베이징사범대학 연구팀은 향후 70년간 중국의 풍력에너지 활용 잠재력을 예측하기 위해 ECA-Net 모델을 구축했습니다.

폭우, 홍수, 가뭄, 허리케인, 산불 등 극한 기후 현상이 빈번하게 발생하고, 극지방 빙하가 녹아 해수면이 상승하고, 생물다양성이 손실되고 물 부족 현상이 심화되면서 지구 온난화는 지구상의 모든 사람에게 영향을 미치고 있습니다.

재생 에너지의 보급을 확대하는 것은 지구 온난화를 늦추는 효과적인 방법입니다. 중국은 2030년까지 탄소 정점을 달성하고 2060년까지 탄소 중립을 달성하겠다고 약속했습니다. 이 목표를 달성하기 위해 우리나라는 재생 에너지의 채택과 개발을 적극 추진할 계획이며, 깨끗하고 지속 가능한 풍력 에너지는 가장 귀중한 자원 중 하나입니다. 그러나 풍력 에너지 자원의 한 가지 단점은 기상 요인에 의존하고 간헐적이라는 점입니다. 특히 기후 변화의 맥락에서 이러한 단점은 더욱 확대될 수 있습니다.

이에 따라 많은 연구에서 기후 변화가 지역 풍력 에너지에 미치는 영향을 감지하는 방법을 모색하기 시작했습니다. 동일한 기상 시나리오에서, 서로 다른 모델은 서로 다른 풍속 변화 예측을 생성할 수 있으며, 동일한 모델에서도 서로 다른 시나리오에서 서로 다른 풍속 변화 예측을 생성할 수 있습니다.이러한 모델 간 불확실성과 시나리오 불확실성은 기후 변화 속에서 풍력 발전 잠재력의 변화를 평가하는 데 있어 주요 과제입니다.

최근 베이징사범대학교 환경학부 연구팀은 ACS Publications에 "CMIP6 다중모델 앙상블을 기반으로 한 중국의 풍력 에너지 자원에 대한 기후 변화 영향 평가"라는 제목의 새로운 논문을 발표했습니다. 이 연구에서는 지구 온난화의 맥락에서 풍력 에너지의 잠재력이 어떻게 변할 것인지 평가했습니다.

지역 풍력 에너지 잠재력을 예측하기 위해 단 하나 또는 몇 개의 기후 모델만을 사용했던 대부분의 이전 연구와 비교했을 때,이 연구에서는 22개의 CMIP6 글로벌 기후 모델(GCM)을 출력으로 사용하여 모델 간 불확실성에 대한 신뢰할 수 있는 평가를 제공했습니다.또한, 풍속 시뮬레이션을 개선하면 모델 간 불확실성을 효과적으로 줄일 수 있으므로, 본 연구에서는 효율적인 채널 주의(ECA) 모듈(ECA-Net)과 결합한 딥 합성곱 신경망(CNN)을 채택하여 신뢰할 수 있는 예측 결과를 생성했습니다. 관련 평가 결과는 우리나라의 중장기 풍력발전 계획과 탄소 배출 감축 관련 정책 수립에 매우 중요한 의의를 갖습니다.

연구 하이라이트:

* 이 연구는 환경적 불확실성을 더 잘 설명하기 위해 낮음, 중간 및 높음 온난화 시나리오에서 우리나라의 풍력 발전 잠재력을 비교했습니다.

* 이 연구에서는 CMIP6 GCM 출력에서 22개의 대규모 예측 변수를 사용하여 22개 세트의 시뮬레이션 데이터를 생성하여 모델 간 불확실성에 대한 강력한 평가를 제공했습니다.

* 본 연구의 결과는 우리나라의 중장기 풍력발전 계획과 탄소배출 감축 관련 정책 수립 및 추진에 매우 중요한 의의를 갖는다.

서류 주소:
https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.estlett.3c00829 

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데이터 세트: 과거 데이터를 기반으로 한 다중 평가

본 연구에서는 유럽 중기 기상 예보 센터(ECMWF)의 전 세계 기후 재분석 데이터 세트(ERA5)의 월별 대규모 예측 요인과 1981년부터 2005년까지 관측된 월별 풍속 데이터를 사용하여 ECA-Net 다운스케일링 모델을 수립했습니다.

이 중 대규모 예측 인자로는 동쪽 근지표 풍속(m/s), 북쪽 근지표 풍속(m/s), 근지표 풍속(m/s), 근지표 온도(K), 해면 기압(Pa), 지표 하향 단파 복사(W/m²), 지표 상향 현열 플럭스(W/m²), 200 hPa 기온(K) 등이 있다. 월별 풍속 데이터는 중국 기상청 국가 기상 정보 센터의 중국 국가 관측소 기본 요소 데이터 세트 V3.0에서 가져왔습니다.

데이터셋 주소: http://data.cma.cn/en

다음 표는 이 연구에 사용된 데이터 세트의 세부 정보를 나열한 것입니다.

모델 아키텍처: 3가지 배출 시나리오 기반 예측

본 연구에서는 ECA-Net 방법을 기반으로 ECA-Net 다운스케일링 모형을 수립하였으며, 2006년부터 2010년까지의 자료를 이용하여 수립된 모형의 검증을 실시하였다. 그리고 검증된 모델을 이용하여 GCM이 제공하는 월별 대규모 예측변수를 통해 다양한 시나리오에서의 미래 풍속을 예측하였고, 풍력에너지 밀도함수를 기반으로 풍력에너지 잠재력을 계산하였다.

위 그림에서 밝은 분홍색 상자는 훈련 데이터를 나타내고, 밝은 초록색 상자는 검증 데이터를 나타내고, 노란색 상자는 GCM 데이터를 나타내고, 밝은 파란색 상자는 ECA-Net 다운스케일링 모델을 나타내고, 주황색 상자는 다운스케일링된 풍속을 나타내고, 회색 상자는 풍력 에너지 잠재력 계산을 나타내고, 초록색 상자는 기후 변화에 따른 풍력 에너지 잠재력 변화 분석을 나타냅니다.

미래 기후 예측에는 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5의 세 가지 온난화 패턴에 따른 배출 시나리오가 포함됩니다. SSP1-2.6은 더 낮은 온실가스 배출 수준과 비교적 작은 기후 변화를 나타내며, 2100년까지 기온 상승이 2°C를 넘지 않을 것임을 시사합니다. SSP2-4.5는 중간 온실가스 배출 시나리오를 나타내고, SSP5-8.5는 높음 및 매우 높음 온실가스 배출 시나리오를 나타냅니다.

본 연구에서는 GCM 자료의 앙상블 풍속 투영을 구축하기 위해 먼저 각 CMIP6 GCM에서 출력된 대규모 예측인자를 ECA-Net 모델에 입력하여 총 22세트의 풍속 시뮬레이션 자료를 생성하였다.그런 다음, 획득한 시뮬레이션 데이터를 기반으로 앙상블 평균을 계산합니다. 마지막으로, 우리나라의 예측된 풍력 에너지 잠재력에 대해 공간적 및 시간적 변동성 분석, K-평균 군집 분석, 핫스팟 분석을 실시했습니다.

비교 분석을 위해 우리나라를 대표적인 지리적, 기후적 조건에 따라 동북(NEC), 북중국(NC), 동중국(EC), 남중국(SC), 중부(CC), 서북중국(NWC), 서남중국(SWC)의 7개 지역으로 나누고, 향후 30년을 2031~2060년과 2071~2100년의 두 기간으로 나누어 기준 기간인 1985~2014년과 비교하여 변화를 평가했습니다.

연구 결과: 우리나라 풍력 발전은 기후변화로 인한 어려움에 직면해 있다

검증 결과에 따르면 ECA-Net 다운스케일링 모델이 내 나라와 그 하위 지역에서 좋은 성과를 보이고 있습니다.

구체적으로, 아래 그림과 같이 높음, 중간, 낮음의 세 가지 탄소 배출 시나리오에서 연구진은 각 하위 지역의 풍력 에너지 밀도의 시공간적 변화 추세를 계산했습니다. 결과는 α 수준 0.05에서 통계적으로 유의미한 것으로 나타났습니다(SSP5-8.5 시나리오의 중앙 영역 제외).이번 세기 동안 우리나라의 전반적인 풍력 에너지 밀도는 약간 감소 추세를 보일 것으로 예상되며, 그 추세의 정도는 배출 시나리오에 따라 달라질 것입니다.동부 중국, 중부 중국, 남부 중국을 제외한 다른 하위 지역의 풍력 에너지 밀도의 상대적 변화는 특히 SSP5-8.5 시나리오에서 큰 하향 추세를 보입니다. 각 지역의 풍력 에너지 밀도 변화에는 명확한 지역적 차이가 있습니다.

중국 남부(동부, 중부, 남부)의 풍력 에너지 밀도 변화 범위는 비교적 낮습니다. 모든 하위 지역 중에서 중국 북부는 풍력 에너지 밀도가 가장 크게 감소할 가능성이 높으며, SSP5-8.5 시나리오에 따르면 2100년까지 22.79%에 도달할 수 있습니다.

바람의 강도는 비교적 시원한 달에 증가할 것으로 예상되며, 배출량이 많은 시나리오에서는 그 증가 폭이 더 클 것으로 보입니다.SSP2-4.5 시나리오에 따르면 중세(2031~2060년)를 제외하고 우리나라 대부분 지역의 풍력 에너지 자원은 감소할 것입니다.

세 가지 시나리오 모두에서 풍력 에너지 잠재력은 세기 중반보다 세기 말에 더 크게 감소합니다. 앙상블 예측에 따르면, 이번 세기 말(2071~2100년)까지 SSP2~4.5와 SSP5~8.5 시나리오에 따르면 충칭, 후난, 하이난 일부 지역의 연평균 풍력 에너지 자원이 증가할 것으로 나타났습니다.

풍력 에너지 자원의 변화는 뚜렷한 계절성을 보인다. 대부분 지역의 풍력 자원은 여름보다 겨울에 더 다양합니다. 2031~2060년 SSP2~4.5와 SSP5~8.5 시나리오에 따르면 대부분 지역에서 겨울철 풍력 에너지 잠재력은 증가하는 추세를 보이는 반면, 여름에는 그 반대의 추세가 나타납니다. 이러한 뚜렷한 계절적 특징은 계절풍과 해류의 계절적 변화에 기인한 것으로 보입니다.

K-평균 클러스터링을 통해 확인된 우리나라 북부와 서부의 관측소는 뚜렷한 감소 추세를 보였습니다. 이는 기후 변화로 인해 우리나라 일부 지역의 풍력 에너지 자원이 수년 내 또는 수년 사이에 감소하고 불안정해질 수 있음을 시사합니다.

이러한 연구 결과는 기후 변화로 인해 우리나라의 풍력 에너지 개발의 지속 가능성이 위협받을 수 있음을 시사합니다.

풍력 에너지 자원은 큰 전망을 가지고 있지만 여전히 어려움에 직면해 있습니다.

화석 에너지의 연소로 인한 이산화탄소 배출로 인한 온실 효과를 완화하기 위해서는 기존 에너지 구조를 개혁하고 업그레이드하여 깨끗하고 저탄소 에너지 개발을 촉진해야 합니다. 풍력 에너지는 무한하고 깨끗한 재생 가능 에너지원입니다. 물과 연료가 부족하고 운송이 불편한 해안 섬, 초원 목초지, 산악 지역, 고원 지역에 매우 적합합니다. 지역 상황에 맞춰 풍력 발전을 하는데 활용될 수 있습니다. 따라서 풍력 발전은 전 세계 각국의 관심을 점점 더 많이 받고 있으며, 세계적인 추세로 자리 잡고 있습니다.

풍력 발전은 전 세계 풍력 에너지가 약 2.74×10에 달하는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.⁹ MW, 그 중 2×10⁷ MW는 지구에서 개발 가능한 수력 발전량의 10배에 달합니다. 국제 재생 에너지 기구(IRENA)의 통계에 따르면, 글로벌 풍력 발전 산업은 최근 몇 년 동안 급속히 발전했으며 전망이 밝습니다. 2017년 전 세계 풍력 발전량은 1,000억 kWh를 돌파하여 1,141.5억 kWh에 달했으며, 전년 대비 18.65% 증가했습니다. 2022년 전 세계 풍력 발전량은 2,104억 8천만 kWh로 새로운 기록을 경신했으며, 이는 2020년 대비 135억 2,100만 kWh가 증가한 수치입니다.

우리나라에서 풍력 발전의 발전은 에너지 공급과 수요의 모순을 균형 있게 조절하고 지속 가능한 발전을 이루는 데 도움이 됩니다. 또한 이는 "탄소 중립"이라는 목표를 달성하는 데 있어서 매우 중요한 실질적 의의를 갖습니다. 국가에너지국이 발표한 데이터에 따르면, 2021년 11월 현재 우리나라의 전력망 연계형 풍력 발전 설비용량은 3억 15만 킬로와트로, 3억 킬로와트 선을 돌파했습니다. 이는 2020년 말 기준 유럽연합의 총 풍력 발전 설비 용량의 1.4배, 미국 용량의 2.6배에 해당합니다. 12년 연속 세계 1위를 차지했습니다.

그러나 풍력발전은 기존 에너지에 비해 간헐적이고 가변적인 특성을 가지고 있어 변동성과 무작위성이 더 강합니다. 풍력 발전을 전력망에 연결하면 전력 시스템에 막대한 영향을 미치고 전기의 품질에 영향을 미칠 수밖에 없습니다. 또한,풍속의 장기적 변화는 풍력 에너지 산업의 계획 및 배치에 특정한 과제를 가져다주며, 이로 인해 미래의 풍속과 풍력 발전을 예측하는 것이 시급히 필요하게 되었습니다.

최근 몇 년 동안 중국의 지표면 풍속은 지속적으로 감소하고 있으며, 지역적, 계절적 차이가 큰 것으로 관찰되었습니다. 탄소 배출을 효과적으로 통제하고, 지역적, 계절적, 전방위적으로 지역적 상황에 맞춰 풍력 에너지를 개발하고, 중국의 미래에 청정 에너지의 일정과 활용을 보장하려면 아직 갈 길이 멉니다.

참고문헌:
1.https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.estlett.3c00829
2.https://pubs.acs.org/doi/suppl/10.1021/acs.estlett.3c00829/suppl_file/ez3c00829_si_001.pdf
3.http://dqkxxb.cnjournals.org/dqkxxb/article/html/20230308
4.https://www.chyxx.com/industry/1154543.html