외국 지중배전케이블의 특성분석

고정우,오우정,김종은,서광석 ( Jung Woo Ko,Woo Jeong Oh,Jong Eun Kim,Kwang S . Suh ) 한국전기전자재료학회 1997 한국전기전자재료학회 추계학술대회논문집 Vol.1997 No.1

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.

EVA-OH의 공간전하 거동 및 전기전도 특성

고정우(Jung-Woo Ko),서광석(Kwang-Seok Suh),이승형(Seung-Hyung Lee) 대한전기학회 2002 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2002 No.7

연구노트 : 육상풍력 적지분석 프로세스에 대한 연구

고정우 ( Jung Woo Ko ),이병걸 ( Byung Gul Lee ) 한국환경과학회 2016 한국환경과학회지 Vol.25 No.3

The most wind farm development process in Korea still have not been defined since the history of the wind farm development experiences are very short compared to EU and other developed countries. Therefore, most wind farm development company and researchers have a lot of trouble to implement the wind farm development and need a guideline for the process. Establishing the wind farm needs a complex processes such as transportation system, construction conditions, natural environment and wind conditions etc. Specially, for the restricted development area, the social negotiation and legal minds are necessary. In the case, the decision making process of suitable wind farm area using GIS tool is very useful. However, before using GIS technique, we should understand the development processes and the items for surveying tools. Recently, suitability analysis of selecting Onshore Wind Farm has been studied to consider exclusion analysis to solve the limited develop condition problem. This paper proposed the onshore wind farm development process which can suitable to Korea wind farm environment based on European guideline with GIS tool. To estimate the processes, the processes are divided into two parts, the basic design and wind farm planning. Next, the planning stages are classified into five stages in which the factors for each step were considered.

허브높이에서의 풍속의 와이블 파라미터 예측에 관한 연구

고정우(Ko, Jung-Woo),이병걸(Lee, Byung-Gul) 한국측량학회 2012 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2012 No.4

풍력발전기의 전력량을 예측하기 위해서는 풍속의 확률밀도함수와 풍력발전기 발전곡선이 필요하다. IEC61400-1에서 풍황탑의 높이는 풍력발전기의 2/3이상의 높이를 요구한다. 그래서 허브높이의 풍속의 확률밀도함수는 추정된다. 풍속은 보편적으로 두 개의 파라미터(형상계수와 척도계수)를 가지는 와이블 분포로 분석된다. 척도계수는 높이의 따라 좁은 범위 안의 값들을 갖는다. 형상계수는 평균풍속과 관련이 있다. 이 논문은 높이의 변화에 따른 풍속의 와이블 파라미터에 대해 연구 했다. 와이블 파라미터는 모멘트법과 WAsP알고리즘으로 계산 되었다. 90m의 풍속의 확률분포는 대수법칙과 형상 계수의 고도에 대한 변화로 예측하였다. 각각의 파라미터로 풍력발전기의 발전량이 계산 되었고 비교되었다. Wind turbine power output estimates wind turbine in the measured wind turbine power curve and probability distribution function. meteorological masts request least 2/3 height of wind turbine in IEC 61400-1. so that, wind turbine hub height wind probability estimated. Wind analysts typically use the Weibull distribution which has the two-parameter(the scale factor c and the shape factor k). the shape factor tends to stay within a narrower range following the height. the scale factor related to the average wind speed. this paper studied about wind Weibull distribution parameter in changing height. Weibull parameters calculated moment method and WAsP algorithm. wind probability about 90m estimated log law and the change in shape factor with height above ground. each parameters used to calculated wind turbine power output and each result compared.

제주도 풍력발전단지 설계를 위한 조도계수 산정에 대한 연구

고정우(Ko, Jung-Woo),권혁춘(Quan, He Chun),이병걸(Lee, Byung-Gul) 대한공간정보학회 2012 대한공간정보학회지 Vol.20 No.2

지면위의 풍속의 변화를 높이별 풍속변화(wind shear)아고 한다. 풍력자원 평가 분야에서 전통적으로 이런 높이별 풍속 변화특성을 수학적으로 두 가지 방법으로 분석한다. 이를 대수법칙(Lograthmic law)과 멱법칙(Power law)이라 한다. 대수법칙은 표면 거칠기를 파라미터로 멱법칙의 경우 멱지수를 파라미터로 사용한다. 높이별 풍속변화는 여러 가지 인자에 의하여 영항을 받는다. 대부분은 대기의 안정도와 주변의 지형에 의한 거칠기에 현저한 영향을 받는다. 대기안정도는 계절적, 하루의 시간 변화나 기상학적 변화에 의한 영항을 받는다. 표면의 거칠기와 멱지수 역시 시간의 변화에 따라 변화하는 경향을 보인다. 본 연구에서는 제주 평대와 한동 지역의 풍황 관측데이터를 이용하여 메트랩과 windograper를 이용하여 조도 길이와 멱지수를 계산 하였다. 이 결과는 참조데이터들과 유사한 결과를 보이긴 했지만 범위는 차이를 보이고 있었다. 선행 연구와 비교한 결과 해양의 경우 비슷한 결과를 보였지만 농작지의 경우 보다 높은 범위를 농촌마을이 경우 보다 낮은 범위를 보이고 있었다. The variation in the wind speed with height above ground is called the wind shear profile. In the field of wind resource assessment, analysts typically use one of two mathematical relations to characterize the measured wind shear profile: the logarithmic profile (log law) and the power law profile (power law). The logarithmic law uses the surface roughness as a parameter, and the power law uses the power law exponent as a parameter. The shape of the wind shear profile typically depends on several factors, most notably the roughness of the surrounding terrain and the stability of the atmosphere. Since the atmospheric stability changes with season, time of day, and meteorological conditions, the surface roughness and the power law exponent also tends to change in time. For this study, Using the observed data from Met-mast, located in Pyeongdae, Handong in Jeju. we used the matlab and windograper to calculate roughness length and the law exponents. These calculations are similar to reference the data, but they have different ranges. In the ocean case, each reference data and calculated data was the same, but the crop area is higher than the earlier studies. In addition, the agricultural village is lower than the earlier studies.

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.

육상풍력단지 적지분석에 영향을 주는 인자 연구

고정우(Ko, Jung-Woo),이병걸(Lee, Byung-Gul) 대한공간정보학회 2015 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2015 No.5

기존의 육상풍력단지의 적지분석은 주로 GIS자료를 기반으로 풍속과 풍향을 고려하여 풍황자원이 우수한 지역을 추출하는 연구가 주를 이루고 있다. 하지만 풍황자원이 우수한 지역이라 하여도 건설조건, 개발제한 지역 건설조건에 따라 CAPEX로 인해 사업진행에 중요한 요인으로 작용 한다. 따라서 풍력단지를 설계하고자 할 때 단지용량에 이런 요소들에 대한 가중치를 고려하여야 한다. 본 연구에서는 육상풍력단지의 적지분석에 필요한 요소들을 추출하였고 주요인자에 대한 필수요소와 선택적요소를 분류하였으며, 선택적 요소의 고려시 중요도를 분석하여 제안하였다.

일반 디지털카메라를 이용하여 표정점과 기선길이의 변화에 따른 수치사진측량의 정확도 연구

고정우(Ko Jung Woo),이병걸(Lee Byung Gul),권혁춘(Quan He Chun),외후우르차이흐(Uurtsairakh Oikhuu) 대한공간정보학회 2010 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2010 No.1

사진측량은 일반적으로 고가의 정밀측량기기를 이용하여 물체의 사진측량을 실시한다. 최근 일반디지털 카메라의 화질이 개선되면서 가격이 저렴하고 구입이 편리한 일반 디지털 카메라를 사용하여 측량을 실시하고 있다. 하지만 일반 디지털카메라는 3차원 모형생성 시 정확도는 떨어지는데 이 정확도의 향상에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 일반디지털카메라를 사용하여 석고상을 가지고 3차원 모형 생성 시 정확도에 영향을 주는 요소들인 표정점 개수, 그리고 기선의 변화에 따른 중복도를 각각 변화시키면서 그에 따른 정확도 변화를 분석하고자 한다.

제주 북동부 지역의 지형과 대기변수에 따른 AEP계산의 정확성에 대한 연구

고정우(Ko, Jung-Woo),이병걸(Lee, Byung-Gul) 한국측량학회 2012 한국측량학회지 Vol.30 No.3