인공신경망을 이용한 풍력발전 통합 최적화 모델 개발

Abstract

우리나라의 풍력발전은 정부와 지자체의 높은 관심에도 불구하고 비과학적인 입지선정과 풍력자원의 체계적인 활용화 계획의 미비로 임기응변식 소규모 풍력단지조성 및 실증단계에 머물러 있다. 이 연구는 국내 풍력의 자원화에 영향을 미치는 인자인 바람의 벡터적 특성, 계통연계, 지리적 특성 및 경제성으로 특성화하여 각 인자들을 인공신경망 기법에 병합하는 모델을 개발하였다. 인공신경망 학습을 통해 풍력자원이 우수한 지역을 선별하여 자원분포도를 제시하였다. 분포도에서 확인한 풍력발전 유망위치에 따라 최대의 경제성을 확보하기 위한 단지규모, 계통연계 방안, 풍력터빈의 종류를 최적화하는 통합시스템을 구축하였다. 통합시스템은 풍력사업 최적화 인자들간의 민감도분석을 통해 각종 주요인자를 정량화하고 경제성 분석 프로그램과 연동할 수 있도록 구성하였다. 통합 최적화시스템의 검증은 현재 타당성평가 후 풍력단지가 건설 중인 전남 신안군 100MW급 육상풍력을 대상으로 수행하였다. 통합 시스템의 최적설계안은 검증 대상의 단지규모, 계통연계 방안을 동일하게 제시하였을 뿐만 아니라 기대 내부수익율과 순현가는 약 4%이내의 오차를 보임으로써 현장 적용성을 검증하였다. 사업초기 단계인 40MW급 육상풍력(전남 자운도)과 100MW급 해상풍력(제주 한경면)을 대상으로 최적화 설계를 수행하였다. 전남 자운도는 100MW급으로 풍력단지를 확대한다면 40MW급 기존 계획보다 1.5%가량 내부 수익율이 향상될 수 있을 것으로 분석되었다. 제주 한경면 해상풍력의 경우, 단지규모는 적정하지만 풍력터빈의 종류와 설치개수를 개선함으로써 경제성을 향상시킬 수 있었다. 개발한 풍력발전 통합 최적화시스템을 이용하여 소규모(100MW급), 대규모(400MW급) 풍력단지에 적합한 지역을 선별하고 최적 설계를 실시하였다. 소규모 풍력단지는 전남 해상과 제주 육상이 가장 유망하고 각각 13.5%와 16.1%의 높은 내부수익율을 기대할 수 있다. 대규모 풍력단지는 전남 해상에서 12.2%의 내부수익율을 확보할 수 있을 것으로 평가되었다. 이 연구에서 개발한 인공신경망 기반의 통합 시스템은 특정 지역에서 가장 효율적인 최적화 풍력사업 모델을 제시할 뿐만 아니라, 현재 운영 중이거나 계획 중인 풍력사업의 개선점을 제시하고 향후 우리나라 풍력자원을 체계화하는 주요한 도구로 활용할 수 있다.