 실시간으로 실측하여 제공하는 구성이며, 상기 단말기(400)는 상기 예측시스템에서 제공하는 램프정보를 수신하여 디스플레이하는 구성으로, PC, 스마트폰, 태블릿PC 등의 정보를 디스플레이할 수 있는 다양한 전자기기가 사용될 수 있다.
The
상기 램프레이트예측부(12)는 상기 송수신부(11)에서 수집된 환경정보를 이용하여 향후 일정 시간(이하, '예측범위시간(예컨대, 향후 6시간)'이라 함)까지의 단위 시간(예컨대, 1시간)별 풍력 발전량 변화량(이하, '램프레이트(ramp rate)'라 함)을 예측하는 구성으로, 풍속풍향예측모듈(121), 풍력출력예측모듈(122), 램프레이트산정모듈(123) 등을 포함한다.The ramp
상기 풍속풍향예측모듈(121)은 상기 송수신부(11)에서 수집된 환경정보를 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지에 유입되는 바람의 풍속 및 풍향을 예측하는 구성으로, 수집된 환경정보를 이용하여 풍속 및 풍향을 예측하는 기존의 기상수치 예보모듈이 사용될 수 있으며, 일 예로 3차원 수치모듈인 WRF(Weather Research Forecasting)의 가상수치 예보모듈을 시간 차이를 두고 수행하여 어떤 특정한 시간대에 2개 이상의 기상수치 예보모듈의 풍속 및 풍향에 대한 예측값이 생성되도록 하고 이 값들에 가중치를 두어 최종 예측값을 생성하는 시간지연 앙상블 기법이 사용되게 된다. 즉, 상기 풍속풍향예측모듈(121)은 가상수치 예보모듈인 WRF에 대해 시간지연 양상블 기법을 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지에 유입되는 바람의 풍속 및 풍향을 예측하게 된다.The wind speed wind
상기 풍력출력예측모듈(122)은 상기 풍속풍향예측모듈(121)에서 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지의 발전량(출력값)을 예측하는 구성으로, 상기 풍속풍향예측모듈(121)에서 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 풍력단지의 각 터빈별 허브 높이의 풍속을 추정하는 풍속추정모듈(122a)과, 상기 풍속추정모듈(122a)에서 추정된 풍속을 이용하여 각 터빈별 발전량(출력값)을 산정하는 개별출력산정모듈(122b)과, 상기 개별출력산정모듈(122b)에 산정된 각 터빈별 출력값을 합산하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지의 출력값을 생성하는 출력값생성모듈(122c) 등을 포함한다. 상기 개별출력산정모듈(122b)에서 각 터빈별 출력값을 산정하는 방법은 이론식을 적용하거나 파워커브를 이용하는 등의 다양한 방법이 사용될 수 있으며, 일 예로 터빈의 풍속별 출력값을 곡선으로 나타내며 터빈 제조사에서 제공하는 기본적인 성능 자료인 파워커브를 이용하여 각 터빈별 출력값을 산정할 수 있다.The wind
상기 램프레이트산정모듈(123)은 상기 풍력출력예측모듈(122)에서 예측된 풍력단지의 출력값을 이용하여 예측범위시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 구성으로, 예컨대 상기 램프레이트는 하기의 수학식 1에 의해서 산정되게 되며, 렘프레이트가 0보다 크면 출력이 증감함을 나타내고, 0보다 작으면 출력이 감소하는 것을 의미한다.The ramp
[수학식 1][Equation 1]
Ramp rate=(예측시간)의 출력값(kW)-(예측시간-단위시간)의 출력값(kW)
(KW) - (predicted time - unit time) of the output value (kW) of Ramp rate = (predicted time)
상기 보정값산정부(13)는 상기 송수신부(11)에서 수집된 실시간 실측 기압정보와 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 구성으로, 기압경도생성모듈(131), 램프발생판별모듈(132), 보정값생성모듈(133) 등을 포함한다.The correction
상기 기압경도생성모듈(131)은 상기 송수신부(11)에서 수집된 실측 기압정보를 이용하여 현재를 기준으로 과거의 일정 시점(예컨대, 과거 5시간)까지 단위 시간(예컨대, 1시간)별 기압경도를 생성하는 구성으로, 하기의 수학식 2에 의해서 산정되게 된다.The barometric pressure
[수학식 2]&Quot; (2) "
기압 경도=│기압 경도 A│+│기압 경도 B│+│기압 경도 C│···Barometric hardness = Barometric hardness A | + | Barometric hardness B | + | Barometric hardness C |
(여기서, 기압 경도 A= 인근 A 지점의 기압-풍력단지기압(풍력단지의 실측자료가 없는 경우 가장 인접한 지역의 실측자료), 기압 경도 B= 인근 B 지점의 기압-풍력단지기압(풍력단지의 실측자료가 없는 경우 가장 인접한 지역의 실측자료)···)(Where the barometric hardness is A = atmospheric pressure at the nearby A point - the wind pressure at the neighboring area if there is no measured data of the wind tunnel), the barometric hardness B = the atmospheric pressure at the nearby B point - Actual data of the nearest area when there is no actual data)
상기 램프발생판별모듈(132)은 상기 기압경도생성모듈(131)에서 생성된 기압경도와 상기 송수신부(11)에서 수집한 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프(Ramp)의 발생 유무를 산정하는 구성으로, 예컨대 상기 램프발생판별모듈(132)은 풍력단지의 실측 출력값과 기압경도를 변수로 하는 판별 함수를 이용하여 램프의 발생 유무를 산정하게 된다. 상기 판별함수를 이용하여 램프의 발생 유무를 산정하는 방법은 하기에서 자세히 설명하기로 한다.The lamp
상기 보정값생성모듈(133)은 상기 램프발생판별모듈(132)에서 판정된 램프발생 유무, 상기 램프레이트예측부(12)에서 예측된 램프레이트, (예측시간(T)-단위시간)시간의 풍속 및 풍향을 고려하여 램프레이트 보정값을 산정한다. 상기 램프레이트 보정값은 도 6에 도시된 바와 같은 카테고리로 과거 특정 기간을 대상으로 예측값과 실측값을 비교하여 기설정된 데이터를 이용하여 결정되게 되는데, 상기 데이터를 이용하여 보정값을 산정하는 방법은 하기에서 자세히 설명하기로 한다. 상기 예측시스템은 풍속의 급변을 야기하는 기압 차이를 이용하여 풍력 발전량 급상승을 예측하므로, 예측 선행시간을 연장할 수 있는 특징이 있다.
The correction
상기 램프정보생성성부(14)는 상기 보정값산정부(13)에서 산정된 램프레이트 보정값을 상기 램프레이트예측부(12)에서 예측된 램프레이트에 반영하여 램프정보를 생성하는 구성으로, 램프레이트수정모듈(141), 램프정보산정모듈(142), 램프정보제공모듈(143) 등을 포함한다.The
상기 램프레이트수정모듈(141)은 상기 보정값산정부(13)에서 산정된 램프레이트 보정값을 상기 램프레이트예측부(12)에 예측된 램프레이트에 반영하여 예측범위시간까지 시간간격별 최종 램프레이트를 산정하는 구성으로, 예컨대 최종 램프레이트의 산정을 하기의 수학식 3에 의해 행하여지게 된다.The lamp
[수학식 3]&Quot; (3) "
최종 ramp rate=램프레이트예측부에서 예측된 ramp rate+보정값산정부에 산정된 램프레이트 보정값Final ramp rate = ramp rate predicted by the ramp rate predicting unit + ramp rate correction value calculated by the correction value calculating unit
상기 램프정보산정모듈(142)은 상기 램프레이트수정모듈(141)에서 산정된 최종 램프레이트를 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프정보를 생성하는 구성으로, 상기 램프정보는 램프발생여부, 램프발생시의 램프 종류 등을 포함한다. 예컨대 램프의 발생 여부는 │최종 ramp rate│/풍력단지 설비용량×100의 값이 20보다 크면 램프가 발생한 것으로 판별하고 이 조건에 만족하지 않으며 램프가 발생하지 않은 것으로 보며, 램프가 발생한 것으로 판별한 경우 최종 램프레이트가 0보다 크면 상향 램프(upward ramp)가 발생한 것으로 0보다 적으면 하향 램프(downward ramp)가 발생함을 의미한다.The lamp
상기 램프정보제공모듈(143)은 예측범위시간까지 단위시간별 상기 램프레이트수정모듈(141)에서 산정된 최종 램프레이트 및 상기 램프정보산정모듈(142)에 생성된 램프발생여부, 램프 종류를 상기 송수신부(11)를 통해 상기 단말기(400)에 디스플레이하게 된다. 상기단말기(400)를 통해 최종 램프레이트, 램프발생여부, 램프 종류를 실시간으로 확인하는 것이 가능하여, 사용자는 용이하게 발전량 급상승을 파악하여 대처할 수 있는 특징이 있다.
The lamp
상기 저장부(15)는 상기 예측시스템(100)에서 사용, 생성, 교환되는 정보를 저장하는 구성으로, 램프레이트예측부(12), 보정값산정부(13), 램프정보생성부(14)의 작동에 필요한 정보를 저장하는 작동정보모듈(151)과, 상기 송수신부(11)에서 수집한 정보를 저장하는 수집정보모듈(152)와, 상기 램프레이트예측부(12), 보정값산정부(13), 램프정보생성부(14)에 생성된 정보를 저장하는 생성정보모듈(153) 등을 포함한다. 상기 제어부(16)는 상기 예측시스템(100)의 전체적인 제어를 수행한다.
The
상기와 같은 구성을 포함하는 풍력발전량 급상승 예측 시스템을 이용하여 풍력발전량 급상승 예측하는 방법을 도 1 내지 7을 참조하여 살펴보면, 풍력발전량 급상승 예측 방법은 송수신부(11)가 정보제공시스템(200) 및 출력값제공시스템(300)으로부터 정보를 수집하는 정보수집단계(S1)와, 램프레이트예측부(12)가 상기 정보수집단계(S1)에서 수집된 환경정보를 이용하여 예측범위시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 램프레이트예측단계(S2)와, 보정값산정부(13)가 상기 정보수집단계(S1)에서 수집된 실측 기압정보와 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값산정단계(S3)와, 램프정보생성부(14)가 상기 보정값산정단계(S3)에서 산정된 보정값을 상기 램프레이트예측단계(S2)에 예측된 램프레이트에 반영하여 램프정보를 생성하고 단말기(400)에 디스플레이하는 램프정보생성단계(S4) 등을 포함한다. 하기에서 풍력발전량 급상승 예측 방법은 일 예를 통해 구체적으로 설명되는데, 현재시점에서 향후 6시간까지 예측범위시간으로 하고, 단위시간은 1시간으로 하고, 상기 정보수집단계(S1)에서 기압의 수집은 현재시점에서 과거 5시간까지 1시간 단위로 수집하게 된다.
Referring to FIGS. 1 to 7, a method for predicting the wind power generation surplus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. (S11) for collecting information from the output value providing system (300); an information collection step (S1) for collecting information from the output value providing system A ramp rate predicting step (S2) for predicting a ramp rate correction value, a correction value calculating section (13) for calculating a ramp rate correction value using actual measured pressure information collected in the information gathering step (S1) And a ramp information generating step of generating ramp information by reflecting the correction value calculated in the correction value calculating step in the ramp rate estimated in the ramp rate predicting step, The produce includes a lamp information generating step (S4) and so on for displaying to the terminal 400. The method of estimating the wind power generation surge will be described in detail with reference to an example. The predicted range time is set to 6 hours in the current time and the unit time is set to 1 hour. In the information collection step S1, From the present time to the past five hours, it will collect in one hour unit.
상기 정보수집단계(S1)는 송수신부(11)가 정보제공시스템(200) 및 출력값제공시스템(300)으로부터 정보를 수집하는 단계로, 상기 정보제공시스템(200)으로부터 기압, 풍속, 풍향, 온도, 습도 등의 기상정보, 지형정보 등으로 이루어진 실측 환경정보를 수집하고, 상기 출력값제공시스템(300)으로부터 램프정보를 제공하고자 하는 해당 풍력단지의 실측 출력값을 수집한다. 예컨대 상기 정보수집단계(S1)에서 상기 송수신부(11)는 상기 정보제공시스템(200)으로부터 기압정보를 수집시, 풍력단지의 기압 및 풍력단지와 100km 내의 지역에 위치하는 수집 가능한 단위 지점의 기압을 수집하고, 현재를 기준으로 과거 5시간까지 1시간별 기압을 수집하게 된다.
The information collecting step S1 collects information from the
상기 램프레이트예측단계(S2)는 램프레이트예측부(12)가 상기 정보수집단계(S1)에서 수집된 환경정보를 이용하여 예측범위시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 단계로, 풍속풍향예측단계(S21), 풍력출력예측단계(S22), 램프레이트산정단계(S23) 등을 포함한다.The ramp rate predicting step S2 is a step in which the ramp
상기 풍속풍향예측단계(S21)는 풍속풍향예측모듈(121)이 상기 정보수집단계(S1)에서 수집된 환경정보를 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지에 유입되는 바람의 풍속 및 풍향을 예측하는 단계로, 수집된 환경정보를 이용하여 풍속 및 풍향을 예측하는 기존의 기상수치 예보모듈이 사용될 수 있으며, 일 예로 가상수치 예보모듈인 WRF에 대해 시간지연 양상블 기법을 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지에 유입되는 바람의 풍속 및 풍향을 예측하게 된다.The wind speed wind direction predicting step S21 is a step of estimating the wind speed wind
상기 풍력출력예측단계(S22)는 풍력출력예측모듈(122)이 상기 풍속풍향예측단계(S21)에서 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지의 출력값을 예측하는 단계로, 상기 풍속추정모듈(112a)이 상기 풍속풍향예측단계(S21)에서 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 풍력단지의 각 터빈별 허브 높이의 풍속을 추정하는 풍속추정단계와, 개별출력산정모듈(122b)이 상기 풍속추정단계에서 추정된 풍속을 이용하여 각 터빈별 출력값을 산정하는 개별출력산정단계와, 출력값생성모듈(122c)이 상기 개별출력산정단계에 산정된 각 터빈별 출력값을 합산하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지의 출력값을 생성하는 출력값생성단계 등을 포함한다. 상기 개별출력산정단계에서 각 터빈별 출력값을 산정하는 방법은 이론식을 적용하거나 파워커브를 이용하는 등의 다양한 방법이 사용될 수 있으며, 일 예로 파워커브를 이용하여 각 터빈별 출력값을 산정할 수 있다. The step of predicting the wind power output S22 is a step of predicting the output value of the corresponding wind turbine per unit time up to the predicted range time using the wind speed and the wind direction predicted in the wind speed wind direction prediction step S21 The wind speed estimation module 112a estimates the wind speed of the hub height of each turbine of the wind farm using the wind speed and the wind direction predicted in the wind speed wind direction prediction step S21 and the wind speed estimation module 122b A step of calculating an output value for each turbine using the wind speed estimated in the wind speed estimating step, an output
상기 램프레이트산정단계(S23)은 상기 램프레이트산정모듈(123)이 상기 풍력출력예측단계(S22)에서 예측된 풍력단지의 출력값을 이용하여 예측범위시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 구성으로, 예컨대 상기 램프레이트는 상기의 수학식 1에 의해서 산정되게 되며, 렘프레이트가 0보다 크면 출력이 증감함을 나타내고, 0보다 작으면 출력이 감소하는 것을 의미한다. 표 1은 상기 램프레이트예측단계(S2)를 수행하여 얻은 데이터의 구체적인 예를 나타내는데, 표 1에는 풍속풍향예측단계(S21)에서 예측된 풍속 및 풍향, 풍력출력예측단계(S22)에서 예측된 풍력단지의 출력값, 램프레이트산정단계(S23)에서 예측된 램프레이트 등이 기재되어 있다.The ramp rate calculation step S23 is a configuration in which the ramp
(실측값)current time
(Measured value)
예측값
Predicted value
상기 보정값산정단계(S3)는 보정값산정부(13)가 상기 정보수집단계(S1)에서 수집된 실측 기압정보와 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 단계로, 기압경도생성단계(S31), 램프발생판별단계(S32), 보정값생성단계(S33) 등을 포함한다.The correction value calculating step S3 is a step of calculating a ramp rate correction value by using the actual pressure value information collected in the information collecting step S1 and the actual output value of the wind turbine, A generation step S31, a lamp generation determination step S32, a correction value generation step S33, and the like.
상기 기압경도생성단계(S31)는 상기 기압경도생성모듈(131)이 상기 정보수집단계(S1)에서 수집된 실측 기압정보를 이용하여 현재를 기준으로 과거의 일정 시점(예컨대, 과거 5시간)까지 단위 시간(예컨대, 1시간)별 기압경도를 생성하는 단계로, 예컨대 상기의 수학식 2에 의해서 산정되게 된다.The barometric hardness generation step S31 may be performed until the barometric pressure
상기 램프발생판별단계(S32)는 상기 램프발생판별모듈(132)이 상기 기압경도생성단계(S31)에서 생성된 기압경도와 상기 정보수집단계(S1)에서 수집한 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프(Ramp)의 발생 유무를 산정하는 단계로, 예컨대 상기 램프발생판별단계(S32)는 풍력단지의 실측 출력값과 기압경도를 변수로 하는 판별 함수를 이용하여 램프의 발생 유무를 산정하게 된다. 일 예의 상기 판별함수는 하기의 수학식 4와 같으며, 하기의 수학식 4에서 계수(A1, A2,···,B1, B2,···, C1, C2,···)는 해당 발전단지의 과거 출력값과 실측값을 토대로 통계분석(SPSS, SAS 등을 이용)을 통해 도출할 수 있고, 계수(A1, A2,···,B1, B2,···, C1, C2,···)는 램프발생과 램프미발생에 대해 각각의 값을 가지게 된다. 상기 램프발생판별단계(S32)에서는 램프발생과 램프미발생의 두 판별함수를 통해 계산된 값 중 더 큰 값을 가지는 분류에 해당한다고 판정하게 된다. 일 예의 램프판별 함수의 계수는 표 2와 같게 된다.The lamp generation determining step S32 may be performed by the lamp
[수학식 4]&Quot; (4) "
1) 1 시간 선행 예측 Ramp 판별 함수=A1×현재 출력값+B1×(│현재 기압 경도│+│1시간 전 기압 경도│+│2시간 전 기압 경도│+│3시간 전 기압 경도│+│4시간 전 기압 경도│+│5시간 전 기압 경도│)+C11) 1 hour forward prediction Ramp discriminant function = A1 × present output value + B1 × (current pressure hysteresis + + 1 hour electric pressure hardness + 2 hours electric pressure hardness + 3 hours electric pressure hardness + Hour total pressure hardness │ + │5 hour total pressure hardness │) + C1
2) 2 시간 선행 예측 Ramp 판별 함수=A2×현재 출력값+B2×(│현재 기압 경도│+│1시간 전 기압 경도│+│2시간 전 기압 경도│+│3시간 전 기압 경도│+│4시간 전 기압 경도│)+C22) 2-hour forward prediction Ramp discriminant function = A2 × present output value + B2 × (current pressure hysteresis │ + │1 hour electric pressure hardness │ + │2 hour electric pressure hardness │ + │3 hour electric pressure hardness │ + │4 Hour total pressure hardness │) + C2
3) 3 시간 선행 예측 Ramp 판별 함수=A3×현재 출력값+B3×(│현재 기압 경도│+│1시간 전 기압 경도│+│2시간 전 기압 경도│+│3시간 전 기압 경도│)+C33) Preliminary forecast for 3 hours Ramp discriminant function = A3 × present output value + B3 × (current pressure hardness │ + │1 hour electric pressure hardness │ + │2 hour electric pressure hardness │ + │3 hour electric pressure hardness │) + C3
4) 4 시간 선행 예측 Ramp 판별 함수=A4×현재 출력값+B4×(│현재 기압 경도│+│1시간 전 기압 경도│+│2시간 전 기압 경도│)+C44) 4-hour precedent prediction Ramp discriminant function = A4 × present output value + B4 × (current pressure hardness │ + │1 hour electric pressure hardness │ + │2 hour electric pressure hardness │) + C4
5) 5 시간 선행 예측 Ramp 판별 함수=A5×현재 출력값+B5×(│현재 기압 경도│+│1시간 전 기압 경도│)+C55) 5-hour forward prediction Ramp discriminant function = A5 × current output value + B5 × (current pressure hardness │ + │1 hour electric pressure hardness │) + C5
6) 6 시간 선행 예측 Ramp 판별 함수=A6×현재 출력값+B6×(│현재 기압 경도│)+C66) 6-hour precedent prediction Ramp discriminant function = A6 × present output value + B6 × (current pressure hardness │) + C6
(A)Current output
(A)
(B)Barometric hardness
(B)
(C)a constant
(C)
1 hour advance forecast
2-hour advance forecast
3-hour advance forecast
4 Hours Forecast
5 Hours Forecast
상기 보정값생성단계(S33)는 상기 보정값생성모듈(133)이 상기 램프발생판별단계(S32)에서 판정된 램프발생 유무, 상기 램프레이트예측단계(S2)에서 예측된 램프레이트(1차 예측값), (예측시간(T)-단위시간)시간의 풍속 및 풍향을 고려하여 램프레이트 보정값을 산정한다. 상기 램프레이트 보정값은 도 6에 도시된 바와 같은 카테고리로 과거 특정 기간을 대상으로 예측값과 실측값을 비교하여 기설정된 데이터를 이용하여 결정되게 되는데, 도 8은 예측값과 실측값을 비교하여 기설정된 1시간 선행 예측의 보정값 데이터 테이블의 일 예를 나타낸다. 도시하지 않았지만, 2 내지 6시간 각각의 선행 예측 보정값 역시 예측값과 실측값을 비교하여 기설정된 데이터 테이블을 이용하여 구해지게 된다. 표 3은 상기 보정값산정단계(S3)를 수행하여 얻은 데이터의 구체적인 예를 나타내는데, 표 3에는 기압경도생성단계(S31)에서 생성된 기압경도, 램프발생판별단계(S32)에서 판별된 램프발생여부, 보정값생성단계(S33)에서 생성된 램프레이트 보정값이 기재되어 있다.The correction value generation step S33 may include the step of determining whether the lamp has been determined in the lamp generation determination step S32, the ramp rate predicted in the ramp rate prediction step S2 ), And (predicted time (T) - unit time), and calculates the ramp rate correction value. The ramp rate correction value is determined using predetermined data by comparing a predicted value and an actual value with respect to a past specific period in a category as shown in FIG. 6. FIG. 8 is a graph showing a relationship between a predicted value and an actual value, 1 shows an example of a correction value data table of one-hour precedence prediction. Though not shown, each of the preceding predicted correction values for 2 to 6 hours is also calculated using a predetermined data table by comparing the predicted value and the measured value. Table 3 shows a specific example of the data obtained by performing the correction value calculation step S3. Table 3 shows the barometric hardness generated in the pressure hardness generation step S31, the lamp hardness determined in the lamp occurrence determination step S32, And the ramp rate correction value generated in the correction value generation step S33 are described.
상기 램프정보생성단계(S4)는 램프정보생성부(14)가 상기 보정값산정단계(S3)에서 산정된 보정값을 상기 램프레이트예측단계(S2)에 예측된 램프레이트에 반영하여 램프정보를 생성하고 단말기(400)에 디스플레이하는 단계로, 램프레이트수정단계(S41), 램프정보산정단계(S42), 램프정보제공단계(S43) 등을 포함한다.The ramp information generating step S4 is a step in which the ramp
상기 램프레이트수정단계(S41)는 램프레이트수정모듈(141)이 상기 보정값산정단계(S3)에서 산정된 램프레이트 보정값을 상기 램프레이트예측단계(S2)에 예측된 램프레이트에 반영하여 예측범위시간까지 시간간격별 최종 램프레이트를 산정하는 단계로, 예컨대 최종 램프레이트의 산정을 상기의 수학식 3에 의해 행하여지게 된다.The ramp rate correction step S41 may be performed such that the ramp
상기 램프정보산정단계(S42)는 램프정보산정모듈(142)이 상기 램프레이트수정단계(S41)에서 산정된 최종 램프레이트를 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프정보를 생성하는 단계로, 상기 램프정보는 램프발생여부, 램프발생시의 램프 종류 등을 포함한다. 예컨대 램프의 발생 여부는 │최종 ramp rate│/풍력단지 설비용량×100의 값이 20보다 크면 램프가 발생한 것으로 판별하고 이 조건에 만족하지 않으며 램프가 발생하지 않은 것으로 보며, 램프가 발생한 것으로 판별한 경우 최종 램프레이트가 0보다 크면 상향 램프(upward ramp)가 발생한 것으로 0보다 적으면 하향 램프(downward ramp)가 발생함을 의미한다.The lamp information calculation step S42 is a step in which the lamp
상기 램프정보제공단계(S43)은 램프정보제공모듈(143)이 예측범위시간까지 단위시간별 상기 램프레이트수정단계(S41)에서 산정된 최종 램프레이트 및 상기 램프정보산정단계(S42)에 생성된 램프발생여부, 램프 종류를 송수신부(11)를 통해 상기 단말기(400)에 디스플레이한다. 표 4는 상기 램프정보생성단계(S4)를 수행하여 얻은 데이터의 구체적인 예를 나타내는데, 표 4에는 램프레이트수정단계(S41)에서 산정된 최종 램프레이트 및 램프정보산정단계(S42)에 생성된 램프발생여부, 램프 종류가 기재되게 된다.The lamp information providing step S43 may include a step of providing the lamp
이상에서, 출원인은 본 발명의 다양한 실시예들을 설명하였지만, 이와 같은 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 일 실시예일 뿐이며, 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 한 어떠한 변경예 또는 수정예도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, Should be interpreted as falling within the scope of.
11: 송수신부 12: 램프레이트예측부 13: 보정값산정부
14: 램프정보생성부 15: 저장부 16: 제어부
121: 풍속풍향예측모듈 122: 풍력출력예측모듈 123: 렘프레이트산정모듈
131: 기압경도생성모듈 132: 램프발생판별모듈 133: 보정값생성모듈
141: 램프레이트수정모듈 142: 램프정보산정모듈 143: 램프정보제공모듈
151: 작동정보모듈 152: 수집정보모듈 153: 생성정보모듈
122a: 풍속추정모듈 122b: 개별출력산정모듈 122c: 출력값생성모듈
100: 예측시스템 200: 정보제공시스템 300: 출력값제공시스템
400: 단말기11: Transmitting / receiving unit 12: ramp rate predicting unit 13:
14: lamp information generation unit 15: storage unit 16: control unit
121 wind speed
131: pressure hardness generation module 132: lamp generation determination module 133: correction value generation module
141: lamp rate correction module 142: lamp information estimation module 143: lamp information provision module
151: Operation information module 152: Collection information module 153: Creation information module
122a: Wind speed estimation module 122b: Individual
100: prediction system 200: information providing system 300: output value providing system
400: terminal
Claims (10)
상기 보정값산정부는, 실측 기압정보를 이용하여 현재를 기준으로 과거의 일정 시점까지 단위 시간별 기압경도를 생성하는 기압경도생성모듈과, 상기 기압경도생성모듈에서 생성된 기압경도와 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프의 발생 유무를 산정하는 램프발생판별모듈과, 상기 램프발생판별모듈에서 판정된 램프발생 유무, 상기 램프레이트예측부에서 예측된 램프레이트, 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값생성모듈을 포함하고,
상기 램프발생판별모듈은, 풍력단지의 실측 출력값과 기압경도를 변수로 하는 판별 함수를 이용하여 램프의 발생 유무를 산정하는 것을 특징으로 하는 풍력발전량 급상승 예측 시스템.A ramp rate predicting unit for predicting a ramp rate per unit time up to a predicted range time, a correction value calculating unit for calculating a ramp rate correction value using actual measured pressure information and an actual output value of the wind farm, And a ramp information generator for generating ramp information by reflecting the value of the ramp rate predicted by the ramp rate predicting unit to the ramp rate predicted by the ramp rate predicting unit,
The correction value calculator includes a barometric pressure hardness generating module for generating a barometric pressure hardness per unit time up to a certain point in the past based on the present pressure using the measured pressure information, A ramp generation determining module for determining whether a ramp is generated for each unit time up to the predicted range time using the ramp rate prediction module; And a correction value generation module for calculating a ramp rate correction value using the correction value,
Wherein the lamp occurrence determination module estimates whether a lamp is generated by using a discrimination function having a measured output value and a barometric pressure hardness as variables.
상기 보정값산정부에서 산정된 램프레이트 보정값을 상기 램프레이트예측부에 예측된 램프레이트에 반영하여 예측범위시간까지 시간간격별 최종 램프레이트를 산정하는 램프레이트수정모듈과, 상기 램프레이트수정모듈에서 산정된 최종 램프레이트를 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프정보를 생성하는 램프정보산정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전량 급상승 예측 시스템.2. The apparatus of claim 1, wherein the lamp information generating unit
A ramp rate correction module for calculating a ramp rate correction value calculated by the correction value calculation unit to a ramp rate predicted by the ramp rate predicting unit and calculating a final ramp rate for each time interval until a predicted range time; And a lamp information estimation module for generating lamp information for each unit time up to the predicted range time using the calculated final lamp rate.
램프발생여부, 램프발생시의 램프 종류를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전량 급상승 예측 시스템.6. The method of claim 5,
And the type of the lamp when the lamp is generated.
상기 램프발생여부는 │최종 ramp rate│/풍력단지 설비용량×100의 값이 20보다 크면 램프가 발생한 것으로 판별하고 이 조건에 만족하지 않으며 램프가 발생하지 않은 것으로 보며, 램프가 발생한 것으로 판별한 경우 최종 램프레이트가 0보다 크면 상향 램프가 발생한 것으로 0보다 적으면 하향 램프가 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 풍력발전량 급상승 예측 시스템.The method according to claim 6,
Whether or not the lamp is generated is determined as a ramp has occurred if the value of the final ramp rate / wind power facility capacity × 100 is greater than 20. If it is determined that the ramp has not occurred, And if the final ramp rate is greater than 0, it is determined that the upward ramp has occurred and that the down ramp has occurred if the final ramp rate is less than 0.
상기 램프레이트예측부는 수집된 환경정보를 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지에 유입되는 바람의 풍속 및 풍향을 예측하는 풍속풍향예측모듈과, 상기 풍속풍향예측모듈에서 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지의 출력값을 예측하는 풍력출력예측모듈과, 상기 풍력출력예측모듈에서 예측된 풍력단지의 출력값을 이용하여 예측범위시간까지의 단위 시간별 램프레이트를 예측하는 램프레이트산정모듈을 포함하며,
상기 풍속풍향예측모듈은 가상수치 예보모듈인 WRF에 대해 시간지연 양상블 기법을 이용하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지에 유입되는 바람의 풍속 및 풍향을 예측하게 되며,
상기 풍력출력예측모듈은 상기 풍속풍향예측모듈에서 예측된 풍속 및 풍향을 이용하여 풍력단지의 각 터빈별 허브 높이의 풍속을 추정하는 풍속추정모듈과, 상기 풍속추정모듈에서 추정된 풍속을 이용하여 각 터빈별 출력값을 산정하는 개별출력산정모듈과, 상기 개별출력산정모듈에서 산정된 각 터빈별 출력값을 합산하여 예측범위시간까지 단위 시간별 해당 풍력단지의 출력값을 생성하는 출력값생성모듈을 포함하고, 상기 개별출력산정모듈에서 각 터빈별 출력값을 산정하는 방법은 터빈의 풍속별 출력값을 곡선으로 나타내는 파워커브를 이용하는 것을 특징으로 하는 풍력발전량 급상승 예측 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the ramp rate predicting module comprises a wind speed wind direction prediction module for predicting the wind speed and direction of the wind flowing into the wind farm according to the unit time up to the predicted range time using the collected environment information, A predictor for predicting an output value of the corresponding wind turbine for each unit time up to a predicted range time, a lamp for predicting a ramp rate per unit time up to the predicted range time using the output value of the wind turbine predicted by the wind output prediction module, A rate calculation module,
The wind speed direction prediction module estimates the wind speed and direction of the wind flowing into the corresponding wind turbine per unit time up to the predicted range time using the time delay enabling method for the virtual numerical prediction module WRF,
The wind power prediction module includes an wind speed estimation module for estimating the wind speed of the hub height of each turbine of the wind farm using the wind speed and the wind direction predicted by the wind speed wind direction prediction module, And an output value generation module for generating an output value of the corresponding wind turbine for each unit time up to a predicted range time by summing the output values of the respective turbines calculated by the individual output estimation module, Wherein the method for calculating the output value for each turbine in the output estimation module uses a power curve that represents the output value of the turbine by the wind speed as a curve.
상기 보정값산정단계는 수집된 실측 기압정보를 이용하여 현재를 기준으로 과거의 일정 시점까지 단위 시간별 기압경도를 생성하는 기압경도생성단계와, 상기 기압경도생성단계에서 생성된 기압경도와 수집한 풍력단지의 실측 출력값을 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프의 발생 유무를 산정하는 램프발생판별단계와, 상기 램프발생판별단계에서 판정된 램프발생 유무, 상기 램프레이트예측단계에서 예측된 램프레이트, (예측시간(T)-단위시간)시간의 풍속 및 풍향을 고려하여 램프레이트 보정값을 산정하는 보정값생성단계를 포함하고,
상기 램프정보생성단계는 상기 보정값산정단계에서 산정된 램프레이트 보정값을 상기 램프레이트예측단계에 예측된 램프레이트에 반영하여 예측범위시간까지 시간간격별 최종 램프레이트를 산정하는 램프레이트수정단계와, 상기 램프레이트수정단계에서 산정된 최종 램프레이트를 이용하여 예측범위시간까지 단위시간별 램프정보를 생성하는 램프정보산정단계와, 예측범위시간까지 단위시간별 상기 램프레이트수정단계에서 산정된 최종 램프레이트 및 상기 램프정보산정단계에 생성된 램프발생여부, 램프 종류를 단말기에 디스플레이하는 램프정보제공단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전량 급상승 예측 방법.A ramp rate predicting step of predicting a ramp rate per unit time up to the predicted range time using the collected environmental information, a correction value calculating step of calculating a ramp rate correction value using the measured actual pressure value and the measured output value of the wind farm And a lamp information generating step of generating ramp information by reflecting the correction value calculated in the correction value calculating step to the ramp rate predicted in the ramp rate predicting step and displaying it on the terminal,
Wherein the calibration value calculation step includes a barometric pressure hardness generation step of generating a barometric pressure hardness for each unit time based on the current measured value using the collected measured pressure information, A ramp generation determining step of determining whether or not a ramp is generated for each unit time up to a predicted range time using a measured output value of the complex; a step of determining whether or not the lamp is determined in the lamp generation determining step, A correction value generation step of calculating a ramp rate correction value in consideration of the wind speed and the wind direction of the time of the predicted time (T) - unit time)
The ramp information generating step may include a ramp rate correcting step of calculating a ramp rate correction value calculated in the correction value calculating step to a predicted ramp rate in the ramp rate predicting step and calculating a final ramp rate in each time interval up to a predicted range time A ramp information calculation step of generating ramp information for each unit time up to the predicted range time using the final ramp rate estimated in the ramp rate correction step; And a lamp information providing step of displaying on the terminal whether or not the lamp is generated in the lamp information calculating step.
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011038498A (en) * | 2009-08-18 | 2011-02-24 | Hitachi Ltd | Wind farm control system, wind farm control device, and wind farm control method |
JP2013050417A (en) * | 2011-08-31 | 2013-03-14 | Seiko Epson Corp | Wind direction and wind speed information providing system and wind direction and wind speed information providing method |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011038498A (en) * | 2009-08-18 | 2011-02-24 | Hitachi Ltd | Wind farm control system, wind farm control device, and wind farm control method |
JP2013050417A (en) * | 2011-08-31 | 2013-03-14 | Seiko Epson Corp | Wind direction and wind speed information providing system and wind direction and wind speed information providing method |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107482657A (en) * | 2017-08-10 | 2017-12-15 | 广州供电局有限公司 | Wind-powered electricity generation climbing rate stabilizes method and system in real time |
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