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풍력단지 내 각각의 풍력터빈별 예측 발전량을 산출하기 위해, 입력 풍속에 따른 풍력터빈의 출력 변화를 기반으로 발전량을 산출하는 물리 모델 및 시간 단위 기상 데이터에 따른 풍력터빈의 예측 발전량을 산출하는 데이터 모델이 구비되는 풍력터빈 혼합모델; 각 풍력터빈별 입력되는 입력 풍속을 예측하는 기상 예측 모델; 및풍력터빈별 예측 발전량의 예측 결과에 풍력터빈의 상태 및 출력에 영향을 미치는 요소를 반영하는 풍력단지 운영모델;을 포함하고풍력터빈 혼합모델은,풍력터빈별 다음날 예측 발전량을 산출하기 위해, 풍력터빈의 정밀 모사가 가능한 물리 모델과 시간 단위 예측 데이터 활용이 가능한 데이터 모델을 혼용하며,기상 예측 모델은,각 풍력터빈별 입력되는 풍속을 예측하기 위해, 위성 데이터를 기반으로 다음날 초기 바람을 예측하는 수치예보모델(NWP, Numerical Weather Prediction), 풍력단지에 설치된 기상 측정탑을 통해 측정된 초기 바람과 풍력터빈 나셀에 마련된 풍향풍속계에서 측정된 바람의 상관관계를 분석하여 도출된 나셀전달함수(NTF, Nacelle Transfer Function) 및 풍력단지내 후방에 배치되는 후방 풍력터빈에 후류 효과를 반영하는 후류 모델이 구비되고,풍력단지 운영모델은,풍력터빈의 상태 및 출력에 영향을 미치는 요소 반영 시, 풍력터빈 정기점검, 오류로 인한 중지 또는 계통운영자의 감발지시에 따른 출력 제어 상황을 반영하고,풍력터빈 혼합모델은,물리 모델 및 데이터 모델을 혼용하여 복수의 예측 기본 모델을 생성하고, 각각의 예측 기본 모델을 트레이닝하여, 예측 결과를 기반으로 풍력터빈별 다음날 예측 발전량을 산출에 이용될 특정 예측 기본 모델을 선택하며, 풍력터빈 혼합모델은, 트레이닝된 각각의 예측 기본 모델에 풍력단지 운영모델을 통해 계통운영자로부터 전달된 출력 제한지령에 포함된 감축량이 반영되도록 한 이후, 감축량이 반영된 각각의 예측 기본 모델의 예측 결과를 기반으로 이용될 특정 예측 기본 모델을 최적 모델로 선택하고,풍력단지 운영모델은,선택된 최적 모델을 통해 풍력터빈별 다음날 예측 발전량을 산출한 이후, 풍력터빈의 제원 및 상태 정보, 풍력터빈의 운전 데이터 및 풍력터빈의 정기점검 이력 및 오류로 인한 중지 이력을 반영하여, 각각의 풍력터빈에 할당되는 발전 요구량을 결정하고,풍력터빈 혼합모델은,최적 모델 선택 시, 풍력터빈의 상태 및 단지 운영 상태를 기반으로, 소모되는 전력량 대비 생산되는 전력량이 다른 풍력터빈보다 상대적으로 많은 풍력터빈에 가중치를 부가하여, 가중치가 부여된 풍력터빈의 감축량을 최소로 하고, 다른 터빈보다 소모되는 전력량 대비 생산되는 전력량이 적은 풍력터빈의 감축량을 최대로 설정함으로써, 최적의 결과를 도출하는 예측 기본 모델을 최적 모델로 선택하며, 풍력단지 운영모델은, 선택된 최적 모델을 통해, 다음날 예측 발전량이 산출되면, 풍력터빈의 제원 및 상태 정보, 풍력터빈의 운전 데이터 및 풍력터빈의 정기점검 이력 및 오류로 인한 중지 이력을 반영하고, 각각의 풍력터빈이 할당된 감축량을 고려하여, 다음날 생산할 수 있는 전력량의 보정이 필요한 것인지 판단하고, 보정이 필요한 경우, 다음날 생산할 수 있는 전력량을 보정하여, 발전 요구량을 결정하며, 풍력단지 운영모델은, 특정 풍력터빈의 발전량 대비 소모되는 부하의 효율이 임계치 이하로 낮은 경우, 다음날 생산할 수 있는 전력 생산량을 보정하기 위해, 해당 풍력터빈의 발전 요구량을 감축하고, 발전량 대비 소모되는 부하의 효율이 가장 높은 풍력터빈부터 발전 요구량을 허용 가능한 전력 생산량에 도달할 때까지 증감시키고, 효율이 높은 풍력터빈에 발전 요구량을 허용 가능한 전력 생산량에 도달할 때까지 증감시키는 것을 특징으로 하는 발전량 예측 시스템
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기상 예측 모델을 이용하여, 풍력단지 내 각 풍력터빈별 입력되는 입력 풍속을 예측하는 단계;입력 풍속에 따른 풍력터빈의 출력 변화를 기반으로 발전량을 산출하는 물리 모델 및 시간 단위 기상 데이터에 따른 풍력터빈의 예측 발전량을 산출하는 데이터 모델이 구비되는 풍력터빈 혼합모델을 이용하여, 풍력터빈별 예측 발전량을 산출하는 단계; 및 풍력단지 운영모델을 이용하여, 풍력터빈별 예측 발전량의 예측 결과에 풍력터빈의 상태 및 출력에 영향을 미치는 요소를 반영하는 단계;를 포함하고, 풍력터빈 혼합모델은,풍력터빈별 다음날 예측 발전량을 산출하기 위해, 풍력터빈의 정밀 모사가 가능한 물리 모델과 시간 단위 예측 데이터 활용이 가능한 데이터 모델을 혼용하며,기상 예측 모델은,각 풍력터빈별 입력되는 풍속을 예측하기 위해, 위성 데이터를 기반으로 다음날 초기 바람을 예측하는 수치예보모델(NWP, Numerical Weather Prediction), 풍력단지에 설치된 기상 측정탑을 통해 측정된 초기 바람과 풍력터빈 나셀에 마련된 풍향풍속계에서 측정된 바람의 상관관계를 분석하여 도출된 나셀전달함수(NTF, Nacelle Transfer Function) 및 풍력단지내 후방에 배치되는 후방 풍력터빈에 후류 효과를 반영하는 후류 모델이 구비되고,반영하는 단계는, 풍력터빈의 상태 및 출력에 영향을 미치는 요소 반영 시, 풍력터빈 정기점검, 오류로 인한 중지 또는 계통운영자의 감발지시에 따른 출력 제어 상황을 반영하고,산출하는 단계는, 물리 모델 및 데이터 모델을 혼용하여 복수의 예측 기본 모델을 생성하고, 각각의 예측 기본 모델을 트레이닝하여, 예측 결과를 기반으로 풍력터빈별 다음날 예측 발전량을 산출에 이용될 특정 예측 기본 모델을 선택하며, 산출하는 단계는,트레이닝된 각각의 예측 기본 모델에 풍력단지 운영모델을 통해 계통운영자로부터 전달된 출력 제한지령에 포함된 감축량이 반영되도록 한 이후, 감축량이 반영된 각각의 예측 기본 모델의 예측 결과를 기반으로 이용될 특정 예측 기본 모델을 최적 모델로 선택하고,반영하는 단계는, 선택된 최적 모델을 통해 풍력터빈별 다음날 예측 발전량을 산출한 이후, 풍력터빈의 제원 및 상태 정보, 풍력터빈의 운전 데이터 및 풍력터빈의 정기점검 이력 및 오류로 인한 중지 이력을 반영하여, 각각의 풍력터빈에 할당되는 발전 요구량을 결정하고,산출하는 단계는,최적 모델 선택 시, 풍력터빈의 상태 및 단지 운영 상태를 기반으로, 소모되는 전력량 대비 생산되는 전력량이 다른 풍력터빈보다 상대적으로 많은 풍력터빈에 가중치를 부가하여, 가중치가 부여된 풍력터빈의 감축량을 최소로 하고, 다른 터빈보다 소모되는 전력량 대비 생산되는 전력량이 적은 풍력터빈의 감축량을 최대로 설정함으로써, 최적의 결과를 도출하는 예측 기본 모델을 최적 모델로 선택하며, 반영하는 단계는,선택된 최적 모델을 통해, 다음날 예측 발전량이 산출되면, 풍력터빈의 제원 및 상태 정보, 풍력터빈의 운전 데이터 및 풍력터빈의 정기점검 이력 및 오류로 인한 중지 이력을 반영하고, 각각의 풍력터빈이 할당된 감축량을 고려하여, 다음날 생산할 수 있는 전력량의 보정이 필요한 것인지 판단하고, 보정이 필요한 경우, 다음날 생산할 수 있는 전력량을 보정하여, 발전 요구량을 결정하며, 반영하는 단계는, 특정 풍력터빈의 발전량 대비 소모되는 부하의 효율이 임계치 이하로 낮은 경우, 다음날 생산할 수 있는 전력 생산량을 보정하기 위해, 해당 풍력터빈의 발전 요구량을 감축하고, 발전량 대비 소모되는 부하의 효율이 가장 높은 풍력터빈부터 발전 요구량을 허용 가능한 전력 생산량에 도달할 때까지 증감시키고, 효율이 높은 풍력터빈에 발전 요구량을 허용 가능한 전력 생산량에 도달할 때까지 증감시키는 것을 특징으로 하는 발전량 예측 방법
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