• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.6B
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• pp.617-625
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• 2010

The selection of a site where strong wind blows is important to increase effectively the electricity of wind power in proportion to the cube of the wind speed. It is advisable to establish the wind turbine in the coastal area with strong wind speed rather than in the inland. And the development of offshore wind energy is expected to solve the noise problem that is one of the important weaknesses in the wind turbine. In the process of the development business of wind energy, knowing forehead the wind power possibility in any area is one of the essential factors to choose the most optimum site of wind power. In this paper, the potential of wind power around JeJu coastal area is examined by using the wind data that Korea Meteorological Administration has surveyed for 10 years in 14 observation points. Wind speed data is revised to wind speed in 80 meters assuming installation height of the wind turbine, and wind power density and annual wind energy are also calculated. And annual electricity generation and percent of energy efficiency in all the observation points are estimated by using the information about 3,000 KW wind turbine.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.165-166
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• 2015

본 논문에서는 제주풍력단지에 대한 측정 데이터(measured wind power outputs)를 기반으로 제주 실측 풍력데이터를 이용하여 공간적인 상관관계 분석을 수행하고, 상관관계 감쇠거리(CDD; Correlation Decay Distance)를 적용하여 새로운 풍력발전단지에 대한 공간모델 적용 시 기존 풍력발전단지의 포함여부(set 또는 subset)를 결정하는 기준(Threshold)으로 활용하고자 한다. 이를 통해 풍력발전출력 예측에 공간모델을 적용하고, 정확도를 향상시키는 방안을 연구하고자한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.319-328
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• 2021

In this paper, we perform prediction of amount of electric power plant for complex of wind plant using multi-layer perceptron in order to calculate exact calculation of capacity of ESS to maximize profit through generation and to minimize generation cost of wind generation. We acquire wind speed, direction of wind and air density as variables to predict the amount of generation of wind power. Then, we merge and normalize there variables. To train model, we divide merged variables into data as train and test data with ratio of 70% versus 30%. Then we train model by using training data, and we alsouate the prediction performance of model by using test data. Finally, we present the result of prediction in amount of wind power.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.11a
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• pp.187-187
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• 2010

풍력을 이용한 풍력발전기의 전력변환 시스템을 연구개발하기 위해서는 바람의 특성을 실내에서 구현할 수 있는 모의시험장치인 시뮬레이터가 요구된다. 모의시험장치는 바람을 받아 회전하는 블레이드 대신 풍속 값을 입력하여 전동기가 발전기에 토오크(torque)를 공급하게 된다. POSTECH 풍력에너지연구소는 2003년 750kW급 KBP-750D 풍력발전기용 모의시험장치에 이어, 2007년 2MW Gearless형 풍력발전기(KBP-2000M)의 400:1 축소모델인 5.83kW 모의시험 장치를 제작 완료하였다. (주)플라스포사는 모의시험장치를 이용하여 고효율의 전력변환장치 설계와 인버터 시스템 제어 알고리즘을 개발하였고, (주)유니슨은 2MW 풍력발전기용 통합연동제어 시스템을 제작 완료하여 2009년부터 대관령 실증단지에 초도품을 설치하고 실증운영 중에 있다. 본 논문은 대관령 실증단지에서 실시한 2MW 풍력시스템 실증과정에서 획득한 풍향과 풍속 데이터를 시각적으로 쉽게 보고 이해할 수 있도록 3D모델 처리방안을 적용하여 모의시험 장치에 구현한 내용이다. 풍력발전기 개발은 현재 대형화 추세에 있으며 연구개발 단계에서 풍력발전기의 발전 및 제어부분의 기능적 안정성 확보와 효율성 증대를 위한 적절한 시험은 필수적이다. 그러나 풍력발전기의 특성상 타워를 건설하고 회전자 블레이드를 사용하여 시험한다는 것은 설치 공간과 비용의 제약이 따른다. KBP-2000M (2MW) 모의시험장치는 풍력발전기와 같은 대형장비를 연구 개발하는데 필수적이며, 실증을 통해 획득한 Data를 적용함으로서 재품의 문제점을 찾아내고 성능향상을 도모하는데 필요하다. 실증 Data를 시각적으로 3D로 표현함으로서 현장의 풍속/풍향 변화를 사실감 있게 느끼게 되었다. 앞으로도 풍력발전기를 연구개발하거나 성능향상을 위해서는 적절한 제어와 안전을 위한 연동장치를 갖춘 스케일 다운된 모의시험장치 구축이 요구될 것이다. 풍력발전기의 실증과정에서 획득한 데이터를 모의시험장치에 적용(Feedback)하여 지속적인 성능향상을 높여나갈 것이다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2016.03a
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• pp.614-618
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• 2016

본 논문은 EDISON_CFD를 활용하여 화성에서 운용 가능한 풍력터빈에 대해 실험 및 개선 설계하였다. 본 연구에서는 화성의 중력 및 공기밀도 등 화성의 환경 데이터를 적용함으로써 풍력터빈의 형상을 새롭게 설계 하였다. 개선 설계는 기존의 풍력발전기 형상을 변형시키며 해석을 진행하였으며, 받음각과 형상에 따라 생성되는 토크를 확인하였다. 개선설계한 풍력터빈 모델은 단위 미터 당 약 8 W의 전력생산이 가능한 것을 확인하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.28 no.5
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• pp.77-87
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• 2023

Wind turbines playing a critical role in renewable energy generation, accurately assessing their operational status is crucial for maximizing energy production and minimizing downtime. This study conducts a comparative analysis of different neural network models for wind turbine condition diagnosis, evaluating their effectiveness using a dataset containing sensor measurements and historical turbine data. The study utilized supervisory control and data acquisition data, collected from 2 MW doubly-fed induction generator-based wind turbine system (Model HQ2000), for the analysis. Various neural network models such as artificial neural network, long short-term memory, and recurrent neural network were built, considering factors like activation function and hidden layers. Symmetric mean absolute percentage error were used to evaluate the performance of the models. Based on the evaluation, conclusions were drawn regarding the relative effectiveness of the neural network models for wind turbine condition diagnosis. The research results guide model selection for wind turbine condition diagnosis, contributing to improved reliability and efficiency through advanced neural network-based techniques and identifying future research directions for further advancements.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.3
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• pp.585-592
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• 2013

As the needs for alternative energy and renewable energy increase, there has been a lot of investment in developing wind energy, which does not cause air pollution nor the greenhouse gas effect. Wind energy is an environment friendly energy that is unlimited in its resources and is possible to be produced wherever the wind blows. However, since wind energy heavily relies on wind that has unreliable characteristics, it may be difficult to have efficient energy transmissions. For this reason, an important factor in wind energy forecasting is the estimation of available wind power. In this study, Gunsan wind farm data was used to compare ARMA model to neural network model to analyze for more accurate prediction of wind power generation. As a result, the neural network model was better than the ARMA model in the accuracy of the wind power predictions.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.305-308
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• 2005

풍력 및 태양에너지는 기존의 화력, 수력, 원자력 발전 등을 대신할 친환경적이고 공해가 없으며 양적으로도 무한한 대체 에너지원이다. 계절적인 기상변화 특성을 이용하여 풍력 발전 시스템과 태양광발전 시스템을 상호 보완시킴으로써 안정적인 전력 공급과 에너지이용 효율의 향상을 꾀할 수 있는 풍력-태양광 복합발전 시스템에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 연구에서는 이러한 복합 발전 시스템을 효율적이고 안정적으로 운용하기 위하여 시스템의 각종 데이터들을 수집, 분석하고 파일로 저장하며 이를 인터넷을 이용하여 원격에서도 모니터링 할 수 있는 시스템을 구축한다. 여러 가지 교류와 직류의 전압, 전류들을 비롯한 풍속, 조도, 온도 등의 물리량을 측정하기 위하여 여러 형태의 변환기를 사용하였고 신호 조절 회로를 구성하였다. 데이터 수집 보드(DAQ)를 이용하여 컴퓨터로 데이터들을 읽어 들였으며, 시스템 운용을 위한 서버 프로그램과 이를 원격지에서 실시간 모니터링 및 저장된 데이터들을 다운로드 할 수 있는 클라이언트 프로그램을 작성하였다. 측정된 데이터를 시간, 기상 등의 여러 조건과 연관하여 분석하였다.

• 기계와재료
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• v.23 no.4
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• pp.84-94
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• 2011

풍력발전기 동적 시뮬레이션 프로그램 개발을 위해 미국풍력기술연구센터(NWTC)의 프로그램군에 대해 분석하고 이를 소개하였다. 본 편에서 다물체 동역학 해석, 발전기, 제어 부분을 해석하는 FAST와 에어포일 데이터, 바람 데이터를 이용하여 공력을 계산하는 AeroDyn에 대해 설명하였고, 각 시간 단계마다 AeroDyn과 FAST 사이에 이루어지는 초기화 및 공력 전달 프로세스에 대해서도 소개하고자 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.698-701
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• 2005

본 연구에서는 풍력발전용 블레이드에 대한 일방향 유동/구조 연성해석을 하였다. 계산에 사용된 모델은 100kW급 풍력발전기 블레이드이며 정격용량은 42rpm이다. 유동영역에 대한 계산은 블레이드 표면에 작용하는 압력데이터를 얻기 위하여 행해지고 구조해석에서는 같은 모델에 대하여 얻어진 압력데이터를 하중조건으로 적용하여 풍력발전기의 변위 및 최대응력값을 계산한다. 계산결과 최대응력이 발생하는 지점은 날개의 후면 허브부분인 것으로 나타났다. 입구속도가 증가할수록 전면과 후면에 작용하는 압력차로 인해 출력과 최대변위는 포물선 형태로 증가함을 알 수 있었다.