영상필터링 기법을 적용한 풍력자원지도 작성에 대한 연구

문서정(Moon, Seo-Jeong),고정우(Ko, Jung-Woo),이병걸(Lee, Byung-Gul) 대한토목학회 2012 대한토목학회 학술대회 Vol.2012 No.10

풍력자원 조사를 위한 제주 북동부 연안역의 멱지수 분석

문서정(Moon, Seo Jeong),고정우(Ko, Jung Woo),이병걸(Lee, Byung Gul) 대한공간정보학회 2013 대한공간정보학회지 Vol.21 No.4

고도에 따른 풍속변화를 의미하는 Wind shear는 풍력발전기의 에너지 생산량에 직접적으로 영향을 미치는 중요한 요소이다. 풍속을 보정하는 방법으로는 멱법칙(Power Law)이 사용되는데, 일반적으로 쓰이는 0.143(1/7)의 멱지수(Power Law exponent) 값을 이용한 보정식을 1/7th 멱법칙이라 한다. 하지만 멱지수는 해당 지역의 대기 안정도, 지표면의 상태 등에 의해 많은 영향을 받으므로, 실제 정확한 풍력에너지 예측을 위해서는 관심지역의 멱지수의 정확한 계산이 필요하다. 본 연구에서는 제주도 북동부 연안지역 3곳에 Met-mast를 설치하여 풍력자원을 측정하였고, 이를 바탕으로 제주도 북동부 지역에 적합한 멱지수를 계산하여 제안하였다. 제주도 북동부 연안지역의 멱지수를 계산한 결과, 한동 0.141, 평대 0.138, 우도 0.1254의 값을 얻었다. 0.143(1/7)의 멱지수 값, 제안한 멱지수 값을 적용하여 계산한 연간에너지생산량과 실제 측정된 풍황자료를 이용하여 계산한 연간에너지생산량을 비교한 결과, 세 지역 모두 제안한 멱지수 값을 적용하여 계산한 연간에너지생산량이 실제 측정된 풍황자료를 이용하여 계산한 연간에너지생산량과 유사한 결과를 보였고, 따라서 제안한 멱지수 값의 적용이 가능하다고 판단된다. Wind shear means the variation of wind speed according to the height. Wind shear is the important factor affecting the energy production of wind turbines. Power Law is used to extrapolate wind speed data. Normally, a Power Law exponent of 0.143 is used and this is referred to as the 1/7th Power Law. The Power Law exponent is affected by atmospheric stability and surface roughness of the site. Thus, it is necessary to calculate the Power Law exponent of the site exactly for an accurate estimation of wind energy. In this study, wind resources were measured at the three Met-masts which were located in the coastal area of northeastern Jeju Island. The Power Law exponents of the sites were calculated and proposed using measured data. They were 0.141 at Handong, 0.138 at Pyeongdae, and 0.1254 at Udo. We compared annual energy productions which are calculated using a Power Law exponent of 0.143, the proposed value of the Power Law exponents for each site, and the measured data. As a result, the cases of calculating using the proposed values were more similar to the cases using the measured data than the cases using the 0.143 value. Finally, we found that the propsed values of the Power Law exponent are available to more accurately estimate wind resources.

무빙필터 기법을 적용한 제주 우도지역의 풍력자원지도 작성에 대한 연구

문서정(Moon, Seo Jeong),고정우(Ko, Jung Woo),이병걸(Lee, Byung Gul) 대한공간정보학회 2012 대한공간정보학회지 Vol.20 No.4

풍력자원지도를 작성하기 위해서는 풍황자료, 지형고도지도, 지면조도지도가 필요하다. 본 연구는 이 중 지면조도 지도를 생성하는 작업의 효율성과 정확도를 높이기 위해 환경부의 토지피복지도에 영상필터링 기법 중 무빙필터를 적용하였다. 필터링된 토지피복지도를 이용하여 지면조도지도를 생성하였고 이를 가지고 풍력자원지도를 작성해봄으로써, 필터링을 거쳐 풍력자원지도를 작성하여도 타당한지 여부를 검증하였다. 그 결과, 필터링을 적용한 지면조도지도를 사용하여 작성한 바람지도 모두 과소예측을 보였으나 오차정도가 매우 작았고, RMSE 또한 50m높이에서 0.0237~0.0253m/s 정도로 거의 0에 근접한 결과를 보였다. 즉, 풍력발전기가 설치되는 80m 이상의 높이에서는 오차의 정도가 더욱 줄어들 것이고, 풍력자원예측 시 작업의 효율성을 위해 필터링기법을 적용하여도 신뢰할만한 풍력자원지도를 얻을 수 있을 것이다. In order to create a wind resource map, we need wind data, contour map and roughness map. Moving Filter technique was applied to Udo of Jeju Island to improve the accuracy and efficiency of creating roughness map based on the Land Cover Map of the Ministry of Environment. The Land Cover Map was simplified using moving filtering, and the roughness map was created with this Land Cover Map. The wind resource map was created using this roughness map. Finally, we verified the validity and application of moving filter technique for wind resource map. As a result, the wind map which was created using the roughness map with moving filtering showed bias values which were all negative. It means the wind map is underestimated to values of wind energy and RMSE values were also from 0.0237m/s to 0.0253m/s at 50m height. In other words, estimation of wind resource using image filtering provides reliable results at 80m height typically when the wind turbine is installed. Finally, we found that image filtering technique is very useful tool to make wind resource map.

풍력자원 조사를 위한 제주 북동부 연안역의 멱지수 분석

문서정(Moon, Seo-Jeong),고정우(Ko, Jung-Woo),이병걸(Lee, Byung-Gul) 대한토목학회 2013 대한토목학회 학술대회 Vol.2013 No.10

제주도 북동부 한동지역의 MCP 회귀모델식을 적용한 AEP계산에 대한 연구

고정우,문서정,이병걸,Ko, Jung-Woo,Moon, Seo-Jeong,Lee, Byung-Gul 해양환경안전학회 2012 해양환경안전학회지 Vol.18 No.6

풍력발전 단지의 설계시 풍력 자원 평가 과정은 필수적인 과정이다. 풍력 자원 평가를 위해 장기풍황(20년)자료를 이용하여야 하지만 장기간 관측하는 것은 어렵기 때문에 예정지의 1년 이상의 관측데이터로 평가를 실시하였다. 예정지의 단기 풍황탑(Met-Mast; Meteorology Mast) 자료를 주변의 장기관측 자료인 자동기상관측(AWS; Automatic Weather Station)데이터를 이용하여 수학적 보간법으로 예정지의 데이터를 장기 데이터로 변환한 것을 MCP(Measure-Correlative-Predict)기법이라 한다. 본 연구에서는 MCP기법 중 선형 회계방법을 적용하였다. 선택된 MCP 회귀 모델식에 따라 제주 북동부 구좌지역의 AWS데이터를 제주 북동부 한동 지역의 Met-mast 데이터에 적용하여 연간 에너지 생산량을 예측 하였다. 예정지의 단기 풍황을 이용하였을 때와 보정된 장기 풍황을 이용하여 때 연간 에너지 생산량을 비교하였다. 그 결과 연간 약 3.6 %의 예측오차를 보였고, 이는 연간 약 271 MW의 에너지 생산량의 차이를 의미한다. 풍력발전기의 생애주기인 20년을 비교 하였을 때 약 5,420 MW의 차이를 나타내었으며, 이는 약 9개월 정도의 에너지 생산량과 비슷한 수준이다. 결과적으로, 제안 된 선형 회귀 MCP 방법을 이용하는 것이 단기관측 자료를 통한 불확식성을 제거하는 합리적인 방법으로 판단된다. Wind resource assessment is necessary when designing wind farm. To get the assessment, we must use a long term(20 years) observed wind data but it is so hard. so that we usually measured more than a year on the planned site. From the wind data, we can calculate wind energy related with the wind farm site. However, it calculate wind energy to collect the long term data from Met-mast(Meteorology Mast) station on the site since the Met-mast is unstable from strong wind such as Typhoon or storm surge which is Non-periodic. To solve the lack of the long term data of the site, we usually derive new data from the long term observed data of AWS(Automatic Weather Station) around the wind farm area using mathematical interpolation method. The interpolation method is called MCP(Measure-Correlative-Predict). In this study, based on the MCP Regression Model proposed by us, we estimated the wind energy at Handong site using AEP(Annual Energy Production) from Gujwa AWS data in Jeju. The calculated wind energy at Handong was shown a good agreement between the predicted and the measured results based on the linear regression MCP. Short term AEP was about 7,475MW/year. Long term AEP was about 7,205MW/year. it showed an 3.6% of annual prediction different. It represents difference of 271MW in annual energy production. In comparison with 20years, it shows difference of 5,420MW, and this is about 9 months of energy production. From the results, we found that the proposed linear regression MCP method was very reasonable to estimate the wind resource of wind farm.

풍력 에너지 평가에 이용되는 조도계수 지도 생성에 대한 연구

고정우(Ko, Jung-Woo),이병걸(Lee, Byung-Gul),문서정(Moon, Seo Jeong) 한국측량학회 2011 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2011 No.4

바람은 지표면에 마찰에 의해 풍속이 변한다. 이런 지표면의 마찰의 정도를 나타내는 것을 조도계수라 한다. 풍력에너지 경제성 평가를 위한 절차는 다음과 같다. 바람에너지지도를 이용하여 경제성이 높은 지역 중 설치가능 지역을 정한다. 그 후 설치가능지역에 웹마스터 설치 후 1~3년 정도 풍속 풍황을 관측한다. 그 데이터를 이용하여 Windpro라는 상용 프로그램으로 경제성을 평가 한다. 이 때 필요한 자료가 조도계수지도, 등고선 지도, 풍속풍황 데이터이다. 여기서 각 조도계수에 따라 높이별 풍속은 다르게 된다. 그리고 조도계수의 범위는 참고문헌 마다 많은 차이을 보이고 있다. 특히 조도계수지도 생성에도 작업자에 의한 많은 차이를 보이고 있다. 보다 객관적인 풍력에너지 경제성 평가를 위해 조도계수 지도 제작이 필요하다. 본 논문에서는 제주 한동리와 평대리 웹마스터 실측데이터를 기초로 하여 MATLA과 Windograper를 이용하여 조도계수를 계산 하였다. 이 결과를 바탕으로 원격탐사 기술을 이용한 조도계수 지도 생성의 기초 자료로 활용 될 것이고 보다 객관적인 풍력에너지 경제성 평가가 가능 할 것이다. The instantaneous in wind speed with elevation depends on a number of meteorogical factors. one of important fact is roughness coefficient determined by the earth"s surface. Wind energy evaluation process determined following step. First, The installable site is decided using wind energy map among the area that is economically feasible. After the Webmasters installation in the site, wind resources are observed. Windpro program decides the site of wind farm using the observed value. At this point, the necessary information is a roughness coefficient map, a contour map, and wind resources. however, roughness coefficient map has many differences about the range of roughness coefficient each reference book. Also, in order to make more objective roughness coefficient map, the study has been implemted by the observed value of Webmasters in Handong-li and Pyeongdae-li. This result is using a roughness coefficient map will be made using the Remote Sensing Technique for the future.

영상자료의 식생지수를 이용한 제주 북동부 지역의 풍력자원지도 작성에 관한 연구

변지선(Byun, Ji Seon),이병걸(Lee, Byung Gul),문서정(Moon, Seo Jung) 대한공간정보학회 2015 대한공간정보학회지 Vol.23 No.1

풍력자원지도의 작성을 위해 기본적으로 지형고도자료, 지면조도자료, 풍황자료가 필요하다. 그 중 지면조도자료의 경우 토지피복분류 기법을 통한 토지피복지도를 이용하여 구할 수 있다. 지면조도지도의 경우 토지피복의 성질에 따라 풍속의 조도계수가 다르게 되며, 이러한 조도계수에 근거하여 정확한 지면조도지도를 만들 수 있다. 본 연구에서는 Landsat위성자료를 이용하여 무감독 분류 방법과 식생지수법을 사용하여 지면조도자료를 생성한 후 풍력자원지도를 작성하였다. 이렇게 만들어진 풍력자원지도를 근거로 식생지수법의 사용이 무감독 분류 기법에 비하여 타당한지를 검증하였다. 그 결과, 식생지수를 사용한 풍력자원지도는 관측 자료와 비교한 경과 60% 이상의 등급 일치율을 보였고 불일치하는 픽셀에 대해서는 최대 등급의 차이를 넘지 않았다. 따라서 풍력자원지도 생성 시 필요한 지면조도지도를 계산할 경우 식생지수를 이용한 분류방법이 효과적인 것으로 판단된다. To create a wind resource map, we need a contour map, a roughness map and wind data. We need a land cover map for the roughness map of these data. A land cover map represents the area showing similar characteristics after color indexing based on the scientific method. The features of land cover is classified by Remote sensing technique. In this study, we verified the application of the NDVI technique is reasonable after we created the wind resource map using roughness maps by unsupervised classification and NDVI technique. As a result, the wind resource map using the NDVI technique showed a 60% accordance rate and difference in class less than one. From the results, The NDVI technique is found alternative to create roughness maps by the unsupervised classification.

제주 지역 고해상도 풍력에너지지도 작성

변지선(Ji Seon,Byun),이병걸(Byung Gul,Lee),문서정(Seo Jung,Moon),이창선(Chang Seon,Lee) 한국해양환경·에너지학회 2013 한국해양환경공학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.5