Wind energy is one of the rapidly developing renewable energies which is being developed and invested in response to climate change. As renewable energy policies and power plant installations are promoted, the supply of wind power in Korea is gradually expanding and attempts to accurately predict demand are expanding. In this paper, the ARIMA and ARIMAX models which are Time series techniques and the SVR, Random Forest and XGBoost models which are machine learning models were compared and analyzed to predict wind power generation in the Jeonnam and Gyeongbuk regions. Mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE) were used as indicators to compare the predicted results of the model. After subtracting the hourly raw data from January 1, 2018 to October 24, 2020, the model was trained to predict wind power generation for 168 hours from October 25, 2020 to October 31, 2020. As a result of comparing the predictive power of the models, the Random Forest and XGBoost models showed the best performance in the order of Jeonnam and Gyeongbuk. In future research, we will try not only machine learning models but also forecasting wind power generation based on data mining techniques that have been actively researched recently.
본 논문은 승압형 컨버터를 이용한 계통연계형 풍력 발전시스템의 향상된 최대전력점 추종 기법을 제안한다. 풍력 발전시스템에서 블레이드 모델 기반의 출력계수 곡선을 추종하도록 운전할 때, 불완전한 데이터 입력 및 제어변수의 변동으로 최대출력점 추종 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 제안하는 제어기법은 출력계수곡선 추종제어 기법에 히스테리시스 제어를 결합하여 빠른 최대출력점 추종 특성을 가지고, 시스템 제어변수 오차에 의해 이탈된 운전점을 정정하여 정상상태의 출력효율을 향상시킨다. 2.7kW급 풍력발전 시스템 모델 기반의 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 제어기법의 우수성을 보인다.
풍력터빈 풍동시험의 경우 모델 축소에 의한 레이놀즈 수 감소가 ?V력터빈 성능에 미치는 영향이 적절히 고려되어야 한다. 본 연구를 통해 수치해석과 축소모델 풍동시험을 통해 모델 축소효과를 파악하여 이를 적절히 보상하는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 풍력터빈 형상 및 실물모델 시험데이터가 공개되어 있는 NREL Phase VI 모델을 표준모델로 선정하여 수치해석 및 풍동시험을 수행하였다. 풍동시험은 KARI LSWT에서 2006. 10에 수행되었으며, 블레이드 끝단 속도를 실물 모델과 일치시켰으며 시험부 유속은 $0{\sim}25m/s$, 블레이드 설치각은 3도 조건을 기준조건으로 사용하였다. 축소모델 시험결과 최대토크는 약 10% 정도 감소현상을 보이고 있다.
Kim, Mi-Hyun;Byeon, Gil-Sung;Lee, Han-Sang;Han, Woon-Ki;Ahn, Jae-Min;Jang, Gil-Soo
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2009.11a
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pp.484-488
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2009
분산전원의 양적,질적 성장이 가속화되고 전력계통과의 활발한 연계가 예상되는 시기에 기존계통과는 달리 수용가에 전력품질측면으로 미치는 영향에 대한 심층적인 분석과 대안책을 마련하지 않는다면 수용가의 전기안전을 장담할 수 없게 되었다. 따라서 이에 본 논문은 분산전원중에서 풍력발전단지가 전력계통에 연계시 수용가에 미치는 영향을 실측 데이터를 이용해서 전력품질 영향을 분석하였으며, 풍력발전단지가 충분히 발전을 할 때, 인근 수용가의 고조파 패턴은 주로 영향을 받는다는 사실을 확인 할 수 있었다.
This study analyzes the fabric skin of a wind turbine blade. The fabric skin is a membrane structure that was analyzed using a static Fluid Structure Interaction (FSI) method. For this study the blade of large 5 MW wind turbine was selected. In order to examine the validity of the analysis, a variety of reference data were used. Before conducting static FSI analysis, a Computational Fluid Dynamics (CFD) analysis and modal analysis were done. Then interaction analysis was conducted. FSI analysis was done with imported Aerodynamic data that resulted from the CFD analysis. The resulting observations about the membrane structure, inherent tensions, deformation of the final structure, and aerodynamic forces caused by deformation are reported.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.20
no.4
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pp.43-48
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2006
Recently, many researchers have shown great interest in wind-photovoltaic hybrid generation system which promotes electric power supply safely and progress of energy usage efficiently with complementary cooperation of a wind generation system and photovoltaic generation system. To use this hybrid generation system stably and effectively, we established a system which can acquire, analyse and save data and monitored remotely using internet. We constructed the signal conditioning circuit and used many kinds of converters to measure physical quantities such as wind velocity, intensity of illumination and temperature as well as many kinds of voltage and current for AC and DC. we acquired data from computer with data acquisition board, developed server program and client program which can download data that is monitored and saved in realtime at remote place. We analysed the measured data in relation to many conditions such as time and weather conditions.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.8
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pp.905-911
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2012
To establish a floating offshore wind turbine simulation model, a tension leg platform is added to an onshore wind turbine. The wind load is calculated by using meteorological administration data and a power law that defines the wind velocity according to the height from the sea surface. The wind load is applied to the blade and wind tower at a regular distance. The relative Morison equation is employed to generate the wave load. The rated rotor speed (18 rpm) is applied to the hub as a motion. The dynamic behavior of a 2-MW floating offshore wind turbine subjected to the wave excitation and wind load is analyzed. The flexible effects of the wind tower and the blade are analyzed. The flexible model of the wind tower and blade is established to examine the natural frequency of the TLP-type offshore wind turbine. To study the effect of the flexible tower and blade on the floating offshore wind turbine, we modeled the flexible tower model and flexible tower-blade model and compared it with a rigid model.
Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around world. Wind farms are adding a significant amount of electrical generation capacity. The increase in the number of wind farms has led to the need for more effective operation and maintenance procedures. Condition Monitoring System(CMS) can be used to aid plant owners in achieving these goals. In this work, systematic design procedure for artificial neural network based normal behavior model which can be applied for fault detection of various devices is proposed. Furthermore, to verify the design method SCADA(Supervisor Control and Data Acquisition) data from 850kW wind turbine system installed in Beaung port were utilized.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.5
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pp.603-609
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2012
Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around world. Wind farms are adding a significant amount of electrical generation capacity. The increase in the number of wind farms has led to the need for more effective operation and maintenance procedures. Condition Monitoring System(CMS) can be used to aid plant owners in achieving these goals. Its aim is to provide operators with information regarding the health of their machines, which in turn, can help them improve operational efficiency. In this work, systematic design procedure for artificial neural network based normal behavior model which can be applied for fault detection of various devices is proposed. Furthermore, to verify the design method SCADA(Supervisor Control and Data Acquisition) data from 850KW wind turbine system installed in Beaung port were utilized.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.22
no.1
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pp.132-140
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2008
Power system of Jeju is interconnected to the mainland using HVDC and that is also interconnected two wind farms. Control of Jeju power system will be difficult if HVDC is disconnected or HVDC is overhauled under large scale wind farms interconnected. We measured and analysed the power quality of two substation and two wind farms to assess that wind farms and HVDC overhaul have an effect on Jeju system or not during the HVDC overhaul. We found that the frequency of Jeju system is very unstable and the voltage distortion excess the limitation. Harmonic currents of wind farms flew into Jeju system in proportion to the power of wind turbine. And the voltage of nearby distribution line was distorted by power of wind turbine when the amount is more that 3,000[kW].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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