베이지안 모형 평균화를 통해 재구축된 기후변화 시나리오에 따른 다목적댐 수력발전량의 변화 분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 왕사철 | - |
dc.contributor.author | 김지영 | - |
dc.contributor.author | 변성호 | - |
dc.contributor.author | 김동균 | - |
dc.contributor.author | 김태웅 | - |
dc.date.accessioned | 2025-05-26T02:00:33Z | - |
dc.date.available | 2025-05-26T02:00:33Z | - |
dc.date.issued | 2025-04 | - |
dc.identifier.issn | 1015-6348 | - |
dc.identifier.issn | 2799-9629 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/125351 | - |
dc.description.abstract | 전 세계 인구의 지속적인 증가와 기술의 급속한 발전으로 전력 수요가 점점 증가하고 있으며, 에너지 공급의 불확실성도 커지고 있다. 수력발전은 재생 가능 에너지의 중요한 구성 요소이지만, 지구 온난화의 영향으로 변화하는 강수 및 유출 패턴의 영향을 크게 받는다. 본 연구는 미래 기후변화가 소양강댐과 충주댐에 미치는 영향을 분석하기 위해 베이지안 모형 평균화(BMA)를 사용하여 4개의 글로벌 기후모형(CanESM5, ACCESS-ESM1-5, INM-CM4-8, IPSL-CM6A)의 자료를 통합하고, 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 장단기 메모리 회귀(LSTM) 모형을 이용하여 기후변화에 따른 미래의 수력발전량을 예측하였다. 분산 분석(ANOVA)을 통해 시나리오와 기간에 따른 수력발전량 차이를 비교·분석하였다. 이를 위해 미래 기간 표준강수증발산지수(SPEI)를 계산하고 연속 이론을 활용하여 가뭄 사상을 식별하였으며, 가뭄에 따른 수력발전량의 증감량을 계산하였다. 연구 결과, 미래 가뭄 연도에서의 홍수기(7-9월) 수력발전량의 변동 폭이 가장 큰 것으로 나타났다. 구체적으로, 소양강댐의 가뭄 연도에서 SSP2-4.5 시나리오의 홍수기 발전량은 10.8 % 감소하였으며, SSP5-8.5 시나리오에서는 전체 기간(1월-12월), 가뭄기간(1월-6월, 10월-12월), 홍수기간(7-9월)의 발전량이 각각 30 %, 33.3 %, 23.6 % 감소하였다. 충주댐의 경우, 가뭄 연도에서 SSP2-4.5 시나리오의 홍수기 발전량은 42.5 % 감소하였고, SSP5-8.5 시나리오에서는 전체 기간과 홍수기 발전량이 각각 12.4 %와 63.8 % 감소하였다. 이는 기후변화 시나리오에 따라 강수 및 유량 패턴이 계절적으로 변하기 때문이며, 댐 관리자는 이러한 패턴 변화를 고려하여 수력발전량의 안정성을 보장할 필요가 있다. | - |
dc.description.abstract | The ongoing increase in the global population and rapid technological advancements have led to rising electricity demand, resulting in greater uncertainty in energy supply. Although hydroelectric power generation is an important component of renewable energy, it is greatly affected by changing precipitation and runoff patterns due to global warming. To investigate the impact of climate change on the future hydroelectric power generation (HPG) of Soyanggang Dam and Chungju Dam, we integrated climate projections from four global climate models (CanESM5, ACCESS-ESM1-5, INM-CM4-8, IPSL-CM6A) using Bayesian Model Averaging (BMA), and predicted future HPG using Support Vector Regression (SVR) and Long Short-Term Memory (LSTM) models. Changes in HPG according to different scenarios and time periods were investigated based on the analysis of variance (ANOVA). We calculated the Standardized PrecipitationEvapotranspiration Index (SPEI) for the future period, identified drought events using run theory, and estimated the amount of increase or decrease in HPG according to drought. Overall results show that changes in HPG are most significant during the flood(Jul-Sep) season in drought years. Specifically, in drought years, the HPG of Soyanggang Dam during the flood season decreased by 10.8 % under the SSP2-4.5 scenario, whereas under the SSP5-8.5 scenario, the HPG during the annual(Jan-Dec), drought(Jan-Jun, Oct-Dec), and flood(Jul-Sep) season decreased by 30 %, 33.3 %, and 23.6 %, respectively. For Chungju Dam, The HPG during flood season decreased by 42.5 % under the SSP2-4.5, while under the SSP5-8.5, the HPG during the annual and flood season decreased by 12.4 % and 63.8 %, respectively. This is because precipitation and runoff patterns change seasonally according to climate change scenarios, and multipurpose dam managers need to ensure the stability of hydroelectric power considering these pattern changes. | - |
dc.format.extent | 11 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 대한토목학회 | - |
dc.title | 베이지안 모형 평균화를 통해 재구축된 기후변화 시나리오에 따른 다목적댐 수력발전량의 변화 분석 | - |
dc.title.alternative | Changes in Hydroelectric Power Generation of Multipurpose Dams According to the Reconstructed Climate Change Scenario Using Bayesian Model Averaging | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.doi | 10.12652/Ksce.2025.45.2.0181 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 대한토목학회논문집(국문), v.45, no.2, pp 181 - 191 | - |
dc.citation.title | 대한토목학회논문집(국문) | - |
dc.citation.volume | 45 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 181 | - |
dc.citation.endPage | 191 | - |
dc.identifier.kciid | ART003190416 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Climate change scenario | - |
dc.subject.keywordAuthor | Bayesian model averaging | - |
dc.subject.keywordAuthor | Hydropower generation | - |
dc.subject.keywordAuthor | Analysis of variance | - |
dc.subject.keywordAuthor | 기후변화 시나리오 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 베이지안 모형 평균화 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 수력발전량 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 분산 분석 | - |
dc.identifier.url | https://scienceon.kisti.re.kr/commons/util/originalView.do?cn=JAKO202511457603946&dbt=JAKO&koi=KISTI1.1003%2FJNL.JAKO202511457603946 | - |
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