KR20160127992A - 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 시스템 및 방법에 관한 것으로, 풍력을 이용하여 전력을 생산하는 풍력 발전 장치와, 기상청의 기상 정보를 제공받아 기상 예측 모델에 따라 풍향과 풍속을 예측하는 예측 장치 및 상기 예측 장치에 따라 풍력 발전 장치를 제어하는 제어 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 모델을 이용한 풍력 발전 시스템 및 방법을 제공한다.

Description

기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 시스템 및 방법{Wind Power System and Method using Wearther Research Forecasting}

본 발명은 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 시스템 및 방법에 관한 것으로, 타겟 지역의 정확한 예측을 통해 발전량 예측을 향상시키고, 타겟 지역의 변경에도 유연하게 대체할 수 있는 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 시스템 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 풍력이나 태양광 발전은 어느 곳에나 존재하는 무공해, 무한정의 바람과 태양광을 이용하기 때문에, 환경에 미치는 악영향이 거의 없고 국토의 효율적인 이용이 가능한 신재생에너지 발전기술이다.

최근들어 이와 같은 많은 국가에서 기존 발전 설비로 인한 유해성 등의 문제와 자원고갈 등의 문제로 인하여 신재생 에너지 발전에 관하여 많은 관심이 있다.

특히, 풍력은 바람을 동력원으로 사용하기 때문에 일정 풍속 이상으로 바람이 불어올 경우에만 발전이 가능한 특징을 갖고 있다.

따라서, 풍력 발전으로 인한 전력 활용도를 높이기 위해서는 풍력 발전으로 인한 전력 생산량의 예측이 필요하다.

만일 풍력 발전량 예보가 가능하다면 전력 시장에서 전력 거래가 더욱 원활하게 되고, 발전단지의 탄력적인 운영이 가능하게 된다.

(특허 문헌 1) 등록 특허 공보 제10-1024791호 (특허 문헌 2) 등록 특허 공보 제10-1093003호 (특허 문헌 3) 공개 특허 공보 제10-2012-0007783호 (특허 문헌 4) 등록 특허 공보 제10-1177435호

풍력 발전 예보에 있어서 핵심은 풍속예보에 있다. 국내의 풍력발전단지의 경우 그 가동 경력이 길지 않기 때문에 기상 관측 자료가 확보된 경우가 적다. 그리고, 기상청의 기상 예보 지역과 발전 지역이 다르기 때문에 지정학적 및 기상학적 보정을 수행하는 불편함이 존재한다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 기상 예측 모델(Wearther Research Forecasting; WRF)을 통해 자료 동화 및 보정을 진행하여 풍향과 풍속을 예측하고, 예측된 값을 이용하여 풍력 발전량을 예측할 수 있는 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 시스템 및 방법을 제공한다.

본 발명에 따른 풍력을 이용하여 전력을 생산하는 풍력 발전 장치와, 기상청의 기상 정보를 제공받아 기상 예측 모델에 따라 풍향과 풍속을 예측하는 예측 장치 및 상기 예측 장치에 따라 풍력 발전 장치를 제어하는 제어 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 모델을 이용한 풍력 발전 시스템을 제공한다.

또한, 본 발명에 따른 기상청으로부터 기상 정보를 제공받고 이를 전처리 및 동화를 실시하는 단계와, 수치 예보 모델(UM)자료를 전처리한 자료와 동화 자료를 결합하여 기상 예측 모델(WRF)을 수행하는 단계와, 사익 기상 예측 모델을 수행한 결과를 이용하여 해당 지역의 풍향 및 풍속 예측값을 추출하는 단계 및 상기 풍향 및 풍속 예측 값을 이용하여 풍력 발전량을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 모델을 이용한 풍력 발전 방법을 제공한다.

이와 같이 본 발명은 풍향과 풍속의 예측을 통해 풍력 발전의 예측 값을 제공하고, 이를 통해 풍력 발전의 거래를 활발하게 진행할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 시스템의 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 방법을 설명하기 위한 개념도.
도 3은 본 발명에 따른 예측 모델과 풍력 발전량을 측정한 결과 그래프.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.

본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석 되어야 할 것이다. 이러한 이유로 본 발명의 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 시스템 및 방법은 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 한도 내에서 상이해질 수 있음을 명확히 밝혀둔다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 시스템의 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이 본 실시예에 따른 기상 예측 모델을 이용한 풍력 발전 시스템은 풍력을 이용하여 전력을 생산하는 풍력 발전 장치(100)와, 기상청의 기상 정보를 제공받아 기상 예측 모델에 따라 풍향과 풍속을 예측하는 예측 장치(200)와, 예측 장치(200)에 따라 풍력 발전 장치(100)를 제어하는 제어 장치(300)와, 예측 장치(200)의 결과 값과 풍력 발전 장치(100)의 발전량을 비교 분석하여 향후 기상 예측 모델에 결과를 제공하여 정확도를 향상시키는 피드백 장치(400)를 포함한다.

예측 장치(200)는 기상청으로부터 통합형 수치 예보 모델(Unified Model; UM) 자료를 제공 받는다. 이를 통해 초기 및 경계 자료를 생성하는 전처리 작업을 진행한다.

이어서, 기상청의 자동 기상관측 시스템(Auto Weather System; AWS)으로 부터 풍향, 풍속, 온ㆍ습도, 강우량, 기압 등 기본적인 기상요소와 지중 온도, 일조량, 시정거리, 운고(구름의 높이) 등 추가적인 기상 정보를 제공받고, 윈드 프로파일러(Wind Profiler), 라디오미터(Radiometer)와 30Km 이상 고층대기의 온도, 습도, 기압, 풍향, 풍속 등 여러가지 기상요소를 측정해 무선으로 전송하는 라디오존데(Radiosonde)로 부터 기상 관련 자료를 제공받아 자료 동화를 수행한다.

이어서, 수치 예보 모델(UM)자료를 전처리한 자료와 동화 자료를 결합하여 기상 예측 모델(WRF)을 수행한다.

이어서, 기상 예측 모델을 수행한 결과를 이용하여 해당 지역의 풍향 및 풍속 예측값을 추출하고, 이를 분석, 저장 및 전송한다.

이어서, 풍향 및 풍속 예측 값을 이용하여 풍력 발전량을 예측한다.

이와 같은 예측 장비의 결과에 따라 제어 장치는 풍향과 풍속에 따라 풍력 발전 장치를 제어한다.

피드백 장치(400)는 풍력 발전 장치의 동작에 따른 발생 전력 값을 산출하여 예측 장치에 제공하여 향후 예측 정확도 향상을 진행한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 모델을 이용한 풍력발전 방법을 설명하기 위한 개념도이다.

도 3은 본 발명에 따른 예측 모델과 풍력 발전량을 측정한 결과 그래프이다.

도 2에 도시된 바와 같이 기상청으로부터 다양한 기상 정보를 제공 받고 이를 전처리 및 동화를 실시한다.

하기에서는 제주 지역을 예를 들어 설명한다.

즉, 통합형 수치 예보 모델(Unified Model; UM) 자료를 제공 받아 전처리 작업을 진행한다. 그리고, 자동 기상관측 시스템(Auto Weather System; AWS)으로 부터 풍향, 풍속, 온ㆍ습도, 강우량, 기압 등 기본적인 기상요소와 지중 온도, 일조량, 시정거리, 운고(구름의 높이) 등 추가적인 기상 정보를 제공받고, 윈드 프로파일러(Wind Profiler), 라디오미터(Radiometer)와 30Km 이상 고층대기의 온도, 습도, 기압, 풍향, 풍속 등 여러가지 기상요소를 측정해 무선으로 전송하는 라디오존데(Radiosonde)로 부터 기상 관련 자료를 제공받아 자료 동화를 수행한다.

이어서, 수치 예보 모델(UM)자료를 전처리한 자료와 동화 자료를 결합하여 기상 예측 모델(WRF)을 수행한다.

이어서, 기상 예측 모델을 수행한 결과를 이용하여 해당 지역의 풍향 및 풍속 예측값을 추출하고, 이를 분석, 저장 및 전송한다.

이어서, 풍향 및 풍속 예측 값을 이용하여 풍력 발전량을 예측한다.

이와 같은 예측 장비의 결과에 따라 제어 장치는 풍향과 풍속에 따라 풍력 발전 장치를 제어한다.

이와 같은 예측 결과를 도 3의 그래프로 보면, 본 시스템을 적용한 결과 풍속의 정확도가 20% 이상 풍속 예측이 정확해 졌고, 이는 발전량 예측의 정확성이 증대됨을 의미한다.

풍력 발전 장치의 동작에 따른 발생 전력 값을 산출하여 예측 장치에 제공하여 향후 예측 정확도 향상을 진행할 수도 있다.

이상, 본 발명에 대하여 전술한 실시예들 및 첨부된 도면을 참조하여 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며 후술되는 특허청구범위에 의해 한정된다. 따라서 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 후술되는 특허청구범위의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명이 다양하게 변형 및 수정될 수 있음을 알 수 있을 것이다.

100 : 풍력발전장치 200 : 예측 장치
300 : 제어 장치 400 : 피드백 장치

Claims (2)

1. 풍력을 이용하여 전력을 생산하는 풍력 발전 장치;
   기상청의 기상 정보를 제공받아 기상 예측 모델에 따라 풍향과 풍속을 예측하는 예측 장치; 및
   상기 예측 장치에 따라 풍력 발전 장치를 제어하는 제어 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 모델을 이용한 풍력 발전 시스템.
2. 기상청으로부터 기상 정보를 제공받고 이를 전처리 및 동화를 실시하는 단계;
   수치 예보 모델(UM)자료를 전처리한 자료와 동화 자료를 결합하여 기상 예측 모델(WRF)을 수행하는 단계;
   사익 기상 예측 모델을 수행한 결과를 이용하여 해당 지역의 풍향 및 풍속 예측값을 추출하는 단계; 및
   상기 풍향 및 풍속 예측 값을 이용하여 풍력 발전량을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 모델을 이용한 풍력 발전 방법.

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