• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.298-300
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• 2008

고립된 소규모 전력시스템에 소형 풍력발전기를 계통연계 운전할 때 나타날 수 있는 전압변동을 예측하기 위한 방법에 관해 연구하였다. 이를 위하여 고립된 계통에 연결된 기존발전소 및 부하, 변압기, 풍력발전기의 간략화된 시뮬레이션 모델을 PSCAD/EMTDC를 기반으로 구성하고 실제 설치된 풍력발전기의 운전 특성과 비교하였다. 특히, 연계점의 전압변동을 해석적으로 예측하기 위하여 전원측 등가 임피던스와 부하측 등가 임피던스로 구성된 간략화한 모델을 제안하였으며 제안된 방법으로 계산된 전압변동량이 시뮬레이션 및 실측 데이터와 잘 일치하는 것을 확인하였다. 이 결과는 소형 풍력발전기 계통연계 시스템 설계 및 사전검토 단계에서 안정성과 신뢰성을 확보 하기위한 도구로 활용될 수 있다.

• Journal of the Korean Professional Engineers Association
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• v.46 no.2
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• pp.36-43
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• 2013

풍력발전단지의 운영으로 인한 주된 소음은 풍력발전기의 고체음과 바람을 가르는 마찰 기류음으로 대별된다. 본 원고(原稿)에서는 소음레벨을($L_{PAN}$) 정량적으로 예측, 계산하는데 이용하는 소음예측식을 풍력발전에 맞게 이론적으로 해석하고, 소음발생원의 특성을 분석하여 운영시 소음영향 및 저감방안을 검토하였다. 풍력발전 사업계획시 소음예측식과 소음모델링(CadnaA version4.1, SoundPLAN version7.0 해석 결과 등)을 이용한 예측결과를 서로 비교 검토하고, 운영시(사후환경영향조사 등) 실제 소음레벨과 소음예측 결과를 서로 비교분석하여 데이터를 축척하길 바란다. 제언한 소음저감방안이 불충분한 경우 발전기의 배치와 설치간격, 발전기종 및 발전용량, 설치장소의 재선정 등을 추가 검토할 필요가 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.06a
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• pp.508-511
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• 2009

풍력터빈 블레이드에서 발생하는 공력소음원의 위치 특성을 파악하기 위해 마이크로폰 어레이를 사용하여 소음원 풍동시험을 수행하였다. 풍동시험은 KARI 중형 아음속풍동에서 수행되었으며, 소음원의 위치파악을 위해 시간영역 회전체 빔포밍기법을 사용하였다. 기존 시간영역 회전체 빔포밍 기법의 경우 시험데이터 해석에 많은 시간이 소요되나, 본 논문에서는 원통형 좌표계에서 회전각 격자간격과 해석기간 간격 사이의 상관조건을 도입하여 데이터 해석시간을 기존 방법 대비 1/5로 단축하였다. 시험결과 나타난 주파수에 따른 블레이드 공력소음원의 위치 특성은 2kHz 이하 대역에서는 블레이드 반경 80% 부근에 주소음원이 위치하며, 4kHz 이상 대역에서는 블레이드 끝단 부근에 주 소음원이 위치하고 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.261-262
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• 2014

본 논문은 풍력 발전 출력 안정화 성능을 평가하기 위해서는 다양한 부하변동과 계통 사고에 대한 검증이 필수적이나, 실제로 다양한 조건에서 실증하기는 현실적으로 불가능하여, 본 논문에서는 축소형 시뮬레이터를 통하여 제안된 알고리즘 검증하고자 한다. 특히 전체구성의 적용을 위해 3상 농형 유도전동기를 통한 발전기의 출력을 유도하였으며 이를 위한 인버터를 사용하여 시뮬레이터를 구성하였고 지형별 특성에 맞는 데이터를 기반으로 풍력데이터를 입력하여 출력조건을 형성하였다. 또한 조상기와 덤프로드를 통해 부하의 출력변동분에 대한 계측과 분석에 초점을 맞추어 특성 계측이 가능하도록 구성할 수 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.329-338
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• 2021

This study predicts the amount of wind power generation for rational operation plan of wind power generation and capacity calculation of ESS. For forecasting, we present a method of predicting wind power generation by combining a physical approach and a statistical approach. The factors of wind power generation are analyzed and variables are selected. By collecting historical data of the selected variables, the amount of wind power generation is predicted using deep learning. The model used is a hybrid model that combines a bidirectional long short term memory (LSTM) and a convolution neural network (CNN) algorithm. To compare the prediction performance, this model is compared with the model and the error which consist of the MLP(:Multi Layer Perceptron) algorithm, The results is presented to evaluate the prediction performance.

• Journal of Wind Energy
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• v.14 no.3
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• pp.14-24
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• 2023

The significance of renewable energy has been on the rise, as evidenced by the 3020 renewable energy plan and the 2050 carbon neutrality strategy, which seek to advance a low-carbon economy by implementing a power supply strategy centered around renewable energy sources. This study examines the wind resources on the west coast of South Korea and confirms the potential for wind power generation in the area. Wind speed data was collected from 22 automatic weather system stations and four light house automatic weather system stations provided by the Korea Meteorological Administration to evaluate potential sites for wind farms. Weibull distribution was used to analyze the wind data and calculate wind power density. Annual energy production and capacity factors were estimated for 15-20 MW-class large wind turbines through the height correction of observed wind speeds. These findings offer valuable information for selecting wind power generation sites, predicting economic feasibility, and determining optimal equipment capacity for future wind power generation sites in the region.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.18 no.6
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• pp.545-550
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• 2012

Wind resource assessment is necessary when designing wind farm. To get the assessment, we must use a long term(20 years) observed wind data but it is so hard. so that we usually measured more than a year on the planned site. From the wind data, we can calculate wind energy related with the wind farm site. However, it calculate wind energy to collect the long term data from Met-mast(Meteorology Mast) station on the site since the Met-mast is unstable from strong wind such as Typhoon or storm surge which is Non-periodic. To solve the lack of the long term data of the site, we usually derive new data from the long term observed data of AWS(Automatic Weather Station) around the wind farm area using mathematical interpolation method. The interpolation method is called MCP(Measure-Correlative-Predict). In this study, based on the MCP Regression Model proposed by us, we estimated the wind energy at Handong site using AEP(Annual Energy Production) from Gujwa AWS data in Jeju. The calculated wind energy at Handong was shown a good agreement between the predicted and the measured results based on the linear regression MCP. Short term AEP was about 7,475MW/year. Long term AEP was about 7,205MW/year. it showed an 3.6% of annual prediction different. It represents difference of 271MW in annual energy production. In comparison with 20years, it shows difference of 5,420MW, and this is about 9 months of energy production. From the results, we found that the proposed linear regression MCP method was very reasonable to estimate the wind resource of wind farm.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.253-256
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• 2006

BEMT나 wake method와 같이 2-D 에어포일의 데이터를 성능과 하중 해석에 이용하는 기법의 경우 에어포일 데이터의 정확도는 전체 결과에 큰 영향을 미친다. 풍력 블레이드와 같은 회정익에서는 2-D 에어포일 데이터를 실험 등을 통하여 정확히 얻어서 적용 시키더라도 예측 결과는 실제값과 큰 차이를 보이는 경우가 많다. 이는 회전익의 유동 특성에 의해 발생하는 실속 지연의 효과로 인한 것이며 이것은 입력에 사용되는 에어포일 데이터에는 반영되지 않으므로 자체적인 보정이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 현재 제시되어 있는 실속 지연 모델을 살펴보고 이를 불레이드의 성능과 하중 해석에 저용시켜 보아 그 유효성에 대하여 살펴보았다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.37 no.8
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• pp.789-798
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• 2013

The procedures and relevant programs developed for analyzing mechanical load data of wind turbine generator systems, which are obtained through type certification tests, are verified. The following issues according to IEC 61400-13 are covered in the developed programs: data validation, time series analysis, summary load statistics, generation of fatigue load spectra, and estimation of equivalent loads. A capture matrix for normal power production is generated to determine whether the collected data sets are sufficient to carry out fatigue analysis. Fatigue load spectra are obtained through the rainflow counting method using 50 load ranges; finally, equivalent loads are calculated using different S-N curve slopes, m, according to the relevant materials. Case studies are performed using aero-elastic simulation data of the NREL 5 MW baseline wind turbine with a monopile foundation.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.11a
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• pp.465-468
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• 2006

To evaluate the suitability of wind energy which is one of the alternative future resources, middle and long term survey and verification about the value of wind resource is needed. However, because measurement equipments of wind information is generally installed at remote and secluded place, it is not easy to gather wind information and relative data in real time. In this paper, we design and demonstrate the system which gathers wind information and provides users with services, therefore it help us to decide the suitability and applicability of wind resources. Also, we develop the system by using web services technologies so as to provide a variety of clients with adequate services and information.