KR101866505B1 - 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법 - Google Patents

복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 복잡지형에서 풍력자원 조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에 관한 것으로서, 전산유체역학으로 만든 시뮬레이션을 이용하여 라이다 측정오차를 최소화 할 수 있는 라이다 설치 위치와 설치각 및 방위를 파악할 수 있는, 복잡지형에서 풍력자원 조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에 관한 것이다.

Description

복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법{Optimum position of LIDAR deployment in complex terrain for wind resource assessment}
본 발명은, 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 라이다 측정원리를 이용하여 획득한 측정지점의 바람벡터와 전산유체역학(CFD)를 이용하여 획득한 측정지점 바람벡터를 비교 분석하여, 라이다 측정원리에서 레이저가 측정지점이 위치되는 연직축(vertical axis)으로부터 경사각(inclination angle)을 가지고 발사되어야 하기 때문에 발생하는 라이다 측정오차를 최소화 할 수 있는, 원격탐사장비 최적 설치위치 결정방법에 관한 것이다.
풍력자원평가(wind resource assessment) 중 측정조사의 주된 목적은 발전량 예측의 불확도를 최소화하기 위한 목적을 가지며, 이를 위하여 기상학적 대표지점에 기상탑을 설치하고 충분한 기간 동안 풍력터빈 블레이드의 회전구간에서 기상요소를 측정하여야 한다.
그러나, 복잡지형에서는 풍계의 복잡성 때문에 하나의 기상탑으로 전체 대상지역을 대표하기 어려웠으며, 다수의 기상탑을 설치할 경우 설치되는 기상탑의 개수에 대응하여 비용 소모가 커지는 문제점이 있다.
따라서, 1기의 기상탑을 설치함과 동시에 이동성 LiDAR를 병행 사용하는 방법이 제시되었으나, LiDAR의 경우 측정하고자 하는 위치에서 연직방향에 위치된 측정지점에서 나타나는 기상요소를 측정하는 것이 아니라, 측정하고자 하는 지점 주위 공간에서 나타나는 기상요소를 측정한 후 연산하여 측정하고자 하는 지점에서 나타나는 기상요소를 예측하는 방식을 사용하기 때문에, 복잡지형에서 수평방향 측정오차가 크게 발생하는 문제점이 있었다.
도 1내지 도 3을 참조하여 설명하면, 복잡지형은 도 1에 도시된 바와 같이 지면 형상이 평탄하지 않고 복잡한 형상을 가지며 지형을 형성하는 인접한 대지면의 높이가 서로 다르기 때문에 지형의 일 지점에서 연직방향에 위치되는 풍계와, 지형의 타 지점에서 연직방향에 위치되는 풍계가 서로 다르게 나타난다. 즉, 지형(10)이 제1 지면(A)과, 제2 지면(B)과, 제3 지면(C)과, 제4 지면(D)으로 이루어질 경우, 각각의 지면(A, B, C, D)의 형상과 높이가 서로 다르므로 지면의 상측에 위치되는 풍력자원평가 측정지점(P)과 수평방향에 위치되는 제1 측정평면(A')과, 제2 측정평면(B')과, 제3 측정평면(C')과, 제4 측정평면(D')에서의 풍향 및 풍속이 서로 다르게 나타나는 것이다.
결국, 도 2에 도시된 바와 같이 측정지점(P)의 기상요소를 측정하기 위하여 동서남북 4방위로 레이저빔을 발사하고, 발사된 레이저빔이 측정하고자 하는 검출체적(1, 2, 3, 4)을 통과하는 미세먼지, 에어로졸(natural aerosils) 등의 도플러 이동속도를 측정하여, 각각의 검출체적(1, 2, 3, 4)을 통과하는 공기의 이동벡터를 유추한 후 각각의 검출체적(1, 2, 3, 4)에서 측정된 공기의 이동 벡터를 합연산하여 중심에 위치되는 측정지점(P)의 바람벡터를 도출하는 라이다(20)의 경우, 복잡지형에 따른 풍속분포의 비균질성에의해 측정오차가 발생하여 측정지점(P)에서의 정확한 바람벡터를 도출할 수 없는 문제가 있었던 것이다.
상기와 같이 라이다의 측정오차 보정을 위하여 라이다의 측정오차가 최소화되는 설치지점과 설치각도를 제시할 수 있는 방법의 필요성이 대두되고 있다.
특허문헌 1) 국내공개특허공보 제2002-0008444호(명칭: 광섬유 수신 광학계가 구비된 라이다 시스템을 이용한 3차원 풍향 풍속 측정, 공개일: 2002.01.31)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서 본 발명의 목적은, 라이다의 측정오차가 최소가 되는 라이다 설치지점과 설치각도를 도출하여, 기상탑과 라이다를 이용한 풍력자원평가의 신뢰성을 향상시키는 것이다.
상세히 설명하면, 복잡지형에서 측정하고자 하는 지점의 수평방향 풍속분포가 비균질화되며 나타나는 라이다의 측정 오차를 최소화되는 라이다 설치위치를 도출하여 최소의 기상탑으로 신뢰성 있는 풍력자원평가가 이루어질 수 있게 하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법은, 풍력자원측정 대상지역을 설정하고 대상지역의 지형데이터를 획득하는 지형데이터 획득단계(S100); 상기 지형데이터 획득단계(S100)에서 획득된 데이터를 기반으로 대상지역의 3차원 대기유동장 데이터를 획득하는 수치해석 데이터 획득단계(S200); 획득된 데이터를 기반으로 시뮬레이션된 공간에 가상의 라이다가 설치되는 지점을 설정하고, 라이다 측정원리를 이용하여 측정지점의 바람벡터를 도출하는 라이다를 이용한 바람벡터 회득단계(S300); 상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)에서 획득된 측정지점 바람벡터와, 상기 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300)에서 도출된 측정지점 바람벡터를 비교 분석하는 라이다 측정오차 계산단계(S400); 및 상기 라이다 측정오차 계산단계(S400)에서 획득한 라이다 측정오차를 기반으로 적합한 라이다 설치지점과 설치각도를 판별하는 설치위치 결정단계(S500); 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)는 풍향을 다축으로 분할하는 풍향 구간 분할단계(S210)와, 상기 풍향 구간 분할단계(S210)에서 분할된 각각의 풍향 구간별 대기유동장의 데이터를 획득하는 정밀 대기유동장 데이터 획득단계(S220)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300)는, 라이다를 설치할 수 있는 위치를 일정 간격으로 분할한 격자점을 형성하는 라이다 설치지점 생성단계(S310)와, 상기 격자점에 가상의 라이다를 설치하는 라이다 설치단계(S320)와, 상기 라이다 설치단계(S320)에서 설치된 라이다의 측정원리를 이용하여 측정지점 바람벡터 도출을 위한 검출체적 바람벡터를 수치해석 데이터로부터 추출하는 라이다 시뮬레이션 단계(S330)와, 상기 라이다 시뮬레이션 단계에서 획득된 검출체적의 바람벡터를 벡터 합성하는 라이다 바람벡터 결정단계(S340)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 라이다 시뮬레이션 단계(S330)는, 라이다 설치지점과 측정지점까지를 연결한 연직방향선(R)과 임의의 각도(r)를 형성하는 가상의 레이저 방출선(L) 상에 위치된 검출체적을 통과하는 바람벡터를 측정하는 제1 바람벡터 측정단계(S331)와, 상기 연진방향선(R)과 상기 레이저 방출선(L)이 동일한 각도(r)를 유지하는 상태에서 상기 측정지점(P)에 대한 상기 검출체적의 상대적 방위를 변경시켜 위치 변화된 검출체적의 바람벡터를 측정하는 제2 바람벡터 측정단계(S332)와, 상기 연직방향선(R)과 상기 레이저 방출선(L)의 형성하는 각도(r)를 변경하여 위치 변화된 상기 검출체적의 바람벡터를 측정하는 제3 바람벡터 측정단계(S333)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 라이다 측정오차 계산단계(S400)는, 상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)에서 획득된 측정지점 바람벡터와 상기 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300)에서 도출된 측정지점 바람벡터의 차를 연산하여 라이다 설치 지점과, 라이다 설치 각도와, 라이다 설치 방위별 오차를 산출하는 오차 산출단계(S410)와, 상기 오차 산출단계(S410)에서 산출된 데이터를 이용하여 라이다 설치 지점, 라이다 설치 각도, 라이다 설치 방위별 오차를 지도화 하는 맵핑단계(S420)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 복잡지형에서 풍력자원 조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법.
또한, 상기 설치위치 결정단계(S500)는 상기 맵핑단계(S420)에서 지도화된 데이터를 기반으로 라이다 설치지점과 설치각도 및 설치위치를 결정하는 것을 특징으로 하는, 복잡지형에서 풍력자원 조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법.
상기와 같은 구성에 의한 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법은, 복잡지형에서 라이다의 바람벡터 측정오차가 최소화되는 라이다 설치위치를 결정할 수 있으므로, 복잡지형의 측정높이 평면에서의 바람장 불균질성에 의한 오차를 최소화 할 수 있는 장점이 있다.
또한, 전산유체역학 수치해석을 수행하여 라이다를 설치하기 위한 대상지역의 3차원 대기유동장 데이터를 획득하는 과정에서, 풍향 구간을 최소 36개 이상으로 분할하여 풍향 구간별 3차원 대기유동장 데이터를 획득함으로서, 라이다 측정 오차가 최소가 되는 라이다 설치지점 뿐만 아니라 최적의 라이다 설치각도 또한 도출할 수 있는 장점이 있다.
상세히 설명하면, 라이다는 4개 이상의 검출체적에서 각각의 바람벡터를 측정하여 측정지점의 바람벡터를 도출하므로, 가변되는 풍향 구간에 대응하여 나타나는 라이다 측정 오차를 서로 비교분석하여 풍향 구간이 가변되더라도 라이다 측정 오차가 최소화 되는 라이다의 설치각도를 도출하는 것이다.
아울러, 라이다의 검출체적이 위치되는 방위를 가변시켜 라이다 측정 오차가 최소화 되는 측정지점에 대한 라이다 검출체적 방위를 도출할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 복잡지형에서 나타나는 풍계를 나타낸 개념도.
도 2는 종래의 라이다를 이용한 측정방법을 나타낸 개념도.
도 3은 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법을 나타낸 순서도.
도 4는 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에서 대상지역의 지형을 시뮬레이션한 것을 나타낸 개념도.
도 5는 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에서 대상지역의 대기유동장을 시뮬레이션한 개념도.
도 6은 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에서 사용되는 최소한의 방위를 나타낸 개념도.
도 7은 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에서 격자점을 형성한 것을 나타낸 개념도.
도 8은 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에서 라이다가 격자점과 연직방향에 위치되는 측정지점의 바람벡터를 구하는 것을 나타낸 개념도.
도 9는 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에서 최적의 라이다의 설치각 및 방위를 제어하는 것을 나타낸 개념도.
이하, 상기와 같은 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법에 관하여 설명하도록 한다.
도 3을 참조하여 설명하면 본 발명은 지형데이터 획득단계(S100)와, 수치해석 데이터 획득단계(S200)와, 바람벡터 획득단계(S300)와, 라이다 측정오차 계산단계(S400) 및 설치위치 결정단계(S500)를 포함하여 이루어진다.
상세히 설명하면, 상기 지형데이터 획득단계(S100)는 도 4에 도시된 바와 같이 풍력자원측정이 필요한 대상지역을 선정하고, 선정된 대상지역의 지형 데이터를 획득하는 단계로 더욱 상세하게는 획득된 지형 데이터를 기반으로 대상지역의 지형(100)을 시뮬레이션하는 단계이다.
그리고, 상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)는 상기 지형데이터 획득단계(S100)에서 획득된 데이터를 기반으로 전산유체역학 수치해석을 수행하여 대상지역의 3차원 대기유동장 데이터를 획득하는 단계로, 도 5에 도시된 바와 같이 시뮬레이션된 상기 대상지역의 지형(100)에서 발생하는 주변계(온도, 풍향, 풍속, 습도 등) 정보를 입력하여 시뮬레이션된 지형(100)을 포함하는 가상의 공간(1000)에서 나타나는 대기유동장 데이터를 획득하며, 상기 지형데이터 획득단계(S100)에서 시뮬레이션된 대상지역의 지형(100)에 대응하여 가변되는 풍향 및 풍속을 시뮬레이션 가능하므로, 선택되는 지점에서 나타나는 바람벡터 데이터를 획득하는 것이 가능하다.
이후, 상기 지형데이터 획득단계(S100)와 상기 수치해석데이터 획득단계(S200)에서 획득된 데이터를 기반으로 시뮬레이션된 공간에 가상의 라이다를 설치하여 설정된 측정고도의 샘플링 지점 바람벡터를 측정하는 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300)가 이루어지며, 상기 바람벡터 획득단계(S300)는 시뮬레이션된 대상지역의 지형(100)에서 라이다가 설치되는 위치를 정하고, 라이다가 설치된 위치에서 측정지점(P)의 바람벡터를 도출하는 라이다의 측정원리를 이용하여 지정된 측정지점(P)의 바람벡터를 도출한다.
그리고, 상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)에서 획득된 측정지점 바람벡터와, 상기 바람벡터 획득단계(S300)에서 획득된 측정지점 바람벡터를 비교 분석하는 라이다 측정오차 계산단계(S400)가 이루어지며, 상기 설치위치 결정단계(S500)에서 상기 라이다 측정오차 계산단계(S400)에서 획득한 라이다 측정오차를 기반으로 적합한 라이다 설치지점과 설치각도를 판별하는 것이다.
이때, 상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)는 풍향을 다축으로 분할하는 풍향 구간 분할단계(S210)와, 상기 풍향 구간 분할단계(S210)에서 분할된 각각의 풍향 구간별 대기유동장의 데이터를 획득하는 정밀 대기유동장 데이터 획득단계(S220)를 포함하여 이루어질 수 있다.
상세히 설명하면, 풍력자원측정 대상지역으로 유입되는 풍향은 시간에 따라 가변될 수 있고, 가변되는 풍향에 대응하여 가상의 공간(1000)에서 발생하는 대기유동장이 가변되므로, 도 6에 도시된 바와 같이 가상의 공간(1000)의 방위를 최소 36개 이상의 풍향 구간을 분할하고, 각각의 풍향(WD1~WD36)을 가지는 바람이 가상의 공간(1000)으로 유입될 경우의 모든 대기유동장 데이터를 산출하여 풍향이 가변되며 발생하는 대기유동장 오차를 최소화 할 수 있는 것이다.
그리고, 상기 정밀 대기유동장 데이터 획득단계(S220)는 단순히 하나의 풍향 구간에서 바람이 불어오는 상황 뿐만 아니라, 분할된 각각의 구간에서 서로 다른 풍속의 바람이 불어오는 상황을 구현하여 특정 상황에서의 대기유동장 데이터를 획득할 수 있음은 물론이다.
즉, 가상의 공간(1000)으로 서로 다른 풍향 및 풍속을 가지는 바람이 불어오게 하여 대상지역의 실제 대기유동장과 구현되는 대기유동장 사이에서 발생하는 오차를 최소화 할 수 있는 것이다.
이러한 방법으로 획득한 각각의 대기유동장 데이터는 이후 상기 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300) 및 라이다 측정오차 계산단계(S400)에서 개별적으로 적용되어 다양한 데이터를 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 개별적인 풍향을 가지는 각각의 바람에 의한 대기유동장 데이터를 취합하여 평균 대기유동장 데이터를 획득한 후 바람벡터 획득단계(S300) 및 라이다 측정오차 계산단계(S400)에서 사용할 수 있음은 물론이다.
그리고, 상기 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300)는 라이다를 설치할 수 있는 위치를 일정 간격으로 분할하여 격자점(M)으로 구성하는 설치지점 생성단계(S310)와, 상기 격자점에 가상의 라이다를 설치하는 라이다 설치단계(S320)와, 상기 라이다 설치단계(S320)에서 설치된 라이다의 측정원리를 이용하여 설정된 측정고도(H)의 샘플링 지점 바람벡터를 수치해석 데이터로부터 추출하는 라이다 시뮬레이션 단계(S330)와, 상기 라이다 시뮬레이션 단계에서 획득된 샘플링 지점에서의 바람벡터를 벡터 합성하는 라이다를 이용한 바람벡터 결정단계(S340)를 포함하여 이루어진다.
도7 및 도 8을 참조하여 설명하면, 상기 설치지점 생성단계(S310)에서 도7에 도시된 바와 같이 지형(100) 중 라이다가 설치될 수 있는 위치에 격자점(M)을 형성하고, 도 8에 도시된 바와 같이 상기 라이다 시뮬레이션 단계(S330)에서 상기 라이다 설치단계(S320)에서 설치된 라이다의 측정원리를 이용하여 격자점(M)에서 상측으로 측정고도(H)만큼 상승한 연직방향에 위치되는 측정지점(P) 바람벡터 예측을 위한 검출체적(S)의 바람벡터를 구하고, 상기 라이다 바람벡터 결정단계(S340)에서 검출체적(S)에서의 바람벡터를 합성하여 라이다를 이용하여 예측되는 측정지점(P)의 바람벡터를 도출하는 것이다.
아울러, 도 9를 참조하여 설명하면 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법은, 상기 라이다 시뮬레이션 단계(S330)가 라이다 설치점과 측정지점 가지의 연결한 연직방향선(R)과 임의의 각도(r)를 형성하는 가상의 레이저 방출선(L) 상에 위치된 검출체적을 통과하는 바람벡터를 측정하는 제1 바람벡터 측정단계(S331)와, 상기 연직방향선(R)과 상기 레이저 방출선(L)이 동일한 각도(r)를 유지하는 상태에서 상기 측정지점(P)에 대한 상기 검출체적의 상대적 방위를 변경시켜 위치 변화된 검출체적의 바람벡터를 측정하는 제2 바람벡터 측정단계(S332)와, 상기 연직방향선(R)과 상기 레이저 방출선(L)이 형성하는 각도(r)를 변경하여 위치 변화된 상기 검출체적의 바람벡터를 측정하는 제3 바람벡터 측정단계(S333)를 포함하여 이루어질 수 있다.
상세히 설명하면, 라이다는 일정 고도에 위치되는 측정지점(P)의 바람벡터를 측정하기 위하여 측정지점(P)을 중심으로 4개의 레이저를 방출하고, 레이저가 통과하는 경로에 위치되는 검출체적(S)에서 바람벡터를 측정 후 합연산하여 측정지점(P)의 바람벡터를 도출하므로, 4개의 바람벡터를 측정하는 검출체적(S)이 위치되는 공간에 따라 도출되는 측정지점(P)의 바람벡터가 가변되므로, 4개의 검출체적(S)을 동시에 지정된 일정한 각도로 회전시켜 측정지점(P)에 대한 검출체적(S)의 상대적 방위를 변경시키는 방법인 제2 바람벡터 측정단계(S332)와, 제2 바람벡터 측정단계(S332)에서 검출체적(S)이 360도 회전되어 회전 전의 방위를 가진 후 연직방향선(R)과 레이저 방출선(L)의 각도(r)를 넓히거나 좁혀 측정지점(P)과 검출체적(S)의 이격거리를 변경시키는 방법인 제3 바람벡터 측정단계(S333)를 통하여, 라이다의 검출체적(S) 위치별 측정지점(P) 바람벡터 데이터를 획득할 수 있는 것이다.
따라서, 본 발명인 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법은 상기 라이다 측정오차 계산단계(S400)에서 라이다 측정오차가 최소가 되는 라이다 설치지점 외에도, 라이다 측정오차가 되는 라이다 설치각도 및 설치 방위 데이터를 획득할 수 있다.
상세히 설명하면, 상기 라이다 측정오차 계산단계(S400)는 상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)에서 획득된 측정지점 바람벡터와 상기 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300)에서 도출된 측정지점 바람벡터의 차를 연산하여 라이다 설치 지점과, 라이다 설치 각도와, 라이다 설치 방위별 오차를 산출하는 오차 산출단계(S410)와, 상기 오차 산출단계(S410)에서 산출된 데이터를 이용하여 라이다 설치 지점, 라이다 설치 각도, 라이다 설치 방위별 오차를 지도화 하는 맵핑단계(S420)를 포함하여 이루어져, 상기 설치위치 결정단계(S500)에서 맵핑단계(S420)에서 지도화된 데이터를 기반으로 라이다 설치지점과 설치각도 및 설치위치를 결정할 수 있는 것이다.
본 발명의 상기한 실시 예에 한정하여 기술적 사상을 해석해서는 안된다. 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당업자의 수준에서 다양한 변형 실시가 가능하다. 따라서 이러한 개량 및 변경은 당업자에게 자명한 것인 한 본 발명의 보호범위에 속하게 된다.
S100 : 지형데이터 획득단계
S200 : 수치해석 데이터 획득단계
S210 : 풍향 구간 분할단계
S220 : 정밀 대기유동장 데이터 획득단계
S300 : 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계
S310 : 설치지점 생성단계
S320 : 라이다 설치단계
S330 : 라이다 시뮬레이션 단계
S340 : 라이다 바람벡터 결정단계
S400 : 라이다 측정오차 계산단계
S410 : 오차 산출단계
S420 : 맵핑단계
S500 : 설치위치 결정단계
P : 측정지점
M : 라이다 설치지점
R : 연직방향선
L : 가상의 레이저 방출선
r : 연직방향선과 가상의 레이저 방출선이 형성하는 각도.

Claims (6)

  1. 풍력자원측정 대상지역을 설정하고 대상지역의 지형데이터를 획득하는 지형데이터 획득단계(S100);
    상기 지형데이터 획득단계(S100)에서 획득된 데이터를 기반으로 대상지역의 3차원 대기유동장 데이터를 획득하는 수치해석 데이터 획득단계(S200);
    획득된 데이터를 기반으로 시뮬레이션된 공간에 가상의 라이다가 설치되는 지점을 설정하고, 라이다 측정원리를 이용하여 측정지점의 바람벡터를 도출하는 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300);
    상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)에서 획득된 측정지점 바람벡터와, 상기 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300)에서 도출된 측정지점 바람벡터를 비교 분석하는 라이다 측정오차 계산단계(S400); 및
    상기 라이다 측정오차 계산단계(S400)에서 획득한 라이다 측정오차를 기반으로 적합한 라이다 설치지점과 설치각도를 판별하는 설치위치 결정단계(S500); 를 포함하며,
    상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)는 풍향을 다축으로 분할하는 풍향 구간 분할단계(S210)와, 상기 풍향 구간 분할단계(S210)에서 분할된 각각의 풍향 구간별 대기유동장의 데이터를 획득하는 정밀 대기유동장 데이터 획득단계(S220)를 포함하고,
    상기 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300)는 라이다를 설치할 수 있는 위치를 일정 간격으로 분할한 격자점을 형성하는 라이다 설치지점 생성단계(S310)와, 상기 격자점에 가상의 라이다를 설치하는 라이다 설치단계(S320)와, 상기 라이다 설치단계(S320)에서 설치된 라이다의 측정원리를 이용하여 측정지점 바람벡터 도출을 위한 검출체적 바람벡터를 수치해석 데이터로부터 추출하는 라이다 시뮬레이션 단계(S330)와, 상기 라이다 시뮬레이션 단계에서 획득된 검출체적의 바람벡터를 벡터 합성하는 라이다 바람벡터 결정단계(S340)를 포함하는, 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 라이다 시뮬레이션 단계(S330)는, 라이다 설치지점과 측정지점까지를 연결한 연직방향선(R)과 임의의 각도(r)를 형성하는 가상의 레이저 방출선(L) 상에 위치된 검출체적을 통과하는 바람벡터를 측정하는 제1 바람벡터 측정단계(S331)와, 상기 연직방향선(R)과 상기 레이저 방출선(L)이 동일한 각도(r)를 유지하는 상태에서 상기 측정지점(P)에 대한 상기 검출체적의 상대적 방위를 변경시켜 위치 변화된 검출체적의 바람벡터를 측정하는 제2 바람벡터 측정단계(S332)와, 상기 연직방향선(R)과 상기 레이저 방출선(L)의 형성하는 각도(r)를 변경하여 위치 변화된 상기 검출체적의 바람벡터를 측정하는 제3 바람벡터 측정단계(S333)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 라이다 측정오차 계산단계(S400)는, 상기 수치해석 데이터 획득단계(S200)에서 획득된 측정지점 바람벡터와 상기 라이다를 이용한 바람벡터 획득단계(S300)에서 도출된 측정지점 바람벡터의 차를 연산하여 라이다 설치 지점과, 라이다 설치 각도와, 라이다 설치 방위별 오차를 산출하는 오차 산출단계(S410)와, 상기 오차 산출단계(S410)에서 산출된 데이터를 이용하여 라이다 설치 지점, 라이다 설치 각도, 라이다 설치 방위별 오차를 지도화 하는 맵핑단계(S420)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 복잡지형에서 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 설치위치 결정단계(S500)는 상기 맵핑단계(S420)에서 지도화된 데이터를 기반으로 라이다 설치지점과 설치각도 및 설치위치를 결정하는 것을 특징으로 하는, 복잡지형에서의 풍력자원조사를 위한 원격탐사장비의 최적 설치위치 결정방법.
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