칼만필터기법에 의한 풍력예측시스템의 정확도 향상에 관한 연구

• 영문명: A Kalman Filtering Method for Enhancement of the Accuracy of the Wind Power Forecasting System by KMA
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김혜중(Hea-Jung Kim) 정선(Jung Sun) 최영진(Young-Jean Choi) 이승우(Seung-Woo Lee) 서범근(Beom-Keun Seo)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.13 No.5, 2323~2333쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.10.30

국문 초록

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.

영문 초록

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.

목차

1. 서론

2. 풍력예측시스템 보정법

3. 실증적 자료분석

4. 결론

참고문헌

키워드

풍력예측시스템 통계적 바람장모형 풍속보정인자 칼만필터기 Wind power forecasting system statistical wind field model wind speed tuning factor Kalman filtering enhancement of accuracy