• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1354-1355
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• 2011

화석에너지의 유한성과 공해문제로 인해 대체에너지 개발에 대한 관심이 고조되는 가운데 태양광발전과 풍력발전이 그 중에서 가장 활발하게 연구되고 실제 이용비율도 상당히 높은 편이다. 이는 외기 기후변화에 대한 상대적인 보완성을 가진 두 가지 형태의 에너지원으로부터의 에너지변환과정으로 인해 그 이용이 더욱 부각되고 있다. 기존의 풍력발전시스템, 태양광발전시스템 또는 풍력/태양광 복합발전시스템 중 대형발전시스템의 경우는 일사량센서나 풍속센서를 부착하여 최대 출력점 제어나 외기환경 인식을 위해서 일사량이나 풍속과 같은 외기환경정보를 획득하여 사용하며 이를 교육용 또는 외기환경정보를 분석하는데 이용하기도 하고, 다양한 표시장치를 통해 표시하기도 한다. 그러나, 일사량센서나 풍속센서는 고가의 센서로 대형 태양광발전시스템이나 풍력발전시스템에서는 여러 개소의 설치를 통해 보다 정확한 정보를 획득해야 하며, 이를 위해 많은 개수의 센서가 필요하다. 현실적으로 여러 개의 센서는 고가의 설치 비용으로 인해 샘플링을 위해서만 설치될 뿐 발전시스템의 설치사이트의 다양한 분석이 어려운 점이 있었다. 본 논문에서는 풍속센서나 일사량센서 없이 태양전지모듈로부터 직접 일사량을 검출하는 방식의 일사량 정보획득과 풍력발전시스템에서의 풍속정보를 획득하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.234-235
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• 2011

계통에 대규모의 풍력발전의 투입양이 증가함에 따라 실효치 기반의 해석이 필요하다. 계통 내에 무효전력 불균형에 의한 풍력 발전의 한계량을 결정하기 위하여 연속조류법을 이용한 한계량 선정 알고리즘을 수립하였다. 이를 위하여 풍력발전단지를 등가화하고, 타입에 따른 풍력발전기의 정적 모델을 수립하였다.

• 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.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.11a
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• pp.181.2-181.2
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• 2010

탄소함유 에너지원의 고갈과 가격상승, 이들 에너지 사용에 수반되는 지구 온난화 문제들로 세계는 새로운 에너지원을 도입하고자 노력하고 있다. 그 중 풍력에너지는 자원이 풍부하고 끊임없이 재생되며 광범위한 지역에 분포되어 있고, 운전 중에 온실가스의 배출이 없다는 점에서 가장 경제성이 있고 유용한 에너지원으로 인식되고 있다. 풍력발전기는 선진 국가에서부터 꾸준히 성장해 왔으며, 그 성능을 개선시키기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 풍력발전기를 설치하여 발전단지를 조성함에 있어서 발전량을 예측하기 위해서 발전기가 세워질 모든 지점에 허브높이의 실측타워를 세워 풍황데이터를 측정하여야 하지만 이런 방법은 재정적인 부담이 매우 크다. 따라서 본 논문에서는 서산기상대에서 측정된 기상데이터를 이용하여 태안해안국립공원내 만리포해수욕장 지역의 풍황 및 발전량을 예측하였다. 이 때 풍황 및 발전량 예측은 풍력단지 설계를 목적으로 사용되고 있는 WindPRO Basic과 WAsP-Interface 모듈을 이용하였다. 이렇게 예측된 풍황을 이용하여 발전단지를 조성하고, PARK 모듈을 사용하여 발전단지의 에너지를 계산하였으며, WindBANK 모듈을 이용하여 단지의 경제성을 평가하였다.

• 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].

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.21 no.10
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• pp.52-58
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• 2007

This paper presents the wind-power model for generation adequacy assessment. Both wind-power and system load depend on time of a year and show their periodic nature with similar periods. Therefore, the two quantities have some probabilistic relations, and if one of them is given, the other can be decided with some probability. In this paper, the two quantities are quantized by k-means clustering algorithm and related probabilities among the cluster centers are calculated using sequential wind-power and system load data. The proposed model is highly expected to be applied for generation adequacy assessment by Monte-Carlo simulation with state sampling method.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.85-87
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• 2018

전 세계적으로 온실가스 배출 규제가 강화되고 있고 에너지 절감 및 환경오염 문제가 없는 재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다. 육상 전력을 공급받기 어려움 해양 구조물의 경우에는 배터리와 같은 에너지 저장장치 또는 재생에너지를 활용하여 독립 전원 시스템을 구성하게 된다. 해양에서 활용이 가능한 재생에너지로는 태양광, 풍력, 파력, 조력등이 있으며 이러한 자연 에너지를 활용하는 재생에너지 발전 시스템의 경우 환경의 영향을 많이 받게 되므로 안정적인 전력 생산에 어려움이 있다. 예를 들어 태양광 발전 시스템의 경우 일조량에 따라 발전량이 결정되고, 풍력 발전 시스템의 경우 풍속 및 풍향이 발전량에 영향을 미친다. 따라서 독립전원시스템에서 태양광-풍력-파력의 멀티소스를 갖는 하이브리드 발전 시스템을 구성하여 기상상태에 따른 발전량을 보완가능하게 구성하면 보다 안정적으로 전력을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 항만 및 협수로를 항해하는 선박 안전을 위해 설치된 등부표에 적용하는 해상하이브리드발전시스템을 설계하고 실증을 통해 하이브리드 발전시스템의 발전 특성을 확인한다.

• 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.

• Electric Engineers Magazine
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• s.335
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• pp.11-13
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• 2010

우리나라는 좁은 국토 면적에 비하여 삼면이 바다로 둘러싸인 지형적인 장점을 가지고 있어 해상풍력발전단지를 조성하는데 유리한 조건을 가지고 있다. 또한 해상풍력은 장애물이 적기 때문에 바람의 난류(불규칙적인 흐름)와 풍속변화가 적어 육상풍력보다 해상풍력의 발전효율이 1.4배 높으며, 일반적으로 1.5~2배 정도 발전량이 높은 것으로 알려져 해상풍력 개발에 박차를 가하고 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.1
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• pp.211-218
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• 2012

Fossil fuel is used all over the world and it produces greenhouse gases due to fossil fuel use. Therefore, it cause global warming and is serious environmental pollution. In order to decrease the environmental pollution, we should use renewable energy which is clean energy. Among several renewable energy, wind energy is the most promising one. Wind power generation is does not produce environmental pollution and could not be exhausted. However, due to wind power generation has irregular power output, it is important to predict generated electrical energy accurately for smoothing wind energy supply. There, we consider use ramp characteristic to forecast accurate wind power output. The ramp increase and decrease rapidly wind power generation during in a short time. Therefore, it can cause problem of unbalanced power supply and demand and get damaged wind turbine. In this paper, we make prediction models using power ramp rate as well as wind speed and wind direction to increase prediction accuracy. Prediction model construction algorithm used multilayer neural network. We built four prediction models with PRR, wind speed, and wind direction and then evaluated performance of prediction models. The predicted values, which is prediction model with all of attribute, is nearly to the observed values. Therefore, if we use PRR attribute, we can increase prediction accuracy of wind power generation.