KR20100055871A - 유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법 및 이에 따라 설계된 에어포일 - Google Patents

유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법 및 이에 따라 설계된 에어포일 Download PDF

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Abstract

본 발명은 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법에 관한 것으로, 좀 더 자세하게는 로터블레이드의 단면 형상을 유전 알고리즘을 이용하여 최적화함으로서 풍력발전기의 운전 조건에 적합하면서도 표면 오염에도 성능 감쇄가 최소화되는 유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법에 관한 것이다.
본 발명은 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6) 설계 방법에 있어서, 상기 에어포일(6) 설계 방법은 최적화 기법을 이용하고, 새로운 에어포일(6) 형상을 생성하는 제1단계(S2); 목적함수를 계산하는 제2단계(S5); 유전 알고리즘을 적용하는 제3단계(S6); 유전 알고리즘으로 최적화된 에어포일(6)의 후보 형상군을 도출하는 제4단계(S7); 및 상기 후보 형상군으로부터 최적 형상을 선정하는 제5단계(S8);를 포함하는 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법를 제공한다.
풍력발전기, 로터블레이드, 익형, 에어포일, 최적화, 유전 알고리즘

Description

유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법 및 이에 따라 설계된 에어포일{Wind turbine airfoil design method by NCGA and Airfoil using the method}
본 발명은 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법에 관한 것으로, 좀 더 자세하게는 로터블레이드의 단면 형상을 유전 알고리즘을 이용하여 최적화함으로서 풍력발전기의 운전 조건에 적합하면서도 표면 오염에도 성능 감쇄가 최소화되는 유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법에 관한 것이다.
바람의 힘을 이용하여 전기에너지를 발생시키는 풍력발전기는 산업의 발달과 인구 증가에 의한 석유, 석탄, 천연가스 등의 천연자원의 고갈에 따라 대체 에너지원으로 많은 연구가 진행되고 있다.
풍력발전이란 공기 유동이 갖는 운동에너지를 기계적 에너지로 변환시킨 후 다시 전기에너지를 생산하는 기술로서, 자연에 존재하는 바람을 에너지원으로 이용하므로 비용이 들지 않으면서도 친환경적인 바, 점차 사용 범위가 증가하고 있다.
종래의 풍력발전기의 구조는 도 1에 도시한 바와 같이, 지면상에 세워지는 고층의 타워(1) 상단에 로터블레이드(3)를 회동 지지하는 나셀(2)을 회전 가능하도록 설치하고, 나셀(2) 내부에는 증속기, 발전기 및 제어장치(미도시)를 두어, 로터블레이드(3)의 회전력이 허브(4)를 거쳐 주축을 통해 발전기에 이르도록 구성된다. 한편, 공기 유동 후류에 해당하는 나셀(2)의 상단에는 풍향풍속계(5)가 배치된다. 이는 바람의 속도에 따라 전체 시스템을 최적 제어하고 발전량을 모니터링하기 위함인데, 풍향풍속계(5)에서 측정되는 풍향과 풍속에 기반하여 로터블레이드(3)의 피치 각도를 조절하고 나셀(2)의 방향을 유동 방향으로 전환하여 발전 효율을 극대화한다.
한편, 로터블레이드(3)는 도 2에 도시한 바와 같이 복수의 에어포일(6, airfoil) 형상을 스팬 방향(길이 방향)을 따라 분포시켜 3차원 형상을 얻는다. 로터블레이드(3)의 익근(root) 쪽은 구조적인 강성을 위해 두꺼운 에어포일(6)을 사용하고 로터블레이드(3)의 팁(tip) 쪽에는 얇으면서 양항비(=양력계수/항력계수)가 우수한 에어포일(6)을 사용하는 것이 보통이다.
에어포일(6)은 도 3에 도시한 바와 같이 코드(65)를 따라 분포되는 윗면(63, upper surface) 및 아랫면(64, lower surface)이 합쳐져 이루어지며, 에어포일(6)의 앞부분을 앞전(61, leading edge)라 하고, 뒷부분을 뒷전(62, trailing edge)라 칭한다. 앞전(61)은 통상적으로 앞전반경(611)을 갖도록 되어 있고, 에어포일(6)의 최대 두께(66) 및 코드 길이(도 4 참조)는 에어포일(6)의 성능을 결정짓는 중요한 변수중의 하나로 취급된다. 최대 두께(66)는 코드 길이로 나누어 두께비로 무차원화 하여 사용되는 것이 보통이다.
공지된 바와 같이 풍력발전기의 성능 및 효율은 로터블레이드(3)의 단면을 이루는 각 에어포일(6)의 형상에 따라 좌우되고, 적절한 에어포일(6)의 선택은 장기간 운전되는 것이 보통인 풍력발전기에 있어서 중요하다.
그러나, 현재 풍력발전기에 사용되는 대부분의 에어포일(6)은 항공기용으로 개발된 것들이 보통이다. 유체역학적으로 중요한 변수인 레이놀즈 수(=밀도*코드 길이*풍속/공기의 점성 계수)로 예를 들어 보면, 항공기의 경우 운전 조건에서의 레이놀즈 수가 6,000,000 정도인데 반하여, 풍력발전기의 경우에는 500,000~1,600,000 사이에 불과하여, 운전조건이 전혀 다른 분야의 에어포일(6)이 풍력발전기의 로터블레이드(3) 단면 형상으로 사용됨으로써 상당한 성능 저하를 감수해야만 했다.
더욱이, 풍력발전기의 로터블레이드(3)는 스팬이 10m 이상으로 대형이고, 외 부 환경의 오염(먼지, 곤충의 시체, 습기, 결빙 등)에 지속적으로 노출되는 반면 청소는 용이하지 아니하여 오염에 따른 성능 저하가 예상됨에도 상기 영향을 고려하지 않은 채 항공기용으로 개발된 에어포일(6)을 그대로 사용함으로써 더욱더 고효율 로터블레이드(3)는 기대할 수 없었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 풍력발전기 고유의 로터블레이드 운전 조건을 고려할 수 있고, 오염도에 따른 성능 저하도 감안하여 단면 형상을 최적화할 수 있는 유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법을 제공하고자 하는 것이다.
또한, 본 발명에서 제시한 상기 풍력발전기의 에어포일 설계 방법을 적용하여, 두께비 18% 이고 저 레이놀즈 수에 적합한 최적의 에어포일 형상을 제공하고자 하는 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6) 설계 방법에 있어서, 상기 에어포일(6) 설계 방법은 최적화 기법을 이용하고, 새로운 에어포일(6) 형상을 생성하는 제1단계(S2); 목적함수를 계산하는 제2단계(S5); 유전 알고리즘을 적용하는 제3단계(S6); 유전 알고리즘으로 최적화된 에어포일(6)의 후보 형상군을 도출하는 제4단계(S7); 및 상기 후보 형상군으로부터 최적 형상을 선정하는 제5단계(S8);를 포함하는 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법을 제공한다.
여기서, 상기 목적함수는 양항비, 양력계수 또는 에어포일 표면 거칠기 변화(오염도 변화)에 대한 둔감도를 포함하는 것이 유리하다.
또한, 상기 제1단계(S2)는 기초 에어포일(6')과 형상함수를 조합하여 새로운 에어포일(6) 형상을 생성하며, 상기 형상함수를 조합하기 위한 계수가 최적화 과정의 설계변수인 것이 바람직하다.
더욱이, 상기 형상함수는 Hicks-Henne 함수인 것이 더욱 바람직하다.
한편, 상기 제3단계(S6)의 유전 알고리즘은 NCG 알고리즘(Neighborhood Cultivation Genetic Algorithm)인 것이 유리하다.
또한, 상기 제5단계(S8)의 최적 형상을 선정하는 방법에는 공학데이터 마이닝 기법(Engineering Data Mining) 또는 파레토 분석(Pareto Analysis) 중 적어도 하나가 포함되는 것이 좋다.
본 발명의 다른 측면으로, 본 발명은 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6)에 있어서, 상기 에어포일 설계 방법에 의해 최적화된 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일을 제공한다.
또 다른 일 측면으로서, 본 발명은 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6)에 있어서, 상기 에어포일(6)은 두께비 18%를 갖고, 코드 길이를 1로 정규화시켰을 때 앞전 반경은 0.01722를 갖는 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일을 제공한다.
여기서, 상기 에어포일(6)의 캠버는 0.04019이고 뒷전 각도는 3.57도인 것이 바람직하다.
본 발명의 다른 일 측면으로서, 본 발명은 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6)에 있어서, 상기 에어포일(6)은 윗면의 앞전에서 천이가 유발되도록 유전적 알고리즘에 의해서 자동적으로 결정되는 구배 분포를 가지도록 형성되는 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일을 제공한다.
본 발명에서 제공하는 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법에 의해 풍력발전기 고유의 운전조건에서 효율이 우수한 로터블레이드를 얻을 수 있고, 더불어 오염에 따른 둔감도도 최대화될 수 있는 에어포일 형상을 얻을 수 있다.
본 발명의 일실시예를 첨부한 도면을 참조하여 자세히 설명한다. 여기서 도 6은 본 발명의 에어포일 설계 방법을 설명하는 순서도이고, 도 7은 본 발명의 형상함수를 이용한 신규 에어포일의 생성 개념도이며, 도 8은 본 발명의 에어포일 설계 방법에 의해 도출된 풍력발전기 로터블레이드 에어포일 형상 비교도이다. 한편, 도 9는 본 발명의 풍력발전기용 에어포일의 구배 분포도이고, 도 10은 본 발명의 성능 향상을 확인하기 위한 성능 비교 그래프이며, 도 11은 본 발명의 풍력발전기용 에어포일의 성능 확인을 위한 실험 사진 및 압력 분포 측정 결과를 나타낸다. 종래 기술과 다르지 않은 부분으로서 필요하지 않은 사항은 설명에서 제외하나, 본 발명의 기술적 사상과 그 보호범위가 이에 제한되는 것은 아니다.
먼저 도 6을 이용하여 본 발명의 유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법에 대하여 상세히 설명한다.
본 발명의 로터블레이드(3) 에어포일(6) 설계 방법은 유전 알고리즘을 이용하고, 상기 유전 알고리즘의 최적화 목적 함수로서 최대 양항비, 최대 양력계수 및 에어포일 표면 거칠기 변화(오염도 변화)에 대한 둔감도를 포함하는 것이 특징이다.
유전 알고리즘(genetic algorithm)은 자연의 진화 과정을 수치적으로 모사하 여 최적의 개체를 얻는 것을 목적으로 하는 최적화 알고리즘의 일종이다. 기존의 미분 기반 최적화 알고리즘에 비해 다양한 문제로의 응용 가능성, 전역 탐색, 미분 정보의 불필요 등과 같은 장점을 갖는다.
유전 알고리즘은 생물학적 진화론에 기반을 둔 최적화 알고리즘으로서 통상 초기 개체 생성, 적합도 계산, 선택(selection), 교배(crossover) 및 돌연변이(mutation)의 5단계로 이루어지는 것이 보통이다. 상기 유전 알고리즘은 당 기술분야에서 널리 알려진 최적화 기법에 해당하므로 상기 각 단계에 대한 자세한 설명 및 응용은 생략한다. 본 발명에서는 유전 알고리즘을 적용(도 6의 S6 단계)함에 있어 NCG 알고리즘(Neighborhood Cultivation Genetic Algorithm)을 사용하였다.
도 6 및 도 7을 이용하여 유전 알고리즘을 이용한 에어포일(6) 형상 최적화 방법에 대하여 좀 더 자세히 설명한다.
먼저, 최적화가 시작되면 설계변수의 초기화(S1)를 수행한다. 본 발명에서 설계변수는 신규 에어포일(6)을 생성하기 위한 형상함수(10)의 선형 계수를 의미한다. 날개의 형상과 최적화 알고리즘과의 결합을 위해 다음과 같이 Hicks-Henne 형상함수(10)와 초기 날개를 도입한다.
(수학식 1)
y = y_base + Σ(w_i * f_i)
여기서, y는 신규 에어포일(6)의 코드를 따르는 좌표값을 의미하고, y_base 는 기초가 되는 종래 에어포일(6')의 좌표값이며, f_i는 i번째의 Hicks-Henne 형상함수이고, w_i는 i번째의 설계변수를 나타낸다. 본 발명에서는 블레이드 팁부 단면으로 자주 사용되는 NACA 64-618을 기초가 되는 종래 에어포일(6')로 사용하였으나, y_base가 이에 한정되는 것은 아니다.
상기 설계변수의 개수는 설계자의 선택의 문제이나, 과도하게 많은 설계변수를 채택하는 경우 유전 알고리즘의 특성상 최적화 시간이 기하급수적으로 증가하는 바, 최소한으로 줄일 필요가 있고, 본 발명에서는 에어포일(6) 윗면(63) 및 아래면(64) 각각 6개씩 총 12개의 설계변수를 채용하는 것으로 하였다.
설계변수의 초기화 단계(S1) 후, 다음으로 상기 수학식 1을 이용하여 새로운 에어포일(6) 형상을 생성한다(S2). 에어포일 생성과정을 도 7을 이용하여 좀 더 설명하면, 도 7a와 같이 종래에 존재하던 기초 에어포일(6')이 y_base 의 좌표값을 갖는다면, 여기에 Hicks-Henne 형상함수 f_i와 설계변수 w_i를 각각 곱하여 더해줌으로서 새로운 좌표값을 갖는 에어포일(6)이 생성될 수 있다. 상기 설계변수, w_i는 유전 알고리즘에 의해 반복적으로 변화(S6)하므로, 반복적인 최적화 과정에서 새로운 에어포일(6) 또한 반복적으로 생산되어 최적의 형상으로 변해 가게 된다.
다음으로 새롭게 형성된 2차원 에어포일(6)의 주변에 성능 수치해석을 위한 격자(grid, 미도시)를 생성하고(S3), 에어포일(6) 주변으로 2차원 유동해석을 행한다(S4). 상기 격자 구성 및 2차원 유동해석은 당 기술분야의 공지된 해석 코드를 이용하는 바, 자세한 설명은 생략한다.
2차원 유동해석에 의해 에어포일 주변의 속도 및 압력 분포가 주어지므로 다음 단계에서는 본 발명의 목적함수 도출을 위한 양력계수, 항력계수를 계산한다(S5). 양력계수는 '양력/(0.5*공기 밀도*풍속^2*코드길이)'로 주어지는 무차원 수이고, 항력계수는 '항력/(0.5*공기 밀도*풍속^2*코드길이)'로 주어지는 무차원 수이며, 양항비는 '양력계수/항력계수'를 의미한다.
본 발명의 독특한 목적함수는 최대 양항비, 최대 양력계수 및 에어포일 표면 거칠기 변화(오염도 변화)에 대한 둔감도를 포함한다. 여기서 둔감도는 '오염되었을 때의 양항비/정상상태에서의 양항비'로 표시되는 무차원 수로서 둔감도가 1에 가까울수록 성능 저하가 없음을 의미하고, 이 무차원수를 최대화 하는 것이 풍력발전기의 장기 운전에 유리하게 된다.
Hicks-Henne 형상함수를 사용할 경우, 날개의 단면적, 두께 제약 조건 등을 포함하지 않고 최적화를 수행하는 바, 유전 알고리즘의 최적화 제약조건으로 양력 제약 조건 및 두께비 제약 조건(18%)을 적용한다.
2차원 유동 데이터로부터 목적함수의 계산이 끝나면, 유전 알고리즘을 적용하여 새로운 설계변수를 도출한다(S6). 유전 알고리즘에 의해 새롭게 도출되는 설계변수에 의해 새로운 에어포일(6)의 생성이 가능한 바, 다시 S2 단계로 돌아가 반복적인 최적화 과정을 수행한다.
S6 단계 후 설계 목표를 만족하는 여러개의 에어포일(6) 후보 형상군이 도출된다(S7).
다음으로 상기 단계에서 도출된 여러 후보 형상군 중 다시 설계에 적합한 에어포일(6) 형상 하나를 설계자가 결정한다(S8). 이것을 위하여 공지된 공학데이터 마이닝 기법(Engineering Data Mining) 및 파레토 분석(Pareto Analysis)기법이 이용된다. 먼저 최적화 알고리즘에 의해 최상의 후보군을 선정한 후, 다시 공학적 분석 기법에 의해 최적의 에어포일(6) 형상을 선정하게 되므로 최적화 수준이 극대화될 수 있다.
(실시예)
본 발명에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법을 테스트하기 위하여 풍력발전기의 운전 조건인 저 레이놀즈 수, 즉 500,000~1,600,000 사이에서 적합한 에어포일(6)을 설계하기로 한다.
도 5에서 보는 바와 같이 통상 로터블레이드(3)의 스팬을 따르는 단면들의 두께비는 15~40% 정도를 갖도록 설계되는 것이 보통이고, 잘 알려진 바와 같이 로터블레이드(3)의 최종 성능은 블레이드 팁부 40% 정도에 배치되는 에어포일(6) 형상에 의해 결정되는 것이 일반적인 바, 본 발명의 실시예에서는 두께비 18%를 갖는 에어포일(6)을 최적화 타겟으로 삼았다.
도 8은 본 발명에 의하여 도출된 새로운 형상의 최적화된 에어포일(6)을 도시한다. 형상 변화를 비교하기 위하여 기초로 삼은 종래 에어포일(6')인 NACA 64-618 단면도 점선으로 같이 도시하였다. 도면에서 알 수 있듯이 둔감도를 향상시키기 위하여 앞전(61)에서 구배가 증가한 것을 볼 수 있으며, 앞전에서의 두께는 증가한 반면, 뒷전에서는 오히려 줄어든 것을 알 수 있다.
다음은 본 발명의 설계 방법에 의해 도출된 에어포일(6)의 좌표값을 나타낸다.
윗면 아래면
x/c y/c x/c y/c
0.00038 0.00324 0.00004 0.00022
0.00108 0.00594 0.00007 -0.00187
0.00210 0.00892 0.00057 -0.00450
0.00346 0.01216 0.00158 -0.00704
0.00519 0.01569 0.00302 -0.00951
0.00736 0.01955 0.00484 -0.01196
0.01007 0.02380 0.00708 -0.01443
0.01347 0.02851 0.00980 -0.01696
0.01774 0.03377 0.01310 -0.01958
0.02314 0.03964 0.01714 -0.02231
0.02995 0.04617 0.02211 -0.02520
0.03840 0.05327 0.02831 -0.02825
0.04855 0.06071 0.03605 -0.03144
0.06024 0.06820 0.04561 -0.03470
0.07316 0.07544 0.05706 -0.03788
0.08698 0.08227 0.07021 -0.04084
0.10147 0.08862 0.08467 -0.04344
0.11645 0.09448 0.10004 -0.04565
0.13181 0.09988 0.11606 -0.04750
0.14747 0.10482 0.13249 -0.04902
0.16337 0.10934 0.14926 -0.05025
0.17948 0.11347 0.16627 -0.05125
0.19576 0.11721 0.18347 -0.05206
0.21216 0.12056 0.20081 -0.05270
0.22867 0.12354 0.21829 -0.05321
0.24527 0.12614 0.23584 -0.05361
0.26191 0.12836 0.25346 -0.05391
0.27860 0.13019 0.27113 -0.05410
0.29531 0.13161 0.28882 -0.05421
0.31205 0.13263 0.30653 -0.05422
0.32880 0.13323 0.32426 -0.05414
0.34558 0.13341 0.34200 -0.05395
0.36241 0.13317 0.35974 -0.05366
0.37930 0.13251 0.37748 -0.05323
0.39626 0.13146 0.39522 -0.05267
0.41327 0.13000 0.41298 -0.05197
0.43035 0.12817 0.43077 -0.05111
0.44748 0.12598 0.44857 -0.05009
0.46469 0.12344 0.46637 -0.04889
0.48194 0.12058 0.48417 -0.04750
0.49926 0.11741 0.50198 -0.04589
0.51668 0.11397 0.51980 -0.04408
0.53420 0.11028 0.53763 -0.04204
0.55183 0.10639 0.55545 -0.03977
0.56955 0.10234 0.57329 -0.03726
0.58735 0.09817 0.59116 -0.03452
0.60522 0.09393 0.60904 -0.03156
0.62314 0.08965 0.62695 -0.02841
0.64111 0.08536 0.64489 -0.02509
0.65915 0.08109 0.66287 -0.02162
0.67720 0.07689 0.68092 -0.01805
0.69525 0.07277 0.69904 -0.01444
0.71329 0.06874 0.71724 -0.01085
0.73130 0.06479 0.73546 -0.00735
0.74930 0.06092 0.75364 -0.00401
0.76730 0.05712 0.77179 -0.00091
0.78526 0.05336 0.78986 0.00192
0.80322 0.04961 0.80788 0.00444
0.82119 0.04584 0.82582 0.00663
0.83918 0.04201 0.84369 0.00847
0.85715 0.03809 0.86148 0.00993
0.87512 0.03402 0.87920 0.01099
0.89310 0.02978 0.89681 0.01160
0.91108 0.02533 0.91426 0.01166
0.92900 0.02067 0.93148 0.01109
0.94669 0.01584 0.94833 0.00979
0.96373 0.01098 0.96446 0.00772
0.97938 0.00635 0.97941 0.00500
0.99266 0.00234 0.99249 0.00192
1.00000 0.00000 1.00000 0.00000
상기 에어포일(6)은 풍력발전기에 최적화된 것으로서, 코드길이를 1로 정규화시켰을 때, 에어포일 면적은 0.11435, 최대 두께는 0.18, 캠버는 0.04019, 앞전 반경(611)은 0.01722 및 뒷전의 코드에 대한 각도는 3.57도 정도로 도출되었다.
도 9는 본 발명의 에어포일(6)의 코드에 따른 구배분포를 나타내며, 아래는 윗면의 앞전에서의 수치적인 구배 분포 데이터의 수치값의 일실시예이다.
maximum curvature 78.661 at x,y 0.0001,-0.0019
upper lower
x currvature x curvature
0 44.462 0.0001 78.661
0.0004 53.94 0.0006 73.259
0.0011 21.598 0.0016 51.08
0.0021 20.535 0.003 38.085
0.0035 15.599 0.0048 29.824
0.0052 13.524 0.0071 24.31
0.0074 11.684 0.0098 19.638
0.0101 10.437 0.0131 16.29
0.0135 9.158 0.0171 13.193
0.0177 8.268 0.0221 10.95
0.0231 7.317 0.0283 8.662
0.03 6.377 0.0361 6.676
0.0384 5.632 0.0456 5.256
0.0486 4.764 0.0571 3.949
0.0602 4.073 0.0702 2.983
0.0732 3.425 0.0847 2.325
0.087 2.928 0.1 1.751
0.1015 2.491 0.1161 1.389
0.1165 2.175 0.1325 1.107
0.1318 1.928 0.1493 0.841
0.1475 1.753 0.1663 0.7
0.1634 1.585 0.1835 0.559
0.1795 1.48 0.2008 0.458
0.1958 1.434 0.2183 0.343
0.2122 1.379 0.2358 0.364
0.2287 1.379 0.2535 0.3
0.2453 1.348 0.2711 0.269
0.2619 1.415 0.2888 0.338
0.2786 1.427 0.3065 0.286
0.2953 1.443 0.3243 0.318
0.312 1.477 0.342 0.354
0.3288 1.535 0.3597 0.407
0.3456 1.466 0.3775 0.418
0.3624 1.485 0.3952 0.478
0.3793 1.35 0.413 0.469
0.3963 1.36 0.4308 0.515
0.4133 1.263 0.4486 0.557
0.4303 1.196 0.4664 0.602
0.4475 1.111 0.4842 0.661
0.4647 0.983 0.502 0.649
0.4819 1.009 0.5198 0.704
0.4993 0.78 0.5376 0.711
0.5167 0.701 0.5555 0.725
0.5342 0.531 0.5733 0.687
0.5518 0.409 0.5912 0.654
0.5695 0.292 0.609 0.563
0.5874 0.165 0.627 0.527
0.6052 0.072 0.6449 0.382
0.6231 0.011 0.6629 0.267
0.6411 -0.112 0.6809 0.09
0.6591 -0.236 0.699 -0.104
0.6772 -0.201 0.7172 -0.283
0.6952 -0.244 0.7355 -0.44
0.7133 -0.264 0.7536 -0.664
0.7313 -0.193 0.7718 -0.777
0.7493 -0.181 0.7899 -0.905
0.7673 -0.15 0.8079 -0.951
0.7853 -0.007 0.8258 -1.041
0.8032 0.077 0.8437 -1.161
0.8212 0.134 0.8615 -1.223
0.8392 0.252 0.8792 -1.425
0.8571 0.45 0.8968 -1.749
0.8751 0.5 0.9143 -2.096
0.8931 0.593 0.9315 -2.581
0.9111 0.654 0.9483 -3.068
0.929 0.631 0.9645 -3.284
0.9467 0.614 0.9794 -4.158
0.9637 0.787 0.9925 -1.142
0.9794 -0.196 1 -1.143
0.9927 1.972
1 1.971
도 9 및 상기 수치 데이터에서와 같이, 윗면의 앞전에서 천이가 유발되도록 유전적 알고리즘에 의해서 자동적으로 결정되는 구배 분포가 이루어지게 된다.
다음으로 도 10 및 도 11을 이용하여 본 발명에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법의 효용성 및 그로부터 도출된 에어포일(6)의 성능 적합성에 대하여 자세히 설명한다.
도 10a에 기존 에어포일의 성능데이터와 더불어 본 발명의 에어포일(6)의 양력계수 데이터를 도시하였다. 도면의 선도(7)에서 알 수 있듯이 본 발명에 의해 새롭게 도출된 에어포일(6)은 운전 조건에서 모든 받음각(에어포일의 코드(65)에 대하여 앞전(61)에 입사되는 유동이 이루는 각을 말한다)에 대하여 양력계수가 획기적으로 증가하였음을 볼 수 있다. 도 10b의 양항비 선도(8) 또한 종래의 양항비(8')에 비하여 모든 받음각 범위에서 향상되었음을 알 수 있다. 이는 앞서 설명 한 유전 알고리즘의 최적화 목적함수로서 양항비와 양력계수를 잡았기 때문이며, 동일하게 둔감도(도 10c의 9 참조)에 대하여도 대체적으로 전 구간에서 향상된 효과를 얻을 수 있었다. 항공기 날개와는 달리 청소작업 없이 장기간 운전되는 풍력발전기의 로터블레이드(3)의 특성을 고려할 때, 성능 향상과 더불어 둔감도의 증가는 획기적인 성공이라고 할 수 있다.
본 발명의 효용성을 확증하기 위하여 도 11에 도시한 바와 같이 에어포일(6)의 목업(mock-up)을 만들어 풍동(wind tunnel)시험을 실시하였다. 에어포일(6)의 목업 표면에 복수개의 압력홀을 두어 압력 분포를 계측하였고, 목업의 양 지지부에 로드셀(load cell)을 두어 양력 및 항력을 계측하였다.
계측 결과를 도 11에 도시하였으며, 비교하건대 도 10의 수치해석 결과와 비교적 정확하게 일치하는 데이터를 얻었으며, 성능 향상이 직접적으로 확인되었다. 이로서 본 발명의 유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법의 효용성 및 이로부터 도출되는 로터블레이드용 에어포일의 우수성이 입증되었다.
본 발명에 따라 로터블레이드의 에어포일 형상을 최적화함으로서 운전 풍속에서 우수한 블레이드 효율을 얻을 수 있고, 이에 더하여 소음 특성도 개선되는 산 업상 이용 가능성을 갖는다.
도 1은 통상의 풍력발전기의 사시도
도 2는 로터블레이드 익형 배치 방법을 설명하기 위한 개념도
도 3은 통상의 에어포일 형상을 나타내는 단면도
도 4는 통상의 에어포일 설계 변수를 도시하는 단면도
도 5는 통상의 로터블레이드 길이방향을 따라 두께비 분포를 나타내는 그래프
도 6은 본 발명의 에어포일 설계 방법을 설명하는 순서도
도 7은 본 발명의 형상함수를 이용한 신규 에어포일의 생성 개념도
도 8은 본 발명의 에어포일 설계 방법에 의해 도출된 풍력발전기 로터블레이드 에어포일 형상 비교도
도 9는 본 발명의 풍력발전기용 에어포일의 구배 분포도
도 10은 본 발명의 성능 향상을 확인하기 위한 성능 비교 그래프
도 11은 본 발명의 풍력발전기용 에어포일의 성능 확인을 위한 실험 사진 및 압력 분포 측정 결과
**도면의 주요부분에 대한 부호의 설명**
1 : 타워 2 : 나셀
3 : 로터블레이드 4 : 허브
5 : 풍향풍속계 6 : 에어포일
61 : 앞전 62 : 뒷전
66 : 최대 두께 65 : 코드

Claims (11)

  1. 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6) 설계 방법에 있어서, 상기 에어포일(6) 설계 방법은 최적화 기법을 이용하고,
    새로운 에어포일(6) 형상을 생성하는 제1단계(S2); 목적함수를 계산하는 제2단계(S5); 유전 알고리즘을 적용하는 제3단계(S6); 유전 알고리즘으로 최적화된 에어포일(6)의 후보 형상군을 도출하는 제4단계(S7); 및 상기 후보 형상군으로부터 최적 형상을 선정하는 제5단계(S8);를 포함하는 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 목적함수는 양항비, 양력계수 또는 에어포일 표면 거칠기 변화(오염도 변화)에 대한 둔감도를 포함하는 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 제1단계(S2)는 기초 에어포일(6')과 형상함수를 조합하여 새로운 에어포일(6) 형상을 생성하며, 상기 형상함수를 조합하기 위한 계수가 최적화 과정의 설계변수인 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 형상함수는 Hicks-Henne 함수인 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 제3단계(S6)의 유전 알고리즘은 NCG 알고리즘(Neighborhood Cultivation Genetic Algorithm)인 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 제5단계(S8)의 최적 형상을 선정하는 방법에는 공학데이터 마이닝 기법(Engineering Data Mining) 또는 파레토 분석(Pareto Analysis) 중 적어도 하나가 포함되는 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일 설계 방법
  7. 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6)에 있어서, 상기 에어포일(6)은 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 기재된 에어포일 설계 방법에 의해 최적화된 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일
  8. 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6)에 있어서, 상기 에어포일(6)은 두께비 18%를 갖고, 코드 길이를 1로 정규화시켰을 때 앞전 반경은 0.01722를 갖는 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 에어포일(6)의 캠버는 0.04019이고 뒷전 각도는 3.57도인 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일
  10. 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6)에 있어서, 상기 에어포일(6)은 윗면의 앞전에서 천이가 유발되도록 유전적 알고리즘에 의해서 자동적으로 결정되는 구배 분포를 가지도록 형성되는 것이 특징인 풍력발전기의 로터블레이드 에어포일
  11. 풍력발전기의 로터블레이드(3) 에어포일(6)에 있어서, 상기 에어포일(6)은 윗면(63)과 아래면(64)을 갖고, 상기 윗면(63)과 아래면(64)은 아래의 표에 해당하는 수평좌표값(x/c)과 수직좌표값(y/c)를 각각 갖는 것이 특징인 풍력발전기의 로 터블레이드 에어포일
    윗면(63) 아래면(64) x/c y/c x/c y/c 0.00038 0.00324 0.00004 0.00022 0.00108 0.00594 0.00007 -0.00187 0.00210 0.00892 0.00057 -0.00450 0.00346 0.01216 0.00158 -0.00704 0.00519 0.01569 0.00302 -0.00951 0.00736 0.01955 0.00484 -0.01196 0.01007 0.02380 0.00708 -0.01443 0.01347 0.02851 0.00980 -0.01696 0.01774 0.03377 0.01310 -0.01958 0.02314 0.03964 0.01714 -0.02231 0.02995 0.04617 0.02211 -0.02520 0.03840 0.05327 0.02831 -0.02825 0.04855 0.06071 0.03605 -0.03144 0.06024 0.06820 0.04561 -0.03470 0.07316 0.07544 0.05706 -0.03788 0.08698 0.08227 0.07021 -0.04084 0.10147 0.08862 0.08467 -0.04344 0.11645 0.09448 0.10004 -0.04565 0.13181 0.09988 0.11606 -0.04750 0.14747 0.10482 0.13249 -0.04902 0.16337 0.10934 0.14926 -0.05025 0.17948 0.11347 0.16627 -0.05125 0.19576 0.11721 0.18347 -0.05206 0.21216 0.12056 0.20081 -0.05270 0.22867 0.12354 0.21829 -0.05321 0.24527 0.12614 0.23584 -0.05361 0.26191 0.12836 0.25346 -0.05391 0.27860 0.13019 0.27113 -0.05410 0.29531 0.13161 0.28882 -0.05421 0.31205 0.13263 0.30653 -0.05422 0.32880 0.13323 0.32426 -0.05414 0.34558 0.13341 0.34200 -0.05395 0.36241 0.13317 0.35974 -0.05366 0.37930 0.13251 0.37748 -0.05323 0.39626 0.13146 0.39522 -0.05267 0.41327 0.13000 0.41298 -0.05197 0.43035 0.12817 0.43077 -0.05111 0.44748 0.12598 0.44857 -0.05009 0.46469 0.12344 0.46637 -0.04889 0.48194 0.12058 0.48417 -0.04750 0.49926 0.11741 0.50198 -0.04589 0.51668 0.11397 0.51980 -0.04408 0.53420 0.11028 0.53763 -0.04204 0.55183 0.10639 0.55545 -0.03977 0.56955 0.10234 0.57329 -0.03726 0.58735 0.09817 0.59116 -0.03452 0.60522 0.09393 0.60904 -0.03156 0.62314 0.08965 0.62695 -0.02841 0.64111 0.08536 0.64489 -0.02509 0.65915 0.08109 0.66287 -0.02162 0.67720 0.07689 0.68092 -0.01805 0.69525 0.07277 0.69904 -0.01444 0.71329 0.06874 0.71724 -0.01085 0.73130 0.06479 0.73546 -0.00735 0.74930 0.06092 0.75364 -0.00401 0.76730 0.05712 0.77179 -0.00091 0.78526 0.05336 0.78986 0.00192 0.80322 0.04961 0.80788 0.00444 0.82119 0.04584 0.82582 0.00663 0.83918 0.04201 0.84369 0.00847 0.85715 0.03809 0.86148 0.00993 0.87512 0.03402 0.87920 0.01099 0.89310 0.02978 0.89681 0.01160 0.91108 0.02533 0.91426 0.01166 0.92900 0.02067 0.93148 0.01109 0.94669 0.01584 0.94833 0.00979 0.96373 0.01098 0.96446 0.00772 0.97938 0.00635 0.97941 0.00500 0.99266 0.00234 0.99249 0.00192 1.00000 0.00000 1.00000 0.00000
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