3.1 자료 가용률

윈드 라이다는 원격 광학측정 장비로 대기입자의 이동속도를 검출해야 하는 특성상 기상환경 영향에 따라 측정 자료의 가용률(또는 회수율)이 저하될 수 있는 단점이 있다. 따라서 먼저 측정자료의 가용률을 확인하였다. 분석대상기간이 충분히 길지 않아서 계절별 영향 등 다양한 기상환경이 충분히 반영되지 못한 부분이 있지만 약 3개월간의 관측결과는 자료 가용률이 충분히 확보되는 것을 확인할 수 있었다. 확보되어야할 총 자료수는 12,096개(84일×144개/일)이며, Fig. 2에 나타낸바와 같이 윈드 라이다 관측자료는 관측높이 160 m 이하에서 총 11개가 누락되어 가용률 99.9%로 일정하게 나타났으며, 해모수 기상탑 자료는 모든 높이에서 100% 확보되었음을 확인하였다. 그리고 윈드 라이다의 경우 관측높이 180 m 이상부터 가용률이 다소 저하되었으나 최소 99.8% 이상 확보되어 가용률 측면에서 라이다 장비만으로 기상탑 대체가 충분할 것으로 판단된다. 자료 가용률 저하 원인을 찾고자 Fig. 3과 같이 인근 고창기상관측소의 일일 강수량 자료와 일평균 PM10 및 PM2.5 농도 자료를 라이다의 일일 자료 가용률과 함께 비교하였다. 앞서 소개한 Kim et al.(2011)의 연구결과와 달리 본 관측자료에서는 라이다자료 가용률과 강수량 및 대기 중 미세먼지 농도와의 상관관계를 찾기가 어려웠다. 기존 연구결과는 미세먼지 농도가 높은 서울 도심에서 높이 400 m 이상의 고층관측에 따른 결과를 분석하였으나, 본 연구에서는 해상에서의 관측이고 높이가 200 m 이하로 한정되었으며 관측장비도 성능이 개선된 최근 장비를 사용하였기 때문에 기존 연구와 직접적인 비교가 어려울 수 있다. 본 연구에 이용된 PM10 농도 자료의 경우 결측일이 많았지만 PM2.5 농도자료와 변화추이가 유사하여 결측구간이 적은 PM2.5 농도 변화에 따른 라이다 관측자료 가용률의 변화를 비교해볼 수 있었다. 대기의 미세먼지 농도가 라이다 관측자료의 가용률에 직접적인 영향을 준다고 보기 어려웠으나, 관측거리가 가장 긴 높이 200 m 자료를 보면 강우가 지속되어 낮은 PM 농도가 유지될 경우 자료 결측이 발생할 가능성이 높아질 수 있음을 어느 정도 추정해볼 수 있다. 이에 대해서는 보다 장기 관측자료를 수집하여 분석할 필요가 있겠다. 이상과 같이 원격관측장비 특성상 대기조건에 따라서 자료의 가용률이 저하될 수 있으나 관측기간 중에는 높이 160 m 이하에서 일자료 가용률이 97% 이상을 유지하며 전반적으로 자료 결측 가능성이 매우 낮아 윈드 라이다 장비의 단독 활용성은 충분한 것으로 보인다.

Fig. 2.

Data availability at each height.

Fig. 3.

Daily precipitation, PM10&PM2.5 concentration and data availability of wind lidar.

3.2 기상탑 구조물 차폐 영향

기상탑에 풍향·풍속계를 설치할 때 기상탑 구조물에 의해 풍속이 교란되는 차폐영향을 최소화하도록 일정기준 이상의 붐대를 이용하여 풍향·풍속계가 기상탑 구조물로부터 충분한 이격거리를 갖도록 해야 한다. 그럼에도 불구하고 구조물 차폐영향을 완전히 배제할 수 없기 때문에 기상탑 관측결과는 이로 인한 측정오차를 일부 내포하고 있다. 반면 윈드 라이다와 같은 원격장비를 이용할 경우 탑구조물이 존재하지 않기 때문에 차폐영향을 받지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 라이다 자료를 이용하여 기상탑 관측자료의 차폐영향 정도를 파악해 보았다. 해모수 1호의 기상탑 평면구조는 Fig. 4와 같이 설계 및 제작되어 있다. 주풍향 방향에서 차폐영향을 받지 않도록 서편에 풍속계가 위치하고 있으며 동풍계열의 바람이 불 경우 구조물에 의한 차폐영향을 받게 된다. 단, 97 m 풍속계는 차폐영향을 배제하기 위하여 기상탑 최상단에 설치되었다. Fig. 5는 각 높이에서 측정 풍향별 기상탑 풍속대비 라이다 풍속비를 나타내며, 높이 56 m와 76 m 결과를 보면 역시 동풍계열의 바람이 불 경우 기상탑 차폐영향으로 기상탑 풍속이 약 20~60% 감소되는 것을 확인할 수 있다. 따라서 이하 비교 분석에서는 높이 56~76 m에서는 차폐영향 방위각구간을 70º~120º, 높이 97 m에서는 162º~170º로 설정하여 구간 내에 있는 자료를 포함하는 경우와 제거한 경우에 대하여 분석하였다.

Fig. 4.

Plane structure of HeMOSU-1 mast(@76 m).

Fig. 5.

Ratio of lidar wind speed to HeMOSU-1 mast wind speed at each wind direction and height.

3.3 풍속 비교

Fig. 6은 높이 97 m에서의 윈드 라이다와 해모수 1호 풍속계에서 관측된 10분 평균풍속의 시계열 일부 구간을 보여주는 것으로 두 자료가 거의 일치하는 것으로 보인다. 정량적 비교를 위하여 Fig. 7과 같이 x-y plot을 통해 풍속크기별 적합도를 보면 모든 자료를 포함하는 경우 결정계수 R²가 높이 별로 0.9921, 0.9943, 0.9985로 나타났고, 구조물 차폐영향을 받는 구간의 자료를 제외할 경우 0.9967, 0.9984, 0.9993로 나타나 두 자료가 잘 일치하는 것을 알 수 있다. Table 3은 풍속자료 전체기간의 평균과 표준편차를 나타내는 것으로, 차폐영향을 받는 자료를 포함하는 경우 라이다와 기상탑 풍속계간의 평균풍속비가 99.0~99.3% 범위로 나타났으며, 차폐영향 자료를 제외한 경우 평균풍속비가 99.4~100%로 나타났다. 차폐영향 자료를 제외할 경우 56~76 m의 경우 차폐영향을 받은 저풍속 자료가 많이 제외되어 평균풍속이 97 m 결과보다 크게 나타났으며, 자료간 차이도 더욱 감소하였다. 표준편차비는 차폐영향 자료를 배제하지 않아도 두 자료간의 차이가 매우 작았으며, 차폐영향 자료를 배제하였을 때 그 차이가 보다 감소하였다.

Fig. 6.

Time series of measured wind speed of wind lidar and HeMOSU-1 mast.

Fig. 7.

Comparison of wind speed measurement between lidar and HeMOSU-1 mast (black: all data, red: excluding shaded data).

Table 3.

Comparison of mean and standard deviation of wind speed

3.4 난류강도 비교

풍력 개발을 목적으로 풍황 관측시에는 기기 피로하중 산출을 위하여 식(1)과 같은 평균풍속에 대한 풍속 표준편차의 비로 나타내는 난류강도를 관측해야 한다.

여기서, I는 난류강도, σ는 풍속 표준편차, u¯는 풍속 평균을 나타내며, 본 연구에서는 1초 관측자료의 10분단위 표준편차와 평균을 이용하였다. Fig. 8은 기상탑 풍속계와 윈드 라이다로부터 산출한 난류강도를 풍속크기별로 도시하여 비교한 것으로, 윈드 라이다를 통해 관측된 난류강도가 다소 크게 나타났다. Table 3에 나타내었던 풍속 표준편차의 전체 평균치는 두 자료간의 차이가 거의 없었으나, 난류강도로 산출할 경우 차이가 나타났다. 풍력터빈 적용규격을 판별하는 기준인 풍속 15 m/s에서의 난류강도를 비교해보면 Fig. 9와 같이 나타나는데, 평균치가 높이에 따라 0.003에서 0.009 정도로 윈드 라이다 관측치가 크게 나타났으나 그 차이는 미미한 수준이다. 낮은 높이일수록 그 차이가 감소하였으나 오히려 기상탑 관측결과가 낮은 높이에서 보다 왜곡되어 나타난 경향으로 추정된다. 평균 난류강도는 두 자료 모두 관측높이가 낮아질수록 감소하는 경향을 보였으나, 표준편차의 경우 서로 상반된 경향을 보였다. 기준이 되는 참값을 확인할 수가 없어 어떤 결과가 보다 정확한 자료인지 판단하기는 어렵다.

Fig. 8.

Comparison of turbulence intensity between HeMOSU-1 mast and lidar.

Fig. 9.

Mean and standard deviation of turbulence intensity at 15 m/s of wind speed.

3.5 풍향 비교

관측 풍향을 Fig. 10~12 및 Table 4와 같이 비교하였다. Fig. 10은 12개 방위별 출현율을 나타내는 바람장미도이며 두 자료가 거의 유사한 경향을 보이고 있으나 약간의 차이는 보이고 있다. 보다 정량적인 비교를 위하여 Fig. 11과 같이 각풍속크기별 두 관측풍향간의 편차를 산출하였으며, 3개 높이에서 공통적으로 저풍속구간에서 편차가 다소 크게 나타나고 풍속 12~14 m/s 구간에서 기상탑 풍향계가 다소 크게 관측되는 경향이 나타났다. 저풍속 구간에서 풍향편차가 크게 나타나는 것은 기상탑의 풍향계(wind vane) 특성에서 기인된다고 볼 수 있다. Fig. 8에 나타낸 풍속구간별 난류강도의 크기 분포와 같이 저풍속 구간에서 풍속의 변동성이 크고 풍속이 클수록 풍향계의 변동성도 작아진다는 점과 연관지을 수 있다. 풍속 12~14 m/s 구간에서 양의 편차를 보이는 것은 Fig. 12에서 보듯이 기상탑 구조물 차폐 영향으로 기상탑 풍향계의 측정오차로부터 비롯된 것을 알 수 있다. Fig. 12는 각 방위별 두 풍향 관측자료간의 편차를 표시한 그림으로, 3개 높이 모두에서 270º전후 구간에서 양의 편차를 보이고 있다. 기상탑 첨두 수직붐대에는 풍속계만 설치되어 높이 97 m 관측자료 분석 시 풍속은 97 m 풍속계 관측자료를 사용하고 풍향은 높이 95 m에 설치된 풍향계 자료를 사용하였기 때문에 97 m 자료 역시 다른 높이와 마찬가지로 서편에 위치한 기상탑 구조물의 차폐 영향을 받는 것을 확인할 수 있다. Table 4는 관측풍향간의 평균 편차로, 전체 편차의 평균치와 각 시점별 편차의 절대값에 대한 평균치를 보여준다. 평균 풍향편차가 1~2º정도로 풍향계 자체 정밀도 범위 내 수준으로 매우 양호한 결과임을 알 수 있으며, 낮은 높이일수록 편차가 크게 나타나는데 기상탑 구조물의 영향에 의한 것으로 보인다.

Fig. 10.

Comparison of wind direction frequency between HeMOSU-1 mast and lidar.

Fig. 11.

Wind direction difference between HeMOSU-1 mast and lidar versus wind speed.

Fig. 12.

Wind direction difference between HeMOSU-1 mast and lidar versus wind direction.

Table 4.

Mean wind direction difference between HeMOSU-1 mast and lidar at each height (ε_dir.: wind direction difference (vane-lidar))