[ 논문 ] 한국태양에너지학회논문집 [ 논문 ] 한국태양에너지학회논문집 Journal of the Korean Solar Energy Society Vol. 3, No. 2, 21 ISS N 1 5 9 8-6 4 1 1 기상청 MOS 예측값적용을통한풍력발전량예측타당성연구 김경보 *, 박윤호 *, 박정근 *, 고경남 *, 허종철 * * 기상청 (kbkim@korea.kr),** 기상청 (csat3@korea.kr),***( 주 ) 에코브레인 (jkpark@ecobrainkr.com), **** 제주대학교청정에너지실증연구센터 (gnkor2@cheju.ac.kr), ***** 제주대학교기계시스템공학부 (jchuh@cheju.ac.kr) Feasibility Study on Wind Power Forecasting Using MOS Forecasting Result of KMA Kim,Kyoung-Bo* Park,Yun-Ho* Park,Jeong-Keun * Ko,Kyung-Nam * Huh,Jong-Chul * *KoreaMeteorologicalAdministration(kbkim@korea.kr), **KoreaMeteorologicalAdministration(csat3@korea.kr), ***EcobrainCo,Ltd(jkpark@ecobrainkr.com), ****TestandEvaluationResearchCenterforCleanEnergyDevelopment,ChejuNationalUniversity(gnkor2@cheju.ac.kr), *****FacultyofMechanical& System Engineering,ChejuNationalUniversity(jchuh@cheju.ac.kr) Abstract Inthispaperthefeasibilityofwindpowerforecastingfrom MOS(ModelOutputStatistics)wasevaluatedat Gosan area in Jeju during February to Octoberin 28.The observed wind data from wind turbine was comparedwith24hoursand48hoursforecastingwinddatafrom MOS predicting.coeficientofdetermination ofmeasured wind speed from wind turbine and 24 hours forecasting from MOS was around.53 and 48 hours was around.3.these determination factors were increased to.65 from.53 and.35 from.3, respectively,when itcomesto theprevailing wind direction(3 ~6 ).Wind powerforecasting ratio in 24 hours ofmos showed a value of.81 within 7% confidence intervaland italso showed.65 in 8% confidenceinterval.itissuggestedthattheadditionalstudy ofweatherconditionsbecarriedoutwhen large errorhappenedinmos forecasting. Keywords: 풍력 (WindPower), 바람데이터 (WindData), 풍력예측 (WindPowerForecasting), MOS(ModelOutputStatistics) 투고일자 :21 년 2 월 18 일, 심사일자 :21 년 2 월 25 일, 게재확정일자 :21 년 4 월 25 일 교신저자 : 박윤호 (csat3@korea.kr) 46 한국태양에너지학회논문집 Vol. 3, No. 2, 21
기상청 MOS 예측값적용을통한풍력발전량예측타당성연구 / 김경보외 1. 서론 바람자원을에너지원으로변환시키는풍력 발전은석유, 가스및석탄등의연료투입 량에따라발전량을예측할수있는기존의 발전방식과는매우다르다. 즉, 자연적인바 람의변동성에의해풍력발전량이결정되 기때문에발전량을예측하고이를이용하는 데매우어려운실정이다.29 년현재제주도 는약 46MW 의풍력발전용량을보유하고있으 며, 향후 22 년까지육상 2MW, 해상 3MW 의풍력발전용량을정부시책에따라확대 설치할계획이다 1). 하지만, 바람의변동성에 의해풍력발전량은크게변동하게되며, 풍 력발전용량이커질수록바람의변동성에의 한발전량의변동량도커지게되어안정적이 고효율적인발전량을확보하기위해서는바 람의변동성을정확히이해하고, 예측하는 것이중요하다. 풍력발전의선진국인덴마크, 독일미국등에서는바람의특성과정확한 예측을위해다양한예측시스템을개발 운 영하고있다. 예를들면, 덴마크에서는 198 년대말부터바람의예측을통한정확한발전 량예측에대한연구가시작되어 199 년대중 반에실용화됨에따라이를풍력발전예측에활용 (WPPT:Wind PowerPrediction Tool) 2) 중이며, 독일에서는 199 년대초에이에대한 연구가시작되었고,2 년대초에실용화되 어운영 (WPMS:Wind PowerManagement System) 3) 중이다. 일본의경우, 풍력발전도 입을촉진하기위해발전량예측시스템의필요 성이대두되어 25 년부터 3 년계획으로연 구개발이진행되고있고, 현재실증시험이 진행중이다. 특히, 유럽지역에서는선진화된 기술을바탕으로 7 개국이연합하여 22 년부 터 ANEMOS 프로젝트 4) 추진을통해풍력발 전및예측기술향상을위해노력하고있다. 한편, 우리나라에서는최근에이에대한연 구필요성이대두되어현재초기단계의연구 가진행중이다 5). 정확한풍력발전량예측은예측시간등급에따라짧게는풍력발전기의제어부터길게는전력거래및정비계획수립등에유용한기여를한다. 이러한예측시간등급에따른기여폭은아래와같다. (1) 극단기 ( 초단위,Ultra short-term): 능동제어풍력터빈의순간적인바람에대한풍력발전기제어 (2) 초단기 ( 분단위,Very short-term): 배전및터빈에작용하는하중에대처 (3) 단기 ( 시간단위,Short-term): 소형발전시스템의사전배전및배전계획 (4) 중기 ( 일단위,Medium-term): 배전계획, 전력거래및정비계획 (5) 장기 ( 주단위,Long-term): 정비계획수립등이러한시간등급에따른발전량예측을위해서는모델출력통계 (MOS,ModelOutput Statistics) 의적용을통해바람예측자료의신뢰성및정확성을확보하여야한다. 수치예보모델은대기의기본적물리량을예측하지만, 대부분 1m 높이의 U,V 예측값을내삽하여제공하고있어정확도에한계가있는것으로알려져있다. 따라서기상청에서는바람에대한예측정확도향상을위해서풍속및풍향에대한 MOS 모델 6) 이개발되어운영중이다. 본연구에서는기설치된제주도한경면용당리풍력단지에서의발전량예측을위해기상청에서제공한제주도고산지역의 MOS 예측값을통해바람의변동성을분석하고이를통해제주도내풍력단지에대한중기 (24 시간및 48 시간 ) 시간등급에대한풍속및발전량예측가능성에대해논하고자한다. 2. 연구방법및자료분석 2.1 연구방법본연구에서는 28 년 2월 ~1 월간제주도 Journal of the Korean Solar Energy Society Vol. 3, No. 2, 21 47
[ 논문 ] 한국태양에너지학회논문집 고산용당지역내풍력발전기에서생산되는발전량을예측하기위해풍력발전기와근접하여위치한기상대내자동기상관측장비 (AWS,AutomaticWeatherSystem) 에서관측된시간별풍향, 풍속자료를사용하였다. 또한, 풍력발전기나셀상부에서관측되는풍속, 발전기에서생산되는발전량및기상청에서제공한 MOS 출력결과 ( 풍향, 풍속예측값 ) 를사용하였다. 제주도내에위치한한경풍력발전단지, 근접한고산기상대 (MOS 예측지점 ) 위치는그림 1과같다. 풍력단지와기상대간의거리는약 5km 떨어져있다. 2.3 기상청 MOS 자료 그림 2. 고산지역에서의풍향별바람분포 (28.2.~1.) 그림 1. 연구지역 MOS 에서생산되는풍향및풍속은우리나라 76 개기상관서에서매시간관측자료와북한 27 개기상관서에서 3시간간격관측자료를사용하며, 지역모델 (RDAPS,RegionalAssimilation andpredictionsystem) 재분석예보자료가사용되었으며 21 년에서 23 년관측자료및예보자료를사용하여예측식을개발하였다. 예보인자는지점별환경에따라서로다르게선택되어지나풍속예보식에서가장많이예보인자로선택한요소는수치예보모델결과중 1m U,V 및풍속,85hPa 풍속, 경계층고도,85 1hPa 층후,1m 풍속등이선택되었다 6). 2.2 고산지역의풍향특징제주도고산기상대에설치된 AWS(33.29N, 126.16E) 는제주도서쪽해안의해발고도약 71m 에위치하고있으며, 풍속계가설치된높이는 1m 이다. 그림.2 는고산지역에서의풍향별바람분포를나타낸다. 주풍향은북풍계열로, 북북서 (8.6%), 북 (2.6%), 북북동 (12.5%) 이전체풍향의약 42% 에해당되었다. 또한,3.4m/s 이상의풍속이북북서 (7.2%), 북 (18.6%), 북북동 (1.6%) 로나타나북풍계열의바람이다른풍계에비해강한특징을보였인기존연구와일치하였다 7). 2.4 대표발전기선정본연구에서는제주특별자치도제주시한경면용당리에위치한풍력단지에서운영중인덴마크 VESTAS 사에서제작한 1,5kWh 급풍력발전기를사용하였으며,24 년 2월에준공되어현재까지운영중이다. 본연구에서는풍력단지에서운영중인 9기 (1 차 4 기,2차 5기 ) 의발전기중에서지형과후류효과가최소화되는발전기 (33 2 37.4 N, 126.9 59.8 E) 로한경 1호기를선정하였다. 발전기의허브높이 (45m) 와해발고도를합하면지상으로부터약 65m 이고, 고산기상대의 AWS 와약 6m 의해발고도차이가있다. 48 한국태양에너지학회논문집 Vol. 3, No. 2, 21
기상청 MOS 예측값적용을통한풍력발전량예측타당성연구 / 김경보외 3. 결과및고찰 3.1MOS 에서예측된풍속의비교 그림 3. 은선정된풍력발전기에서관측된 풍속과인접한 AWS 에서관측된풍속의시 계열을나타낸다. Wind Turbine Wind speed(m/s) 25 2 15 1 5 5 1 15 2 25 AWS Wind speed(m/s) y =.74x + 1.1 R2 =.73 그림 3.AWS 및발전기상부에서관측된풍속변화 (28.2.~1.) 시간및 48 시간예측결과에대한결정계수는 각각약.65 와.35 로, 풍향을고려한경우 상관도가향상되는것으로나타났다. 3.2 발전량의산출 그림 6 은분석기간동안풍력발전기에서 생산된발전량의기간별변화를나타낸다. 발 전량은풍속변화에따라최대약 1,5kWh 의 값을나타내었다. MOS Wind sped(m/s) 24 22 2 18 16 14 12 1 8 6 4 Wind Turbine vs MOS Wind speed(24h) Wind Turbine vs MOS Wind speed(48h) 24h forecast y =.753x + 2.21 r 2 =.53 48h forecast y =.5931x + 2.618 r 2 =.3 2 분석기간동안 AWS 에서관측된풍속은풍력발전기에서관측된풍속보다약 26% 크게나타났으며,2 월중순경최대 23.5m/s 가관측되었다. 평균풍속은 2월에약 11m/s 에서점차약화되어 9월에 4.4m/s 로분석되었고, 이후 1 월에 5.5m/s 로증가하였다. 이러한 AWS 에서관측된풍속에비해풍력발전기에서관측된풍속이낮은원인은풍력발전기자체구조물에의한차폐의영향으로판단된다. 그림 4는 MOS 에서 UTC 및 12UTC 에예측한 24 시간후및 48 시간후예측된풍속과풍력발전기상부에서관측된풍속과의상관관계를나타낸다. 24 시간예측결과의경우관측결과와유사한값을나타내었으며, 결정계수는약.53 로다소좋은예측결과를보였다. 하지만,48 시간예측결과의경우예측결과와관측결과의차이가다소크게나타났으며, 결정계수역시약.3 로낮은값을보여예측시간이길어질수록오차가크게나타남을알수있었다. 특히, 그림 5에서와같이, 주풍향이나타난북풍계열 (3 6 ) 의바람만을고려한경우 24 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 22 24 Wind Turbind Wind speed(m/s) 그림 4. 발전기상부에서관측된풍속과 MOS 에서예측된 24h, 48 시간예측풍속의비교 (28.2.~1.) MOS Wind sped(m/s) 24 22 2 18 16 14 12 1 8 6 4 2 Wind Turbine vs MOS Wind speed(24h) Wind Turbine vs MOS Wind speed(48h) Wind Turbine Wind speed(m/s) 24h forecast y =.8836x + 1.69 r 2 =.65 48h forecast y =.6856x + 2.645 r 2 =.35 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 22 24 그림 5. 발전기상부에서관측된풍속과 MOS 에서예측된 24h,48 시간예측풍속중주풍향 (3 ~6 ) 을고려한비교 (28.2~1.) 6 월 3 일부터 7 월 14 일까지는발전기의점검 및고장으로인해가동되지않아발전되지않았 다. 분석기간중 1,kWh 이상의높은발전량 을보인기간은 863 시간으로분석되었다 ( 그림 7). Journal of the Korean Solar Energy Society Vol. 3, No. 2, 21 49
[ 논문 ] 한국태양에너지학회논문집 3.3 MOS 에서예측된풍속에의한발전량과의비교그림 8은풍력발전기에서생산된일평균풍력발전량에대한 MOS 에서예측한 24 시간후의예상발전량과의비를나타낸다. 결정계수는.52 를보였다. 하지만풍력발전기에서생산된발전량이 1,2kWh 이상으로나타났지만 MOS 에서예측한발전량이 4kWh 이하인경우와 MOS 에서예측한발전량이 1,2kWh 이상이었지만실제발전량이 4kWh 이하를보여 8kWh 이상의큰오차를보이는사례 ( 그림 8의 구역안 ) 도 6차례나타났다. 보다안정적인발전량예측을위해서는이러한큰오차를보이는사례의최소화를위한 RDAPS 모델예측성능향상, 큰오차를유발시키는기상환경자료의객관화를통한 MOS 예측식재산정이필요할것으로판단된다. Wind power output(kwh) 16 14 12 1 8 6 4 2 M ar A pr M ay Jun Jul A ug S ep O ct T im e(m onth) 그림 6. 발전량의변화 (28.2.~1.) Daily m ean wind turbine wind speed 1 m /s Daily m ean wind power output 1,kW h 5 1 5 계산된발전량의일평균값과의차를나타낸다. 사용된자료는발전기및 MOS 모델에서생산 및예측된발전량중, 점검, 고장등으로인한가 동되지않은기간을제외한 169 개의자료이다. Daily MOS power output(kw) 15 12 9 6 3 3 6 9 12 15 Daily wind turbine power output(kw ) y =.813x + 168. R 2 =.52 그림 8. 일별발전량에대한일별 MOS 발전예측의비교 발전량의차는대체로 6kWh 에서 -6kWh 사이에대부분위치하고있으나, 약 ±1,kWh 의 큰차이를보이는경우도있었다. 사용된자료중 발전기의최대발전용량인 1,5kWh 의 3% 인 ±45kWh 의오차이내의값을보인자료는 129 개 ( 그림 8 의파선안 ) 로전체자료의 81% 를차지하 였다. 이는 MOS 로예측한발전량이 3%(45kWh) 오차범위안에서 24 시간후의발전량을약 81% 예측할수있음을의미한다. 이러한 MOS 예측에 대한오차범위를 2%(±3kWh) 로줄이면 MOS 의발전량예측률은약 65% 로다소낮아졌다. 또한, 가용한전체자료중에서평균절대오차 (MAE,Mean AbsoluteEror) 는 4% 로나타났다. Wind turbine wind speed(m/s) 4 1 2 3 9 2 6 1 3 M a r A p r M a y J u n J u l A u g S e p O c t T im e ( M o n th ) 그림 7.1,kWh 이상의발전량및풍속 (28.2.~1.) 그림 9는풍력발전기에서생산된일평균발전량에서 MOS 에서예측한 24 시간후의바람으로 Wind power output(kwh) Wind turbine power output - MOS power output(kw) 15 12 9 6 3-3 -6-9 -12-15 Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Time(month) 그림 9. 일별발전량에대한 MOS 예측발전량의차 (28.2.~1.) 5 한국태양에너지학회논문집 Vol. 3, No. 2, 21
기상청 MOS 예측값적용을통한풍력발전량예측타당성연구 / 김경보외 그림 1 은발전기에서생산된발전량과 MOS 에서예측한 24 시간후의발전량에대한월평 균값을나타낸다.2 월 ~5 월동안에는 MOS 에 서예측한발전량이약 2% 많게예측되었으 며,7~9 월동안에는약 3% 적게예측되었다. 이후 1 월에는다시 MOS 에서예측한발전량이 더많게나타났다. 이러한 MOS 발전량의계절 에따른예측률변화는 MOS 모델개발시계절 별로서로다른예보식을사용함에따른것으로 판단되나이에대한보다심층적인분석이요구 된다. 그림 11 은 MOS 의예측이비교적정확한 예측을수행한사례 (2 월 3 일 ~2 월 13 일 ) 이다. 발전기에서생산된발전량의급격한변화에 도 MOS 에서예측한발전량의변화가대체 로잘일치하고있었다. 사례기간동안발전 기발전량에대한 MOS 발전량평균오차는 약 -57kWh 로매우낮았다. Wind power output(kw) 15 12 9 6 3 Monthly mean wind turbine power output Monthly mean MOS power output 우, 약 1,1kWh 이상의큰오차를보였다. 이러한 1,kWh 이상의큰오차를보인사례의특성을살펴보기위하여기상관련자료와모델자료등을살펴보았다. 그림 13(a)~13(d) 는 8월 22 일시간별고산기상대자동기상장비 (AWS), 발전기상부너셀에서관측된풍속및 MOS 에서예측된풍속 (a), 지상분석일기도 (b), 지상예상일기도 (c), 바람벡터예상도 (d) 를나타낸다.AWS 및발전기상부에서관측된풍속은시간에따라대체로증가하는경향을보였으며,21 시~22 시경약 1m/s 의강한풍속이관측되었다. 하지만, MOS 에서예측한풍속의경우오전과오후에큰차이없이약 5m/s 의다소낮은풍속을예측하였다. 관측된자료와예측값의차이로인해발전량에대한큰오차가발생한것으로분석된다. 이러한예측의실패는수치예상일기도상에서도살펴볼수있다. 지상분석일기도상에서는우리나라서해상에위치한저기압에동반된한랭전선이제주도남쪽해안에위치하고있어전선주변으로강한바람이분석되었으나예상일기도및바람벡터예상도에서는전선의위치가실제분석위치보다빠르게남하하여제주도남쪽해상에위치하는것으로예측되었다. 따라서제주도고산지방을중심으로실제보다더낮은풍속이수치모델에서예측되었다. Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Time(month) 16 14 그림 1. 월별발전량에대한 MOS 예측발전량의비교 (28.2.~1.) 그림 12 의경우 MOS 의예측결과와실제발전량의차이가다소크게나타난사례 (8 월 21 일~8월 31 일 ) 이다. 사례기간동안발전기발전량에대한 MOS 발전량평균오차는약 116kWh 로나타나큰발전량오차를보이는경우대부분 MOS 의예측결과가과대모의함을알수있다특히,8 월 22 일 21 시의경 Power(kWh) 12 1 8 6 4 2 Wind turbine power output MOS power output 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 Time(day) 그림 11. 발전량및 MOS 발전예측량의비교 (28.2.3~12) Journal of the Korean Solar Energy Society Vol. 3, No. 2, 21 51
[ 논문 ] 한국태양에너지학회논문집 16 14 Wind turbine power output MOS power output 12 Power(kWh) 1 8 6 4 2 22 23 24 25 26 27 28 29 3 31 Time(day) 그림 12. 발전량및 MOS 발전예측량의비교 (28.8.21~31) 그림 13(c). 예상일기도 (28.8.22.21KST) 이러한저기압의위치, 저기압과동반된전선의위치, 저기압강도및태풍의진로와강도등과같은중규모기상시스템의예측이정확하지않을경우이와동반된바람의예측역시큰오차를가져오게되고이로인해 MOS 에서계산된발전량은실제발전기의발전량과큰오차를가져오게된다. Wind speed(m/s) 16 14 12 1 8 6 4 2 AWS Wind Turbine MOS 3 6 9 12 15 18 21 24 Time(hour) 그림 13(a). 시간별풍속변화 (28.8.22) 그림 13(b). 지상일기도 (28.8.22.21KST) 그림 13.(d) 예상바람벡터일기도 (28.8.22.21KST) 4. 결론본연구에서는기상청의 MOS 예측자료를이용하여제주도한경면고산리풍력단지내단일풍력발전기의 24 시간및 48 시간에대한풍속및발전량예측결과를분석하였다.MOS 예측지점과풍력발전기의위치가다소떨어져있고, 연직높이의차이도있음에도불구하고 24 시간예측의경우, 결정계수가.53 으로나타났고,48 시간의경우.3 으로나타나예측시간이짧을수록예측성능이우수한것으로분석되었다. 이는기존연구결과와유사한특징을보였다 5). 특히, 분석지역의주풍향을고려한경우예측시간에따라결정계수가각각.65 와.35 로높아져보다좋은결과를보였다. 특히, 52 한국태양에너지학회논문집 Vol. 3, No. 2, 21
기상청 MOS 예측값적용을통한풍력발전량예측타당성연구 / 김경보외 24 시간예측결과의경우이러한 MOS 에서예측된풍속에의해계산된발전량예측률은 3% 오차범위내에서약 81% 로나타났으며, 오차범위를 2% 로가정할경우약 65% 의예측률을보였다. 따라서이러한 MOS 예측결과를이용한풍속예측값을근거로풍력발전출력예측시스템을구축함으로서의미있는발전량예측환경을운영할수있을것으로기대된다. 하지만, 기상청에서제공한 MOS 예측지점은격자간격등의이유로실제발전기가위치한지점과떨어져있고, 주변에절벽이위치하는등주변환경도차이가있어보다정확한발전량예측을위해서는발전기가위치한지점에대한독립적인 MOS 예측식의개발과발전기위치별전용발전량예측시스템의개발이요구된다. 또한, 큰오차를가져오는기상상태에대한다양한분석을통해특정기상상황에서의 MOS 예측식의개선을위한연구가뒤따라수행되어야할것이다. 이를위해장기간의자료분석을통한계절별, 기상상황별등에따른 MOS 의예측정확도평가를통해보다체계적이고정확한발전량예측관련후속연구가요구된다. 3.Ernst B,Rohrig K.Online-monitoring andpredictionofwindpoweringerman transmission system operation centres. Proceedings of the First IEA Joint Action Symposium onwindforecasting Techniques,Nor 가öping,22;125-145. 4.htp:/anemos.cma.fr/index.php 5. 김경보, 이경호, 고경남, 허종철 KWRF 를이용한풍력발전출력예측타당성연구, 한국풍력에너지학회, 춘계학술발표회, 28. 6. 기상청 강수형태및풍향 / 풍속 MOS 모델개발과실시간운영체계 디지털예보개발과기술노트 27-3. 7. 제주지방기상청, 제주지방예보실무지침서, 28;173. 후 기 본연구는에너지관리공단의연구비지원 ( 과 제번호 :R1-21-12345) 및제주대학교풍 력대학원의지원으로수행되었음 참고문헌 1. 지식경제부 3 차신재생에너지기술개발및이용 보급기본계획 28. 2.Nielsen TS, Madsen H, Tøfting J. Experienceswithstatisticalmethodsfor wind power prediction.proceedings of theeuropean Wind Energy Conference, Nice,1999;166-169. Journal of the Korean Solar Energy Society Vol. 3, No. 2, 21 53