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High-resolution wind resources maps (maps, here after) with spatial and temporal resolutions of 100 m and 3-hours, respectively, over South Korea have been produced and evaluated for the period from July 2016 to June 2017 using Korea Meteorological Administration (KMA) Post Processing (KMAPP). Evaluation of the 10 m- and 80 m-level wind speed in the new maps (KMAPP-Wind) and the 1.5 km-resolution KMA NWP model, Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), shows that the new high-resolution maps improves of the LDAPS winds in estimating the 10m wind speed as the new data reduces the mean bias (MBE) and root-mean-square error (RMSE) by 33.3% and 14.3%, respectively. In particular, the result of evaluation of the wind at 80 m which is directly related with power turbine shows that the new maps has significantly smaller error compared to the LDAPS wind. Analyses of the new maps for the seasonal average, maximum wind speed, and the prevailing wind direction shows that the wind resources over South Korea are most abundant during winter, and that the prevailing wind direction is strongly affected by synoptic weather systems except over mountainous regions. Wind speed generally increases with altitude and the proximity to the coast. In conclusion, the evaluation results show that the new maps provides significantly more accurate wind speeds than the lower resolution NWP model output, especially over complex terrains, coastal areas, and the Jeju island where wind-energy resources are most abundant.
목차
Abstract
1. 서론
2. KMAPP 구축 및 검증
3. 남한 풍력기상자원의 시·공간적 분포 특성
4. 요약 및 결론
REFERENCES
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
A. Allouhi / 2017 / Evaluation of wind energy potential in Morocco's coastal regions / Renewable and Sustainable Energy Reviews 72:311~324
David Carvalho / 2012 / A sensitivity study of the WRF model in wind simulation for an area of high wind energy / Environmental Modelling & Software 33:23~34
최다영 / 2020 / 현업 국지모델기반 2018년 여름철 기상 1호 특별 고층관측자료의 관측 민감도 실험 / 대기 30(1):17~30
Theodore M. Giannaros / 2017 / Performance evaluation of the Weather Research and Forecasting (WRF) model for assessing wind resource in Greece / Renewable Energy 102:190~198
María Gonçalves-Ageitos / 2015 / Modelling wind resources in climate change scenarios in complex terrains / Renewable Energy 76:670~678
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