서해상과 연안지역의 풍력기상자원 비교평가

2.1 관측 기기

해모수는 해저 15 m와 해상 100 m의 총 115 m 높이의 기상탑으로, 13~97 m 고도에서 풍속과 풍향을 관측한다. 온도, 습도, 기압은 13 m와 96 m 고도에서 관측된다. Table 2는 해모수에 설치된 바람 센서들과 고창 관측사이트에 설치되어 있는 윈드라이다의 사양을 나타낸다. 해모수에서 풍속과 풍향은 각각 8개와 4개의 고도에서 관측된다. 풍속 · 풍향계는 Vector Instrument 사의 제품으로 풍속계의 관측범위와 정확도는 각각 0~75 m s⁻¹와 0.1 m s⁻¹이며, 풍향계의 오차범위는 3 m s⁻¹ 이하에서 4^o, 그 이상의 풍속에서는 1^o이다. 고창 관측사이트의 윈드라이다는 프랑스 Leosphere 사의 WINDCUBE V1으로 40~200 m 고도 범위 내의 10개 고도에서 풍속과 풍향을 관측한다. 풍속의 관측 범위는 0.2~45 m s⁻¹이며, 풍속과 풍향의 관측 정밀도는 각각 0.2 m s⁻¹와 1.5^o이다.

Table 2.

Description of wind sensors on meteorological mast and LiDAR.

2.2 분석 방법

해상지역(해모수)과 인근 연안지역(고창)의 관측지점에서 취득된 10분 평균 바람자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 대기하부경계층에서 바람의 연직분포를 나타내는 방법은 대수법칙(Logarithmic law)과 멱법칙(Power law)이 주로 이용되고 있으며, 풍력터빈의 설계요구사항인 IEC 61400-1 (Wind turbines-Part 1: Design requirements)에서는 멱법칙을 채택하고 있다. 멱법칙은 이론적으로 한 수가 다른 수의 거듭제곱으로 표현되는 두 수의 함수적 관계를 나타내는데, 대기안정도가 중립인 경우 대기하부경계층에서도 높이에 따라 풍속이 일정하게 증가하는 연직분포가 나타나 멱법칙 적용이 가능하다. 이로부터 계산되는 멱지수(Power law exponent, α)는 관측지점 주변의 지표상태를 따르는 보정계수를 의미하고, 식 (1)과 같다(Zhang, 2015).

여기서, Z는 고도, Z_r은 기준 고도, U는 해당 고도의 풍속, U_r은 기준 고도의 풍속이다.

난류강도(Turbulence Intensity, TI)는 IEC에서 제시한 식 (2)를 활용하였다.

여기서, σ는 풍속의 표준편차, $$ \overline{V}$$는 풍력터빈의 허브높이 풍속으로 평균풍속과 풍속의 변동성에 대한 비를 의미한다. 본 연구에서는 10분 평균 바람자료를 이용하여 난류강도를 산정하였다. 그리고 일반적으로 풍속의 출현빈도를 나타내기 위한 확률분포는 2개의 매개변수를 이용한 와이블(2-parameters Weibull distribution) 분포가 사용되며 식 (3)과 같다(Manwell et al., 2002).

여기서, k는 형상계수(shape parameter), c는 척도계수(scale parameter)이다. 또한 서남해 지역의 잠재풍력 발전량을 평가하기 위해 풍력에너지 밀도(Wind Power Density, WPD)를 산출하였으며, 이는 식 (4)와 같다(Brower, 2012).

여기서, N은 관측 기간 동안의 자료 수, ρ_air은 공기밀도, V는 풍속, WPD는 단위면적당 풍력에너지 밀도이다.

3.1 고도별 풍속 분포

Figure 3은 두 관측 지점의 고도별 풍속의 일변화를 나타낸 것이다. 두 지점의 풍속 모두 고도가 높아짐에 따라 증가하는 경향을 보인다. 해모수에서 풍속의 최하층과 최상층 관측고도인 26 m와 96 m 고도 간의 풍속차는 약 0.8 m s⁻¹이다. 고창의 경우에는 최저 40 m와 최고 200 m 고도 사이에 약 1 m s⁻¹의 풍속차를 보인다. 연안지역에 위치한 고창의 주변 지표면 거칠기가 낮기는 하나 해모수가 설치된 해상의 거칠기 보다는 상대적으로 높기 때문에 고창에서의 풍속의 연직 경도가 더 크게 나타난다. 또한 해모수의 고도별 풍속 차이는 하루 동안 큰 변화가 없이 유지되지만, 고창의 경우에는 주간에 고도별 풍속 차이가 감소하는 경향을 보인다. 즉, 일출 후 오전 9시를 기점으로 모든 고도의 풍속이 비슷한 값을 보이고, 이러한 경향은 15시까지 이어지다 이 이후의 시간대에서 고도간 풍속 변동폭이 다시 증가하기 시작한다. 이는 태양복사에 의해 지표면 온도가 상승하고 상승한 온도에 의해 난류가 증가하여 대기 하층과 상층간의 대류작용이 활발해지기 때문이다. 고창은 해상으로부터 수평거리로 약 100 m 밖에 떨어져 있지 않으나, 해상에 위치한 해모수와 비교하면, 낮 시간 동안 고도별 풍속 차이가 거의 없어 지표의 영향을 받고 있음을 뚜렷하게 보여준다. 또한 육 · 해상 환경차이는 태양복사 에너지에 의해 발생하는 최대풍속 시간대에도 영향을 준다. 고창에서 최대풍속이 나타나는 시간대는 14시경인 반면, 해모수는 17~18시경에 최대풍속을 보인다. 해모수는 상대적으로 풍속의 변동속도가 느리고 그 변동폭도 고창에 비하여 작다.

Fig. 3.

Diurnal variations of mean wind speed at HeMOSU-1 (blue) and Gochang observation site (orange).

두 관측 지점에서 3 MW 풍력터빈의 발전고도인 약 80 m 높이의 평균 풍속은 해모수(76 m) 6.5 m s⁻¹, 고창(80 m) 4.9 m s⁻¹이다. 즉 동서로 약 29 km 떨어진 해상과 육상(연안)지역의 풍속 차이는 약 25%로, 이는 지면마찰 등으로 인하여 지표풍속이 감소되었기 때문이다.

3.2 계절별 풍속 분포

Figure 4는 해모수와 고창의 계절별 풍속 일변화를 보여준다. Figure 3과 유사하게 계절별 풍속도 고창보다 해모수에서 높게 나타났으며, 풍속이 강한 겨울과 약한 여름의 풍속 차이는 고창 2.4 m s⁻¹, 해모수 1.8 m s⁻¹이다. 또한 풍속의 일변화 폭은 연안지역에 위치한 고창이 계절에 따라 1.5~2.3 m s⁻¹ 범위를 보여 1 m s⁻¹ 미만의 일변화를 보인 해모수보다 크다. 특히 고창은 가을에 2.3 m s⁻¹, 해모수는 여름에 1.0 m s⁻¹의 가장 큰 풍속의 일변화를 보였고, 이는 각각 해륙풍과 계절풍의 영향으로 판단된다. 또한 해모수의 야간 풍속은 평균 6 m s⁻¹ 내외로 큰 변화를 보이지 않다가 겨울에만 7 m s⁻¹ 이상으로 증가하는 경향을 나타낸다. 이는 북서 계절풍의 영향으로, 겨울의 주 · 야간 모든 시간대에 영향을 미쳐 평균 풍속의 증가를 야기시킨다. 겨울의 풍력발전고도에서의 평균 풍속은 해모수 7.5 m s⁻¹, 고창 6.1 m s⁻¹으로 가장 작은 풍속 차이(18%)를, 여름에 해모수 5.7 m s⁻¹, 고창 3.8 m s⁻¹으로 가장 큰 풍속 차이(34%)를 보인다. 그리고 봄과 가을은 각각 28%와 22%의 유사한 풍속차이를 나타낸다.

Fig. 4.

Diurnal variations of seasonal mean wind speed at HeMOSU-1 (blue) and Gochang observation site (red): (a) spring, (b) summer, (c) fall and (d) winter.

3.3 주 풍향 분석

Table 3은 두 관측지점에서 계절과 일중 시각에 따른 주 풍향과 그 비율을 보여준다. 두 지점 모두 북북서풍 계열이 주 풍향으로 계절별로는 겨울에 해모수와 고창의 북북서풍 비율이 각각 21.9%와 21.2%로 타 계절에 비해 높다. 이는 겨울에 시베리아 고기압의 영향으로 한반도 전체에 북서 계절풍이 탁월하기 때문이다. 반면 여름의 경우 해모수와 고창의 주풍향(비율)은 각각 남풍(15.5%)과 남남동풍(12.5%)으로 겨울과는 반대의 경향을 보이는데, 이는 여름에 남서 계절풍의 영향으로 남풍기류가 뚜렷하게 나타나기 때문이다.

Table 3.

Prevailing wind direction and its occurrence frequency at HeMOSU-1 and Gochang observation site.

시각에 따른 풍향의 변화를 살펴보면 해모수의 경우, 모든 시간대에 북풍 계열의 바람이 우세하다. 일출 시간인 약 7시를 기점으로 북동풍이 우세해지기 시작하다, 10시 이후 다시 북북서풍의 비율이 높아지며, 특히 13~22시에 북북서의 주 풍향의 비율이 상대적으로 증가하는 경향을 보인다. 고창의 경우, 해륙풍의 영향이 더욱 뚜렷하게 나타난다. 자정부터 아침 9시경까지 대체로 남동 또는 남남동쪽 풍향 비율이 높게 나타나는데, 관측지점을 중심으로 남동방향에 육지가 위치하여 육풍의 영향을 지배적으로 받은 것으로 보인다. 10시 이후부터 해안이 위치한 북북서로 풍향이 바뀌면서 해풍의 영향이 우세해지고, 이러한 영향은 자정까지 이어진다.

3.4 멱지수 분석

Figure 5는 계절별 해모수와 고창의 멱지수 일변화를 나타낸다. 두 지점간의 멱지수 일변화는 뚜렷한 차이를 보인다. 사계절 동안 멱지수의 일변화는 해모수가 0.03~0.17, 고창이 −0.05~0.21로 고창의 일변화 폭이 상당히 크게 나타났다. 해모수의 경우 계절별로 멱지수 차이가 크지만 일변화는 거의 차이가 없이 일정한 경향을 보이는 반면, 고창의 경우 정오를 전후로 멱지수가 음의 값을 보여 풍속의 연직 프로파일이 역구배를 형성함을 알 수 있다. 육상에서 지표 부근의 풍속이 강해지는 이러한 현상은 여름에 더욱 뚜렷해지며 멱지수의 일 변동폭을 더욱 증가시킨다. 또한 겨울에 고창에서의 멱지수 크기가 가장 작고 다른 계절과 마찬가지로 주간에 멱지수가 감소되는 경향을 보이나 상대적으로 그 폭이 작음을 알 수 있다.

Fig. 5.

Same as Fig. 4, but for power law exponent.

관측 사이트 주변 지표상태가 풍황에 미치는 영향을 정량적으로 파악하기 위해 16방위에 따른 멱지수 분포를 분석하였다(Fig. 6). 일반적으로 지형에 따른 멱지수 값은 바다의 경우 0.1~0.15이고, 평탄지형의 경우 초원에서 0.12~0.25, 산림(숲)에서 0.25~0.40이다. 복잡지형의 경우 멱지수 값은 다양한 지표면 거칠기에 의해 0.1~0.6의 비교적 넓은 범위가 제시된다(Kor and Huh, 2006). 고창의 경우 관측사이트를 중심으로 북동쪽과 남쪽에 숲이 형성되어 있고, 남동쪽으로는 도로와 공터가 위치해 있어 멱지수가 높은 경향을 보인다. 반면 해안이 위치한 서쪽의 멱지수는 낮다. 해모수의 경우 전 풍향에 대해 0.2 이하의 작은 멱지수를 보이는데, 특히 북쪽과 서쪽에서 약 0.1로 더 낮다. 동남동풍 계열이 약 0.2로 최대 멱지수가 나타나는 반면, 이와 30도의 풍향 차이를 갖는 동풍 계열에서는 0.04로 가장 낮은 멱지수를 나타낸다. 이러한 원인을 파악하기 위해 Fig. 7에 해모수의 96 m와 97 m 고도의 풍속의 비를 풍향에 따라 나타내었다. 이는 96 m와 97 m 풍속계가 각각 기상탑의 측면과 상단에 설치되어있기 때문에, 기상탑에 의한 유동 왜곡(Flow distortion)이 풍속에 미치는 영향을 살펴보기 위한 것이다. 유동왜곡이 없는 환경이라면 고도 차이가 1 m 밖에 나지 않기 때문에 그 풍속의 비가 전체적으로 1에 가까운 값을 나타내어야 한다. 하지만 동풍에 해당하는 약 90^o 섹터의 풍속의 비가 1.6 이상의 값을 보이는데, 이는 96 m의 풍속계가 기상탑의 서쪽에 설치되어 동풍이 유입될 때 기상탑의 후류에 의한 차폐 효과(Tower shadow)가 발생했기 때문이다. 다만, 차폐 효과의 영향을 받은 자료의 비율은 전체 자료의 2.7%로 그 비율이 작기 때문에, 본 연구에서는 필터링 처리 없이 분석을 수행하였음을 밝혀둔다.

Fig. 6.

Directional statistics of power law exponent at two observation sites.

Fig. 7.

Tower distortion ratio as a function of wind direction for anemometers at 97 m and 96 m height.

3.5 연직풍향 분석

Figure 8은 일주기에 따른 풍향 순전(Wind veering)의 변화를 나타낸 것으로, 풍향 순전의 양(Positive)의 값은 고도가 증가함에 따라 시계방향으로 풍향이 변화하는 것을 의미한다. 본 연구에서는 100 m당 풍향의 변화로 나타내었다. 전체적으로 해모수의 일별 풍향 순전은 극히 작은 반면, 고창에서는 일몰시간인 18시경부터 풍향 반전이 급격히 발생하면서 야간 3~4시경에 가장 큰 값을 보인다. 그 후 일출 시간인 8시경부터 풍향 반전이 빠르게 감소하며, 주간 11시경에 거의 0^o에 가까운 값을 나타낸다. 이러한 경향은 일몰시간 전까지 나타나며, 주간과 야간의 뚜렷한 차이를 보인다. 해모수의 경우 주간 11시를 기점으로 풍향 순전이 음에서 양의 값으로 바뀌었으며, 일 변동폭은 −4.39^o~3.62^o를 나타내었다. 고창의 경우 주간에 양의 값을 보였으며, 야간에는 음의 값이 지배적으로 일 변동폭은 −76.96^o~2.99^o이다. 해모수와 고창의 평균적인 풍향 순전 값은 각각 1.13^o/100 m와 −6.01^o/100 m로, 특히 고창의 경우 높이에 따른 반 시계 방향의 풍향변화가 우세하였다.

Fig. 8.

Diurnal variations of wind veer - vertical change of wind direction - at HeMOSU-1 (red) and Gochang observation site (blue).

3.6 난류강도 분석

난류는 풍력터빈이 겪는 피로하중과 출력성능에 중요한 영향을 미치므로 풍력자원을 활용하는데 필수적으로 고려해야할 요소이다. Table 4와 같이 IEC에서는 풍력터빈의 등급을 풍속(V_ref)에 따라 3등급(I, II, III), 난류강도(I_ref)에 따라 4등급(S, A, B, C)으로 구분한다. 이 중 난류강도 등급은 15 m s⁻¹ 구간에서의 평균 난류강도를 이용하여 산정된다.

Table 4.

Standard parameters for wind turbine classes.

Figure 9는 계절별 풍속에 따른 난류강도의 변화를 나타낸다. 계절별 난류강도는 계절 특성이 반영된 대기안정도, 지표상태 등에 따라 변동하며, 전체적으로 해모수의 난류강도가 고창보다 낮다. 해모수의 난류강도는 모든 계절에서 0.12 이하로 IEC 난류특성 카테고리 C에 해당한다. 고창의 경우 해모수에 비해, 그 계절적 변동 특성이 더욱 뚜렷하다. 겨울에는 상대적으로 대기가 안정하여 가장 낮은 난류강도를 나타내는 반면 여름은 평균적인 대기의 불안정도가 증가함에 따라 풍속의 표준편차가 증가하고 강한 난류강도가 발생함을 알 수 있다. 고창의 난류강도는 0.14로 IEC 난류특성 카테고리 B에 해당하며, 해상에서 육상인 연안지역으로 지표상태가 바뀌면서 난류강도가 증가한 것으로 판단된다.

Fig. 9.

Variations of seasonal mean turbulence intensity with wind speed at HeMOSU-1 (blue) and Gochang observation site (red): (a) spring, (b) summer, (c) fall and (d) winter.

Fig. 10.

Distributions of turbulence intensity and difference of wind speed between two observation sites with wind direction.

Figure 10은 두 지점의 풍향에 따른 난류강도와 풍속 차이를 보여준다. 동풍 계열을 제외하고는 모든 풍향에서 해모수에 비하여 고창의 난류강도가 강한데, 동풍계열의 경우 해모수는 기상탑의 차폐 효과에 의해 풍속이 저감되고 그 표준편차가 증가하여 난류강도가 큰 것으로 판단된다(Fig. 7). 해모수의 경우 주변에 지형지물이 없기 때문에 난류강도 증가에 직접적인 영향을 미치는 요인은 없으며, 해모수 주변에 작은 섬이 위치해 있기는 하지만 이격 거리가 약 14~19 km 이므로 그 영향은 미미하다.

풍향이 남풍계열인 경우 두 지점간 난류강도 차이가 가장 크게 발생하였으며, 이때 두 지점간의 풍속은 약 3 m s⁻¹의 차이를 보인다. 고창 관측지점의 남쪽에 약 5~9 m 높이의 나무로 이루어진 숲이 위치하여 지표면 거칠기가 높으며, 따라서 나무와 수풀에 의한 유동 왜곡이 고창의 난류강도 증가와 풍속 저감을 야기시킨 것으로 판단된다. 그리고 서풍의 경우 바람이 해모수가 설치된 서남해 해상에서 고창의 인접해역으로 유입되면서, 해모수와 고창의 난류강도는 각각 0.22와 0.27로 약 0.05의 다소 작은 차이를 보인다.

3.7 풍력에너지 밀도 분석

Figure 11은 풍속의 발생빈도와 풍력에너지 밀도를 Weibull 분포로 나타낸 것이다. 해모수의 경우, 측정기간 중 4차례(2011년 Muifa, 2012년 Qanun와 Bolaven, 2015년 Chan-hom)의 태풍의 직접적인 영향을 받았으며, 이 기간 중에 풍력터빈의 종단풍속인 25 m s⁻¹ 이상의 강한 바람이 관측되었다. 풍속대별로는 약 3~5 m s⁻¹의 바람이 전체의 33.9%로 가장 큰 비율을 차지한다. 고창의 경우 상대적으로 낮은 풍속대의 발생 빈도가 높으며, 2~3 m s⁻¹의 풍속이 전체의 33.7%로 가장 높은 비율을 나타낸다. 풍속에 대한 Weibull의 형상계수(k)는 해모수와 고창에서 각각 1.87과 1.65 그리고 척도계수(c)는 각각 7.3 m s⁻¹와 5.5 m s⁻¹이다. 즉 해모수의 풍속 발생빈도가 고창에 비해 특정 풍속구간에 집중된 형태를 보이고 높은 풍속구간의 비율이 상대적으로 높다.

Fig. 11.

Distributions of probability of wind speed and wind power density derived from estimated Weibull probability density function at (a) HeMOSU-1 and (b) Gochang observation site.

최대 풍력에너지 밀도를 나타내는 풍속 구간은 해모수와 고창 모두 11~12 m s⁻¹로, 각각 전체 자료의 6.4%와 3.7%의 작은 비율을 차지하는 반면 전체 풍력에너지 밀도의 18.9%와 20.5%로 상당히 큰 비율을 차지한다. 좀 더 자세한 두 지점의 연평균 및 계절별 풍력에너지 밀도는 Table 5에 나타내었다. 두 지역 모두 겨울과 여름에 각각 최대와 최소의 풍력에너지 밀도를 보이고 해모수의 경우 겨울-봄-가을-여름 순으로 높으며, 고창의 경우 봄과 가을의 풍력에너지 밀도가 비슷하다. 두 지점의 관측 기간 동안 연평균 풍력에너지 밀도는 해모수 363.7W m⁻², 고창 191.4W m⁻²로 약 47%의 차이를 보이고, 계절에 따라서는 28~76%까지 차이를 보인다. 이는 두 지점간 이격 거리가 약 30 km 이내이지만, 해상과 육상의 지표조건이 풍력발전에 미치는 영향이 지배적임을 시사한다.

Table 5.

Annual and seasonal mean wind power densities at two observation sites.

3.8 관측지점의 일변동성 및 계절변화

두 관측지점의 풍속과 난류강도의 일별, 월별 변동 특성과 그 차이를 Fig. 12에 나타내었다. 고창의 연평균풍속은 4.9m s⁻¹이고 8월의 평균풍속은 3.8 m s⁻¹로 최소, 12월에는 6.8 m s⁻¹로 최대이다(Fig. 12a). 시각 별로는 오전 9~10시부터 풍속이 차차 증가하여 오후 2~3시에 최대값을 보이고, 다시 감소한다. 하지만 겨울에는 야간에도 여전히 풍속이 강하게 유지됨을 알 수 있다. 해모수의 경우 연 평균풍속은 6.5 m s⁻¹이고 6월에 4.4 m s⁻¹로 가장 낮고, 12월에 8.0 m s⁻¹로 가장 높다(Fig. 12b). Figure 12c는 고창과 해모수의 풍속 차이를 나타내는데, 해모수 풍속이 평균적으로 높기 때문에 음의 값이 주로 나타난다. 하지만 주간의 12~18시에는 고창의 풍속이 빈번하게 더 강해지는 경향이 나타나, 육상에 위치한 고창에서 풍속의 변동성이 큼을 알 수 있다.

Fig. 12.

Temporal variations of 10-min averaged wind speed (left) and turbulence intensity (right) observed at Gochang observation site (top), HeMOSU-1 (middle) and differences between two observation sites (bottom).

고창의 난류강도(Fig. 12d)의 연 평균값은 0.14이고, 6월과 2월에 각각 0.16과 0.12로 최대와 최소의 월평균 난류강도를 나타낸다. 시각 별로는 일출 후 급격하게 난류강도가 증가하기 시작하여 오전 9시부터 정오 사이에 최대값을 나타낸 후 다시 감소하는 경향을 보인다. 또한 봄철과 여름철에는 18시 이후에 다시 난류강도가 강해지고 자정 이후 약해지는 2차 극값이 나타나는 특징을 보이는데, 이는 육풍의 영향으로 판단된다. 해모수의 난류강도(Fig. 12e)의 연 평균값은 0.08이고, 12월과 7월에 각각 0.11과 0.07로 최대와 최소의 월평균을 보인다. 정오 전후에 다른 시각에 비하여 상대적으로 난류강도가 강하기는 하지만 큰 일변화 경향성이나 계절 변동성이 나타나지는 않는다. 따라서 두 지점 간의 난류강도 차이(Fig. 12f)는 고창에서 극값이 나타나는 오전~정오 사이와 봄~여름철 야간에 가장 크며, 전체적으로 고창의 난류강도가 해모수에 비하여 강하다.

두 지점에서 이와 같은 풍속과 난류강도의 차이를 보이는 이유는 해상에서의 비열용량(Specific heat capacity)이 육상보다 크기 때문이다. 일출 후 태양 복사에너지에 의해 난류가 증가하고 대류작용이 활발해진다. 이에 따라 난류강도가 강해지고 풍속이 증가하게 되는데 이러한 현상은 육상이 해상에 비해 뚜렷하게 발생한다.