• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.5
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• pp.1085-1092
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• 2017

In this paper, we propose a wind forecasting method that reflects wind characteristics to improve the accuracy of wind power prediction. The proposed method consists of extracting wind characteristics and predicting power generation. The part that extracts the characteristics of the wind uses correlation analysis of power generation amount, wind direction and wind speed. Based on the correlation between the wind direction and the wind speed, the feature vector is extracted by clustering using the K-means method. In the prediction part, machine learning is performed using the SVR that generalizes the SVM so that an arbitrary real value can be predicted. Machine learning was compared with the proposed method which reflects the characteristics of wind and the conventional method which does not reflect wind characteristics. To verify the accuracy and feasibility of the proposed method, we used the data collected from three different locations of Jeju Island wind farm. Experimental results show that the error of the proposed method is better than that of general wind power generation.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.27 no.1
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• pp.1-9
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• 2007

This paper reveals both the operational situation and the cause of the error occurred in wind turbine generator system of Hangwon wind farm in Jeju island. The four wind turbines were selected for this work, and the monitored period was for six months. Wind resource in the wind farm was analyzed, and the estimated energy production was compared with the actual energy production. As a result, with a decrease of system error, the estimated energy production was in good agreement with the actual energy production. The errors occurring in components such as gearbox and hydraulic motor affected the Availability of the wind turbine. Also, poor external conditions such as a strong wind, lightning and gust caused a standstill of wind turbines.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.5
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• pp.723-734
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• 2021

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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.372-373
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• 2011

대규모 풍력발전 단지의 전력 계통에서 발생되는 전력손실의 종류를 분석하고 손실 저감 대책을 경제성 평가를 통해서 검토하였다. 검토결과 풍력발전 단지의 경우 부지면적이 넓어 배전선로에 의한 손실이 크고, 풍력발전설비의 설비 이용율(Capacity Factor)과 전력판매단가가 타 발전설비에 비해 상대적으로 높기 때문에 발전소내의 가공전선의 크기를 크게 선정하는 경우 투자비 대비 전력 손실 감소로 인한 발전량 증가로 얻는 경제적 이득이 더 크므로 경제적인 손실 저감 대책인 것으로 검토되었다.

• Journal of Wind Energy
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• v.9 no.4
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• pp.32-39
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• 2018

In this study, the annual power production of a wind farm according to obstacles and wind data was predicted for the Garyeok-do wind farm in the Saemangeum area. The Saemangeum Garyeok-do wind farm was built in December 2014 by the Korea Rural Community Corporation. Currently, two 1.5 MW wind turbines manufactured by Hyundai Heavy Industries are installed and operated. Automatic weather station data from 2015 to 2017 was used as wind data to predict the annual power production of the wind farm for three consecutive years. For prediction, a commercial computational fluid dynamics tool known to be suitable for wind energy prediction in complex terrain was used. Predictions were made for three cases with or without considering obstacles and wind direction errors. The study found that by considering both obstacles and wind direction errors, prediction errors could be substantially reduced. The prediction errors were within 2.5 % or less for all three years.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1999.04a
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• pp.12-12
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• 1999

일반적으로 풍력발전기는 교류발전기를 사용하고 있으며 일정한 주파수를 얻기 위해 정속회전수로 운용되고 있다. 또한 대용량의 풍력발전기는 정격풍속이 10-13m/s 정도이므로 년평균풍속이 4m/s 이하인 우리나라에서는 년간 출력의 대부분을 정격출력 이하에서 운용하여야 한다. 이러한 경우 정속회전수에 도달하기 이전에는 발전이 이루어지지 않기 때문에 풍력에너지를 효과적으로 이용하지 못하게 된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1350-1351
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• 2011

계통에서 사고가 발생하면 기존에는 풍력발전기의 보호를 위하여 계통에서 분리가 가능했다. 하지만, 최근에 풍력발전용 기기 한기당 용량 증가와 해상풍력의 증가로 인하여 계통으로 공급하는 풍력발전량은 지속적으로 증가하고 있기 때문에 사고발생에 따른 풍력발전의 계통과의 갑작스러운 분리는 계통의 정전사태를 발생시킬 수 있다. 따라서 전 세계적으로 풍력발전의 계통연계규정(Grid Code)를 강화하고 있는 추세이다. 특히, 계통연계규정 중 계통전압이 순간적으로 강하하였다고 하더라도 풍력발전기는 지속적으로 연계되어 있으면서 계통전압의 보상을 위하여 무효전력을 공급을 요구하고 있다. 이 기능이 저전압 극복(LVRT)기능이고 계통연계규정 중 가장 어려운 기술이다. 본 논문에서는 2MW급 이중여자 유도형 풍력발전기(DFIG)를 이용하여 계통에서 저전압이 발생했을 때 발전기를 지속적으로 계통과 연계시키면서 무효 전력을 계통에 공급할 수 있는 LVRT기능을 제안하고 실험을 통하여 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1052-1053
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• 2015

풍력발전기의 대용량화와 전력변환장치를 이용한 출력 안정화로 인하여 그리드 코드에서는 상정 사고 시 풍력발전기를 탈락시키지 않고 전압제어에 참여하도록 요구하고 있다. 풍력발전단지의 전압제어참여는 크게 단지 레벨과 발전기 레벨로 나누어지며, 개별풍력발전기가 단지 급 제어기로부터 무효전력 지령신호를 받아 필요량을 출력하는 구조이다. 따라서 풍력발전단지와 기존발전기 및 FACTS 설비와의 협조제어 알고리즘 연구에 앞서 개별풍력발전기의 전압제어특성에 대한 선행연구가 필요하다. 풍력발전기는 상정사고 시 전압강하가 크게 발생하는 경우 전압제어 Slope 특성을 이용하여 무효전력출력량을 산정하여 제어하도록 구성되어있다. 본 논문에서는 서로 다른 무효전력 출력 전압제어 Slope를 갖는 영구 자석형 풍력발전기의 출력특성에 대하여 모의하였으며, 해외 독일 Grid Code인 E.ON 및 SDLWindV에서 제안하는 전압데드밴드 변경 및 K_slope 변경을 통해 풍력발전기가 전압제어에 효과적으로 참여하여 전압강하가 개선됨을 증명하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.6A
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• pp.369-378
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• 2012

In this study, direct-search based optimization methods are applied for blade shape optimization of wind turbines and the optimization performances of several methods including conventional genetic algorithm, micro genetic algorithm and pattern search method are compared to propose a more efficient method. For this purpose, the currently available version of HARP_Opt (Horizontal Axis Rotor Performance Optimizer) code is enhanced to rationally evaluate the annual energy production value according to control strategies and to optimize the blade shape using pattern search method as well as genetic algorithm. The enhanced HARP_Opt code is applied to obtain the optimal turbine blade shape for 1MW class wind turbines. The results from pattern search method are compared with the results from conventional genetic algorithm and also micro genetic algorithm and it is found that the pattern search method has a better performance in achieving higher annual energy production and consistent optimal shapes and the micro genetic algorithm is better for reducing the calculation time.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.63.1-63.1
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• 2011

본 연구에서는 제주 삼달 지역의 Hub 높이에서 측정된 실측 자료와 기상청에서 측정된 AWS 자료 1년(2010년)치를 토대로 Wind-Pro에 적용하여 풍황자원 분석을 하였다. 허브의 실측높이인 삼달지역 관측자료(100m)와 허브 보정값인 기상청 AWS 자료(15m)를 통해 각각의 연간발전량과 단지 효율을 측정하여 비교 분석하였고 실측높이와 보정치를 이용한 값을 적용하여 발전량 및 효율을 산출 비교하고 이를 통해 그 차이점을 분석하고자 한다. 이는 단지분석 시에 발생될 보정값의 불확도를 판단하는데 그 의의가 있다.