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풍력발전의 데이터 마이닝 및 전력 예측

전문가 제언: ○ 풍력발전은 재생가능 에너지 중에서 비교적 발전비용이 낮은 이점이 있다. 그러나 바람이 변화하는 상황에 따라 출력이 크게 변동하기 때문에 스케줄 대로 운영할 수 없고 전력계통에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 변동에 대처하기 위해서 유럽, 미국 등에서는 평탄한 지형이라고 가정한 상태에서 기상예측에 기초한 발전량 예측을 실시하고 있고 일본은 대부분 산악지대에 풍력설비가 설치되어 있기 때문에 복잡한 지형에 적합한 예측기법을 개발하고 있다.

○ 풍력발전은 터빈제어, 부하추적, 사전 부하분담, 전력시스템 운영 및 에너지 거래 관점에서 수초 단위로 또는 일주일 전에 예측 가능하여야 한다. 풍력발전 예측모델의 궁극적 목적은 가능한 빨리 또 정확하게 풍력발전량을 예측하는 것이다. 풍력전력 예측모델 정확도가 향상되고 예측기법이 개선될수록 전력시스템 및 운용자에게 풍력은 더욱 유용한 수단이 된다. 풍력발전 비중이 더욱 증가할수록 풍력발전 예측기법은 더욱 중요한 의미를 가진다.

○ 풍력발전 예측 상의 문제를 극복하기 위하여 여러 가지 풍력발전 예측 모델이 개발되었고, 최근에는 데이터 획득과 그 응용에 관심이 집중되고 있다. 이 문헌은 초단기, 단기, 중기 및 장기 풍력발전 예측에 관해 제한적인 연구 내용을 수집하고 이를 예측 정밀도와 결함 관점에서 분석 및 평가한 결과에 대해 설명한다. 예측방법으로는 적응 제어형 신경퍼지 추론시스템, 신경 네트워크 및 다층구조 인식모델 등이 보다 유용한 결과를 내는 것으로 나타났다.

○ 일본 전력중앙연구소는 기상 예측을 목적으로 기상모델, 수치유체모델 및 통계모델을 개발하고 그 결과로부터 국지기상을 정확하게 예측하고 풍력발전 설비의 출력변동 예측기법을 향상시키는 개발을 추진하고 있다. 국내는 2020년까지 서해에 2.5GW의 해상풍력발전 단지를 건설할 계획이며, 이를 통해 세계 3대 해상풍력 강국으로 도약하기 위해서는 풍력발전량 예측시스템을 구축하고, 각각 구성된 요소의 특징을 평가함과 동시에 시스템 전체를 검증하는 기술개발을 추진하여야 한다.

저자: Ilhami Colak , Seref Sagiroglu , Mehmet Yesilbudak
자료유형: 학술정보