칼만필터기법에 의한 풍력예측시스템의 정확도 향상에 관한 연구

A Kalman Filtering Method for Enhancement of the Accuracy of the Wind Power Forecasting System by KMA

지속적으로 생산 가능한 대체에너지인 풍력에너지의 연구 및 개발에는 풍력자원에 대한 정확한 정보가 필수이다. 이에 기상청은 2009년 풍력예측시스템을 개발하여 남한전역에 걸쳐 풍력자원을 1km×1km 이하의 해상도로 제공하고 있다. 본 연구에서는 이러한 풍력예측시스템을 정확도 측면에서 평가하고, 정확도 향상에 유용한 통계적 보정법을 개발하였다. 이를 위해 남한 전역을 대상으로 구축한 1km×1km 격자지점들의 통계적 바람장모형(wind field model)에 의한 풍속보정인자의 계산과 풍력보정용 칼만필터기법(Kalman filtering)에 의한 예측시스템의 정확도 향상방법들을 차례로 연구하였다. 또한 75개 기상관측소에서 관측된 풍속자료를 사용하여 본 연구에서 개발된 방법이 풍력예측시스템의 정확도 향상에 유용한 것임을 실증적으로 보였다.

It is clear that a correct information about characteristics of the wind resources is essential to an efficient research and implementation of any project concerning development of the wind energy. KMA (Korea meteorological administration) has developed wind power forecasting system and provides a wind resource map having less than 1km×1km accuracy. This article examines the precision of the wind power forecasting system and develops a tuning method for enhencement of the accuracy of the wind power forecasting system. To this end, we study, in turn, formulation of a statistical wind field model, calculation of tuning factor for simulated wind speed, and tuning method by using a Kalman filtering that apply to the 1km×1km lattice sites made all over the South Korea. Moreover, the usefulness of the tuning method suggested in this paper is examined by an empirical study.