KR20130088586A - 풍력단지의 입지선정 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 풍력단지의 입지선정 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 풍력단지의 입지 선정 시 후보지역의 대기에서 황사를 포함하는 대기오염물질의 분포 정도를 각 계절별로 계산하여 반영할 수 있는 풍력단지의 입지선정 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 풍력단지의 입지선정 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 풍력단지의 입지 선정 시 후보지역의 대기에서 황사를 포함하는 대기오염물질의 분포 정도를 각 계절별로 계산하여 반영할 수 있는 풍력단지의 입지선정 방법에 관한 것이다.
최근, 전세계적인 에너지 고갈에 대한 대책의 일환으로 신재생에너지가 주목받고 있는데, 이 중 하나로써 풍력에너지는 환경오염을 유발하지 않는 친환경 에너지원으로써 국외에서는 이미 개발 및 연구가 지속적으로 이루어지고 있고, 국내에서도 활발하게 상용화되고 있는 추세이다.
또한, 상기 풍력에너지를 발전하기 위한 풍력단지 또는 풍력발전소의 입지 조건은 비교적 까다롭게 선정되는데, 우선, 풍속이 세고 풍차가 클수록 더 많은 에너지를 생산할 수 있으므로 풍력단지의 입지 선정 시 후보지역의 바람의 세기 및 풍향을 고려하게 된다. 또한, 풍력단지 또는 풍력발전소가 지상에서 높은 곳에 위치할수록 풍속이 세게 작용하여 발전량이 증가하게 된다.
또한, 풍력단지 또는 풍력발전소는 거주지에 발생할 수 있는 소음, 경관 훼손 및 토지 확보 등의 문제를 최소화하기 위해 거주지와 떨어져 있고, 동식물의 피해를 최소화할 수 있는 외딴 위치의 후보지역에 설치되게 된다. 즉, 풍력단지 또는 풍력발전소의 입지는 풍속이 세고 바람이 많은 해상, 사막, 산지, 해변가, 섬 등으로 제한되게 된다.
한편, 대기중에는 황사 또는 각종 오염물질을 포함하는 대기 에어러솔이 존재하고, 특히, 상기 황사에는 물에 녹지 않는 불용성이면서 흡착성 및 부식성이 강한 유기물질이 포함되어 있으므로, 풍력단지 또는 풍력발전소의 각종 설비에 부식, 고장 또는 손상과 같은 악영향을 발생시킬 수 있으나 현재까지는 풍력단지 또는 풍력발전소의 입지 선정 시 상기 대기 에어로솔의 분포정도를 반영하지 못하는 문제점이 있었다.
본 발명자들은 풍력단지의 입지 선정 시 후보지역의 대기 에어러솔의 분포 정도를 계산하여, 풍력단지 또는 풍력발전소가 황사를 포함하는 대기 에어러솔의 악영향을 최소화할 수 있도록 하고자 연구 노력한 결과, 풍력단지의 입지선정 방법의 기술적 구성을 개발하게 되어 본 발명을 완성하게 되었다.
따라서, 본 발명의 목적은 후보지역으로 선정된 특정지역의 대기중에 분포하는 대기 에어러솔을 관측하고, 상기 대기 에어러솔의 분포 정도를 계산할 수 있는 풍력단지의 입지선정 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 풍력단지의 입지 선정 시 상기 대기 에어러솔의 분포 정도를 반영하여, 상기 대기 에어러솔에 의한 악영향을 미리 방지할 수 있는 풍력단지의 입지선정 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 풍력단지의 입지 선정 시 황사를 포함하는 대기오염물질의 영향을 최소화할 수 있는 입지선정 방법으로써, 대기모델인 에어로졸 모델이 미리 설정되고, 인공위성에서 관측된 후보지역의 대기 복사량 데이터가 전송되는 제 1단계; 복사 전달 방정식을 이용하여 상기 대기 복사량 데이터로부터 대기 반사도를 계산하고, 상기 대기 반사도와 상기 에어로졸 모델을 비교하여, 상기 후보지역의 에어로졸 광학두께를 계산하는 제 2단계; 라이다를 이용하여 상기 후보지역의 대기를 관측하고, 에어로졸의 양을 소멸계수로 산출하는 제 3단계; 및 상기 에어로졸 광학두께 및 상기 소멸계수를 이용하여 상기 후보지역의 대기오염물질의 분포 정도를 계산하고 입지 선정 시 반영하는 제 4단계;를 포함하는 풍력단지의 입지선정 방법을 제공한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 2단계는 아래의 수학식 1과 같은 복사 전달 방적식을 이용하여 반사도로 계산한다.
[수학식 1]
여기서, ρsat는 인공위성에서 관측된 반사도이고, ρray는 대기 분자 산란에 의한 반사도이며, ρear는 에어로졸 산란에 의한 반사도이며, ρsurf는 지표에 의한 반사도이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 2단계는 아래의 수학식 2를 이용하여 대기 분자 산란에 의한 반사도를 계산한다.
[수학식 2]
여기서, d는 지구와 태양과의 거리, F0는 태양상수, θs는 태양 천정각이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 2단계는 아래의 수학식 3을 이용하여 상기 에어로졸 광학두께를 계산한다.
[수학식 3]
여기서, 상수 A, B, C, D는 표준대기의 분자 산란 단면과 분자 산란 부피 계수에 의한 설정되는 상수 값들이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 3단계는 소멸계수 프로파일 식을 이용하는 아래의 수학식 4를 이용하여 에어로졸의 특성 및 양을 계산한다.
[수학식 4]
여기서, P(z)는 λ0의 파장에서 방사된 레이저 펄스로 부터거리 z에 따라 돌아와 받아진 라만 파장 λR에서의 신호의 세기이며, α는 λ0 와 λR 파장에서의 두께에 의존하는 총소멸 계수이며, k는 두께에 독립적인 인자들을 나타내며, β는 후방산란 계수로써 가스 분자 수 농도인 N 및 차등 라만 후방 단면적을 이용하여 계산될 수 있다. 이때, αaer와 αmol은 소멸 계수(Extinction coefficient)이다.
본 발명은 다음과 같은 우수한 효과를 가진다.
먼저, 본 발명의 일실시예에 따른 풍력단지의 입지선정 방법에 의하면, 풍력단지의 입지선정 시 대기 에어로솔의 광학두께, 특성 및 양을 계산하여 반영할 수 있으므로, 상기 디개 에어로솔에 포함되는 황사 및 대기오염물질의 영향이 최소화되는 입지를 선정할 수 있고, 입지선정의 정확성 및 신뢰도를 향상시키는 효과를 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 풍력단지의 입지선정 방법을 나타내는 블럭도.
본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있는데 이 경우에는 단순한 용어의 명칭이 아닌 발명의 상세한 설명 부분에 기재되거나 사용된 의미를 고려하여 그 의미가 파악되어야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면에 도시된 바람직한 실시예를 참조하여 본 발명의 기술적 구성을 상세하게 설명한다.
그러나, 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
본 발명의 일실시예에 따른 풍력단지의 입지선정 방법은 에어로졸 모델을 설정하는 알고리즘인 M-BARE 알고리즘을 이용하여 상기 에어로졸 모델을 설정하도록 구비되는데, 이때, 상기 M-BARE 알고리즘은 실질적으로 상기 에어로졸 모델을 컴퓨터상에서 설정할 수 있는 프로그램에 의해 수행된다.
또한, 상기 프로그램은 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등이 단독 또는 조합으로 구성된 프로그램일 수 있고, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드로 짜여진 프로그램일 수 있다.
또한, 상기 프로그램은 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 저장되어 컴퓨터로 읽혀짐으로써 그 기능을 수행하고, 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되어 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상의 지식을 가진 자에서 공지되어 사용 가능할 것일 수 있으며, 예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD, DVD와 같은 광 기록 매체, 자기 및 광 기록을 겸할 수 있는 자기-광 기록 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등 단독 또는 조합에 의해 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치일 수 있다.
또한, 상기 프로그램은 상기 매체에 의해 컴퓨터에 읽혀질 수 있는 것뿐만 아니라, 인트라넷이나 인터넷 등의 통신망을 통해 정보를 전송할 수 있는 서버 시스템에 저장되어 컴퓨터로 전송될 수도 있고, 상기 서버 시스템에서 상기 프로그램을 컴퓨터로 전송하지 않고 컴퓨터가 상기 서버 시스템으로 접근하여 상기 서버 시스템상에서 상기 프로그램을 수행할 수 있는 플랫폼을 제공할 수도 있다.
또한, M-BARE 알고리즘은 에어로졸 분석 알고리즘인 BAER 알고리즘을 변형시킨 것으로, 복사전달 방정식, 혼합 모델에 의한 해양 반사도, 그리고 상기 에어로졸 모델을 개선하였으며, Terra 위성에 탑재된 MODIS 위성 자료를 전송받아 대기중 에어로졸 광학두께 자료를 산출하도록 구비된다.
또한, 상기 M-BARE 알고리즘은 MODIS Aerosol Retrieval (GSTAR) 또는 GIST Aerosol Retrieval(GSTAR)을 이용하여 대기 중 에어로졸을 분석하며, 풍속 및 해수 성분에 따른 해양반사도, 상대습도에 따른 에어로졸 모델의 세분화 등을 수행할 수 있다.
또한, 상기 GSTAR에서는 비교적 해양반사도의 영향이 적은 3개의 파장(ρ865, ρ765, ρ685)의 반사도를 사용하고, 동일 파장으로 얻어진 인공위성 관측자료와 반사도 차이가 가장 적은 에어로졸 타입을 선택하는 최적화 과정을 통해 에어로졸 모델을 선정하도록 구비되어, 상기 에어로졸 모델의 정확도를 향상시키고, 다양한 룩업테이블(Look-Up table)을 적용하여 대기 보정의 정확도를 향상시킬 수 있도록 구비된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 풍력단지의 입지선정 방법을 나타내는 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 입지선정 방법은, 풍력단지를 건축할 시 상기 풍력단지가 건축될 입지를 선정하기 위한 것으로, 특히, 상기 풍력단지의 주변환경 중 대기환경을 분석하여 황사를 포함하는 대기오염물질의 악영향을 최소화할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 풍력단지의 입지선정 방법은, 먼저, 대기모델인 에어로졸 모델이 상기 컴푸터 또는 상기 컴퓨터에 저장된 상기 프로그램에 미리 설정되고, 인공위성에서 관측된 후보지역의 대기 복사량 데이터가 상기 컴퓨터 또는 상기 컴퓨터에 저장된 프로그램으로 전송될 수 있다(S1100).
또한, 대기 에어로졸은 위성이 관측한 복사량과 특정 대기조건 하에서의 에어로졸 모델을 사용하여 계산된 복사량과 비교하여 산출할 수 있는데, 상기 에어로졸 모델은 복사 전달 모델(SBDART)로 구비될 수 있다.
또한, 상기 복사 전달 모델은 미국 캘리포니아 대학 Santa Babara 캠퍼스에서 개발된 것으로, 인공위성 원격탐사와 대기 복사 수지 계산에 적합하도록 기존의 물리학적 모델들을 기초로 개발되었고, 상기 컴퓨터가 지구 대기 및 지표면상에서 청천(clear sky) 또는 구름이 있는 조건하의 평면-평행(plane-parallel) 복사전달과정을 계산할 수 있도록 기능하는 프로그램으로 이루어진다.
또한, 상기 복사 전달 모델은 복잡한 복사전달식을 풀 수 있는 DISORT (Discrete Ordinates Radiative Transfer Program for a Multi-Layered Plane-Parallel Medium) 모듈, 저해상도 대기 투과 모델, 물방울과 얼음에 의한 Mie 산란 모델 결과를 포함하고 있어 대기 복사 에너지 수지 및 원격탐사 연구에 광범위하게 사용되고 있으며, DISORT의 경우에는 수치해석적으로 안정하며 불균질한 대기 조건에서의 복사전달 계산을 수행할 수 있는 장점이 있다.
또한, 상기 복사 전달 모델은 복사 강도를 다양한 위치와 각도에서 계산이 가능하게 구비됨에 따라 40개의 대기층과 16 stream의 계산이 가능한 장점이 있다.
또한, 상기 복사 전달 모델은 대개 포트란 코드로 짜여진 프로그램일 수 있으며, 구름 모델, 기체상 물질에 의한 광 흡수 모델, 태양 복사 스펙트럼, 표준 대기 모델, 표준 에어로졸 모델 및 지표 반사도 모델을 파라미터로서 제공할 수 있다.
또한, 상기 복사 전달 모델은 LOWTRAN7 대기투과코드(Pierluissi and Marogoudakis, 1986)의 저해상도 밴드 모델을 사용함에 따라 0 내지 50000 cm-1 영역의 파장부터 20 cm-1의 파장까지의 분광해상도를 갖는 line-by-line 계산결과를 산출할 수 있고, 지구대기 중에 포함된 모든 복사광선에 활성을 보이는 분자들에 대한 정보를 가진다. 즉, 상기 복사 전달 모델(SBDART)은 가시광선 영역에서 5nm, 열적외선 영역에서는 200nm 의 분광해상도를 갖게 된다.
또한, 상기 복사 전달 모델은 tropical, mid-latitude summer, mid-latitude winter, sub-arctic summer, sub-arctic winter 및 US62을 포함하는 6가지의 표준 대기 모델을 제공하도록 구비되는데, 각 표준 대기 모델은 대기압, 기온, 수증기 및 오존농도의 수직분포를 포함하는 표준 수치 자료를 제공할 수 있다. 더불어, 상기 표준 수치 자료 이외에도, 라디오 존데와 같은 관측자료를 입력받을 수 있도록 구비된다.
또한, 본 발명의 일실시예에서는 6가지 표준 대기 모델 중 mid-latitude summer, mid-latitude winter 및 US62를 포함하는 세가지 모델을 계절별로 사용하였다.
또한, 상기 복사 전달 모델에는 표준 대기 에어로졸 모델(rural, urban, or maritime)이 포함되어 있으며, 대기 경계층과 상층 대기중의 에어로졸 타입에 따라 복사 효과를 계산할 수 있다. 상기 각 표준 에어로졸 모델은 산란 효율(scattering efficiency), 단산란 알베도(single scattering albedo) 및 비대칭 상수(asymmetry parameter)가 파장대에 따라 특성 테이블로 구성되어 있다. 또한, 상기 대기 경계층에서의 상기 에어로졸 광학두께는 시정 거리 및 수직 분포를 이용하여 산출할 수 있으며, 상기 시정 거리는 사용자로부터 상기 컴퓨터가 입력받을 수 있도록 구비될 수 있다. 또한, 상기 시정 거리는 0.55μm로 설정하는 것이 가장 바람직하다.
또한, 상기 상층 대기중의 에어로졸 광학두께는 aged volcanic, meteoric and the climatologic tropospheric background aerosols의 표준 모델과 5개까지의 에어로졸층을 특성화 할 수 있다.
또한, 상기 복사 전달 모델은 기본적으로 다음과 같이 6개의 지표 반사도 모델(ocean water, lake water, clear water, vegetation, snow, sand)을 가지고 있으며 각각의 모델의 분율에 따른 혼합 반사도의 사용도 가능하다. 이때, 지표 반사도는 지구대기를 투과한 복사광선이 지표 구성 성분에 따라 반사 또는 흡수하는 특성에 따라 우주로 향하게 되는 과정을 설명할 수 있는데, 특히, 에어로졸과 관련된 복사 효과 및 원격탐사 시 중요한 요소로 작용하게 된다. 다만, 상기 지표 반사도는 정확한 값을 계산하기 어려우므로 일정한 반사도를 갖는 Lambertian 가정을 사용하였다. 또한, 상기 지표 반사도를 계산할 시 방향성을 갖는 지표 반사도 모델(bi-direction reflectance distribution function; BRDF)이 사용할 수도 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 풍력단지의 입지선정 방법에서는 상기 지표 반사도 모델인 Ocean-BRDF 모델을 사용하였다. 또한, 상기 지표도 반사 모델의 입력값으로 해양에서의 피그먼트(Chlorophyll a+,Pheophytin a)는 디폴트 값으로 0.01을 설정하고, 평균 해양 풍속은 5m/sec을 설정하고, Fresnel 반사에 영향을 미치는 해수 염도는 34.3ppt로 설정하였다.
다음, 복사 전달 방정식으로 이용하여 상기 대기 복사량 데이터로부터 대기 반사도를 계산하고, 상기 대기 반사도와 상기 에어로졸 모델을 비교하여, 상기 후보지역의 에어로졸 광학두께를 계산한다(S1200).
이때, 상기 인공위성이 관측한 복사량 데이터는 특정 대기조건 하에서의 에어로졸 모델을 사용하여 계산된 복사량 데이터와 서로 비교하게 되는데, 상기 인공위성이 관측한 복사량은 아래의 수학식 1과 같은 복사 전달 방적식을 이용하여 반사도로 계산할 수 있다.
여기서 ρsat, ρray, ρear, ρsurf는 인공위성에서 관측된 반사도, 대기 분자 산란에 의한 반사도, 에어로졸 산란에 의한 반사도 및 지표에 의한 반사도이다.
또한, 대기 분자 산란에 의한 반사도는 아래의 수학식 2를 이용하여 계산할 수 있다.
여기서, d는 지구와 태양과의 거리, F0는 태양상수, θs는 태양 천정각이다.
또한, 대기 분자 산란에 의한 반사도를 제거하기 위하여 Bucholz가 제시한 대기분자의 산란계수 계산법과 DEM을 이용하여 수치해석적으로 비교적 정확한 Raleigh 산란의 의한 광학두께를 계산하였다. 이때, 각 파장별 분자 산란 광학두께는 표준 대기 모델을 이용하여 산출할 수 있으며, 표준 대기 모델은 Midlatitude Summer/Winter, U.S. Standard atmosphere 등을 사용하였으며, 아래의 수학식 3을 이용하여 상기 에어로졸 광학두께를 계산하였다.
여기서, 상수 A, B, C, D는 표준대기의 분자 산란 단면과 분자 산란 부피 계수에 의한 상수 값들이다.
또한, Rayleigh 산란에 의한 기여도가 제거된 대기 복사량 데이터는 파장이 큰 채널(>0.6㎛)의 경우, 해양의 반사도가 매우 작으므로 지표반사도의 영향을 무시하여도 무방할 것이다.
또한, 대기 에어로졸의 반사도는 대기 에어로졸의 광학두께를 최적값으로 결정될 수도 있다. 또한, 정확한 에어로졸의 광학두께를 산출하기 위해선 위성 복사량 데이터에 영향을 주는 각각의 파라미터들(보정, 분자산란, 지표에 의한 반사도 등)의 정확한 계산이 요구된다.
다음, 라이다를 이용하여 상기 후보지역의 대기를 관측하고, 에어로졸의 양을 소멸계수로 산출하게 된다(S1300).
또한, 상기 라이다(Light Detection and ranging)는 대기 에어로졸과 같은 매우 작은 입자 관측을 위한 것으로, 온도, 압력, 습도, 바람과 더불어 미량기체, 에어로졸 그리고 구름과 같은 대기의 여러 상태를 측정할 수 있고 대기 구성요소에서의 방출된 복사선 등의 여러 가지 대기의 다양한 상태들을 측정할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에서는 상기 라이다를 다파장 라만 라이다로 구비하고 대기 에어로졸의 고도별 특성을 측정하였다.
또한, 상기 다파장 라만 라이다(multi-wavelength Raman lidar, MWRL)는 387nm, 407nm, 607nm에서의 라만 채널을 보유하고 있으며, 355nm, 532nm, 1064nm의 후방산란과 355nm, 532nm에서의 소멸계수를 구할 수 있는 7채널을 보유하고 있다.
또한, 다파장 라만 라이다는 송신부와 수신부로 이루어져 나노세컨드의 파장을 가지는 짧은 펄스와 특정 스펙트럼 성분들이 레이저에 의해 발생되도록 구비되며, 빛의 퍼짐현상을 최소화시키기 위해서 빔 확장기(Beam expander)를 구비하였다.
또한, 상기 수신부는 망원경을 이용하여 후방 산란되어 들어온 광자를 모으로록 구비되며, 응용분에 따라 선택되거나, 특정 파장이나 수집된 빛의 편광상태에 따라 선택될 수 있다. 또한, 상기 수신부에서 수집된 빛은 검출기로 유도되어 광학적 신호가 전기적 신호로 바뀌게 된다. 그리고, 상기 전기적 신호의 세기는 레이저 펄스의 전송 이후의 시간 경과에 의존하는 함수로 전기적으로 결정되고 컴퓨터에 저장되게 된다.
또한, 상기 다파장 라만 라이다를 이용하여 대기 에어로졸의 양을 측정하게 되는데, 이때, 상기 다파장 라만 라이다에서 획득된 전기적 신호를 통해 고도에 따라 존재하고 있는 에어로졸의 특성 및 양을 계산할 수 있다.
또한, 상기 에어로졸의 특성 및 양은 라만 라이다 식에서 유도된 소멸계수 프로파일 식을 이용하여 아래의 수학식 4와 같이 계산할 수 있다.
여기서, P(z)는 λ0의 파장에서 방사된 레이저 펄스로 부터거리 z에 따라 돌아와 받아진 라만 파장 λR에서의 신호의 세기이며, α는 λ0 와 λR 파장에서의 두께에 의존하는 총소멸 계수이며, k는 두께에 독립적인 인자들을 나타내며, β는 후방산란 계수로써 가스 분자 수 농도인 N 및 차등 라만 후방 단면적을 이용하여 계산될 수 있다. 이때, αaer와 αmol은 소멸 계수(Extinction coefficient)이다.
또한, 단파장을 사용하는 편광 라이다의 경우에는 산란계수를 후방산란 계수로 나눈 라이다비(lidar ratio)를 가정하여 조건 값을 입력하고, 에어로졸이 없는 구간이라는 가정 하에 기준 고도를 설정하는 것이 바람직하다. 다만, 라만 라이다의 경우에는 라이다비에 대한 가정이 필요 없으므로 더 정확한 소멸 계수를 산출 할 수 있다.
또한, 특정 편광을 가진 레이저 펄스를 대기 중으로 방사하여 에어로졸에서 산란되는 신호 중 원래의 고유한 편광을 유지하고 있는 신호와 편광이 깨어진 비율인 편광소멸도(Depolarization ration)를 계산하여, 에어러졸 입자의 모양을 계산할 수 있다. 이론적으로 에어로졸 입자가 완벽한 구형이라면, 편광소멸도는 0이 된다 할 것이다. 즉, 상기 라만 라이다를 통해 편광소멸도를 측정함으로써 구름의 종류, 먼지입자, 연무, 안개, 오염물질에 기인한 입자 등의 구분할 수 있다.
다음, 상기 에어로졸 광학두께 및 상기 소멸계수를 이용하여 상기 후보지역의 대기오염물질의 분포 정도를 계산하고 입지 선정 시 반영함으로써, 대기환경이 깨끗하고 황사의 우려가 적은 입지를 선정할 수 있게 된다(S1400).
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명은 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
Claims (5)
- 풍력단지의 입지 선정 시 황사를 포함하는 대기오염물질의 영향을 최소화할 수 있는 입지선정 방법으로써,
대기모델인 에어로졸 모델이 미리 설정되고, 인공위성에서 관측된 후보지역의 대기 복사량 데이터가 전송되는 제 1단계;
복사 전달 방정식을 이용하여 상기 대기 복사량 데이터로부터 대기 반사도를 계산하고, 상기 대기 반사도와 상기 에어로졸 모델을 비교하여, 상기 후보지역의 에어로졸 광학두께를 계산하는 제 2단계;
라이다를 이용하여 상기 후보지역의 대기를 관측하고, 에어로졸의 양을 소멸계수로 산출하는 제 3단계; 및
상기 에어로졸 광학두께 및 상기 소멸계수를 이용하여 상기 후보지역의 대기오염물질의 분포 정도를 계산하고 입지 선정 시 반영하는 제 4단계;를 포함하는 풍력단지의 입지선정 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 제 2단계는 아래의 수학식 1과 같은 복사 전달 방적식을 이용하여 반사도로 계산하는 것을 특징으로 하는 풍력단지의 입지선정 방법.
[수학식 1]
여기서, ρsat는 인공위성에서 관측된 반사도이고, ρray는 대기 분자 산란에 의한 반사도이며, ρear는 에어로졸 산란에 의한 반사도이며, ρsurf는 지표에 의한 반사도이다.
- 제 1항에 있어서,
상기 제 2단계는 아래의 수학식 2를 이용하여 대기 분자 산란에 의한 반사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 풍력단지의 입지선정 방법.
[수학식 2]
여기서, d는 지구와 태양과의 거리, F0는 태양상수, θs는 태양 천정각이다.
- 제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 2단계는 아래의 수학식 3을 이용하여 상기 에어로졸 광학두께를 계산하는 것을 특징으로 하는 풍력단지의 입지선정 방법.
[수학식 3]
여기서, 상수 A, B, C, D는 표준대기의 분자 산란 단면과 분자 산란 부피 계수에 의한 설정되는 상수 값들이다.
- 제 제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 3단계는 소멸계수 프로파일 식을 이용하는 아래의 수학식 4를 이용하여 에어로졸의 특성 및 양을 계산하는 것을 특징으로 하는 풍력단지의 입지선정 방법.
[수학식 4]
여기서, P(z)는 λ0의 파장에서 방사된 레이저 펄스로 부터거리 z에 따라 돌아와 받아진 라만 파장 λR에서의 신호의 세기이며, α는 λ0 와 λR 파장에서의 두께에 의존하는 총소멸 계수이며, k는 두께에 독립적인 인자들을 나타내며, β는 후방산란 계수로써 가스 분자 수 농도인 N 및 차등 라만 후방 단면적을 이용하여 계산될 수 있다. 이때, αaer와 αmol은 소멸 계수(Extinction coefficient)이다.
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