학술논문
한강수계 발전용댐 장기 운영계획 수립을 위한 최적화 모형 구축
이용수 12
- 영문명
- Development of Optimization Model for Long-term Operation Planning of the Hydropower Reservoirs in Han River Basin
- 발행기관
- 한국습지학회
- 저자명
- 이은경(Eunkyung Lee) 지정원(Jungwon Ji) 이재응(Jaeeung Yi)
- 간행물 정보
- 『한국습지학회지』제21권 특별호, 69~79쪽, 전체 11쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 지질학
- 파일형태
- 발행일자
- 2019.12.31
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국문 초록
우리나라는 60% 이상이 산간지형에 해당하며 수십 년 전부터 이러한 특성을 이용하여 수력발전소를 다수 건설하고 친환경적인 에너지를 생산해왔다. 수력발전은 급변하는 에너지 수급에 대처할 수 있고 낙차를 이용하여 친환경적으로 에너지를 생산한다는 장점이 있으나 댐 설립시 입지 조건에 의해 불가피하게 환경을 훼손해야 하는 경우가 많다. 따라서, 본 연구에서는기존 발전용댐들의 장기 운영계획을 수립하고자 월별 발전량을 최대화하는 최적 저수지 운영 모형을 개발하였다. 댐 운영 모형은 자원 최적화 분야에서 널리 이용되는 선형계획법을 기반으로 월단위로 1년 운영계획을 수립할 수 있는 형태로 구축하였다. 선형계획법은 목적함수와 제약조건 모두 선형식으로 이루어져야 하지만 발전량 산정식은 비선형식이기 때문에 Taylor Expansion 기법을 활용하여 선형화하였다. 개발된 모형을 검토하기 위해 한강수계에 위치하는 5개 발전용댐을 대상으로2009~2018년의 실적자료와 댐 운영 모형의 결과를 비교, 분석하였다. 결과적으로 발전용댐들의 총 최적 발전량은 총 실적발전량보다 약 10~37% 정도 향상된 결과를 나타내었다.
영문 초록
In Korea, more than 60% of the whole lands are mountainous area. Since many decades ago, hydroelectric power plants have been constructed and eco-friendly energy has been produced. Hydropower can cope with the rapidly changing energy supply and demand, and produce eco-friendly energy. However, when the reservoir is built, it is often inevitable to damage the environment due to construction of large structure. In this study, the optimal reservoir operation model was developed to maximize power generation by monthly operation for long-term operation planning. The dam operation model was developed using the linear programming which is widely used in the optimal resources allocation problems. And the reservoir operation model can establish monthly operation plan for 1 year. Linear programming requires both object function and constraints to be linear. However, since the power generation equation is nonlinear, it is linearized using the Taylor Expansion technique. The optimization results were compared with the 2009-2018 historical data of five hydropower reservoirs.
As a result, the total optimal generation is about 10~37% higher than the historical generation.
목차
1. 서 론
2. 연구방법
3. 결과 및 고찰
4. 결 론
키워드
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