Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.10
no.2
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pp.21-28
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2017
Wind turbulence data is required for engineering calculations of gust speeds, mean and fluctuating loading. Spectral densities are required as input data for methods used in assessing dynamic response. This study is concerned with the estimation of daily instantaneous maximum wind velocity in the meteorological major cities (selected each 6 points) during the yearly 1987-2016.12.1. The purpose of this paper is to present the power spectral densities of the daily instantaneous maximum wind velocity. In the processes of analysis, used observations data obtained at Korea Meteorological Adminstration(KMA), it is assumed as a random processes. From the analysis results, in the paper estimated power spectral densities function(Blunt model) shows a very closed with von Karman and Solari's spectrum models.
본 논문에서는 그리드 독립형 태양광 풍력 복합 발전 시스템에 대한 최적의 태양광 어레이 사이즈 및 풍력 발전 시스템을 결정하는 방법을 제안하였다. 연구에 사용되어진 풍력 및 태양광 일사량에 대한 데이터는 제주도 지역에서 1년간 실측되어진 데이터를 기준으로 하였으며, 이러한 실측되어진 데이터는 풍속 및 태양광의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)를 결정하는데 사용되어 졌다. 풍속 및 태양광 일사량의 확률 밀도 함수와 태양광 어레이 및 풍력 발전기의 여러 파라미터는 복합 발전 시스템의 평균 발생 전력을 계산하는데 사용하였고, 도서지역에서 1년간 계측되어진 부하의 변동에 대하여 최적의 태양광 어레이, 풍력 발전 용량을 선정 하기 위하여 최적 자승의 법칙이 사용되었다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.19
no.3
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pp.130-139
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2017
The crop damage caused by strong wind was predicted using the wind speed data available from Korean Meteorological Administration (KMA). Wind speed data measured at 19 automatic weather stations in 2012 were compared with wind data available from the KMA's digital forecast. Linear regression equations were derived using the maximum value of wind speed measurements for the three-hour period prior to a given hour and the digital forecasts at the three-hour interval. Estimates of daily maximum wind speed were obtained from the regression equation finding the greatest value among the maximum wind speed at the three-hour interval. The estimation error for the daily maximum wind speed was expressed using normal distribution and Weibull distribution probability density function. The daily maximum wind speed was compared with the critical wind speed that could cause crop damage to determine the level of stages for wind damage, e.g., "watch" or "warning." Spatial interpolation of the regression coefficient for the maximum wind speed, the standard deviation of the estimation error at the automated weather stations, the parameters of Weibull distribution was performed. These interpolated values at the four synoptic weather stations including Suncheon, Namwon, Imsil, and Jangsu were used to estimate the daily maximum wind speed in 2012. The wind damage risk was determined using the critical wind speed of 10m/s under the assumption that the fruit of a pear variety Mansamgil would begin to drop at 10 m/s. The results indicated that the Weibull distribution was more effective than the normal distribution for the estimation error probability distribution for assessing wind damage risk.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.31
no.5
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pp.241-252
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2019
To choose appropriate countermeasures against potential coastal disaster damages caused by a storm surge, it is necessary to estimate the frequency of storm surge heights estimation. As the coastal populations size in the past was small, the tropical cyclone risk model (TCRM) was used to generate 176,689 synthetic typhoons. In simulation, historical paths and central pressures were incorporated as a probability density function. Moreover, to consider the typhoon characteristics that resurfaced or decayed after landfall on the southeast coast of China, incorporated the shift angle of the historical typhoon as a function of the probability density function and applied it as a damping parameter. Thus, the passing rate of typhoons moving from the southeast coast of China to the south coast has improved. The characteristics of the typhoon were analyzed from the historical typhoon information using correlations between the central pressure, maximum wind speed ($V_{max}$) and the maximum wind speed radius ($R_{max}$); it was then applied to synthetic typhoons. The storm surges were calculated using the ADCIRC model, considering both tidal and synthetic typhoons using automated Perl script. The storm surges caused by the probabilistic synthetic typhoons appear similar to the recorded storm surges, therefore this proposed scheme can be applied to the storm surge simulations. Based on these results, extreme values were calculated using the Generalized Extreme Value (GEV) method, and as a result, the 100-year return period storm surge was found to be satisfactory compared with the calculated empirical simulation value. The method proposed in this study can be applied to estimate the frequency of storm surges in coastal areas.
이 연구는 북한지역의 풍력 자원을 조사하기 위한 사전 연구로 30년간의 북한 지역의 27개 지상 관측소의 풍속 (고도 10 m)을 수집하였다. 이 풍속을 고도 50 m로 환산하였으며, 풍속의 확률밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 분석하였다. 30년 동안의 지상 관측 자료를 바탕으로 볼 때, 대체적으로 황해도 해안지역과 개마고원지역에서 평균 풍속이 북한 전역에서의 평균 풍속 4.0 m/s 보다 큰 지역이 나타났다. 따라서, 해안지역에서 바람 자원이 풍부함을 알 수 있었다. 지역의 차이는 있으나, 봄철 동안의 주풍은 북서풍과 남풍계열이 대등하게 나타나고 있으며, 여름은 남풍계열의 바람이 주풍으로 변하며, 가을과 겨울 동안 북서풍 계열이 주된 바람이었다. 고도 80 m 에서 풍속이 5 m/s 이상 지속되는 기간이 연간 30% 이상인 주요 6지점 중 장진을 제외한 나머지 네 곳은 해안에 위치함을 알 수 있다. 북한 지역 내륙의 중심부인 장진에서 연간 평균풍속 4.7 m/s 이상으로 관측 되었다. 이 지역은 개마고원 일대로 낭림산맥과 함경산맥의 두줄기가 만나는 곳으로 산맥에 의해 뒤쪽이 막혀있어 바람이 집중되어 높은 풍속을 나타낸 것으로 보인다. 또한 이 지역은 고원지대에 위치하여 북쪽에서 고도 1 km 이상에서 강하게 불어오는 북서풍의 영향으로 풍속이 높게 나타나는 것으로 보인다. 이 연구에서 사용한 관측자료는 단순히 지상의 풍속과 풍력으로만 분석한 것이므로 몇 가지 제약성을 가지고 있어 추후 보강이 필요하다. 관측지점의 지리적 위치나 주변의 환경에 따라 풍황의 변화가 크게 달라질 수 있으므로, 북한의 지형적인 요인을 고려한 정확한 실측을 통해 정확도를 높이는 풍력 자원 조사가 뒷받침 되어야 한다. 이 연구의 가치는 30년간의 바람 자료를 이용하였기 때문에 북한 지역에서의 풍황을 보는데 중요한 정성적 자료로 쓰여질 수 있으리라 본다. 또한, 이 자료를 바탕으로 풍력에너지 발전의 후보지 선정에 유용하게 활용되기를 기대하며, 더 나아가 두 나라 간에 에너지 교류가 활발히 이루어지기를 바란다.
본 논문에서는 태양광-풍력 복합발전시스템의 구성에 있어서 태양전지 어레이, 풍력발전기 및 축전지의 최적 용량 결정방법에 관하여 연구하였다. 본 연구에서는 서울지역의 일사량 및 풍속 데이터를 사용하여 일사량과 풍속의 확률밀도함수를 구하였고, 또한 태양전지와 풍력발전기의 파라미터를 사용하여 복합발전시스템의 평균출력을 예측하였다. 이 평균출력과 도시지역 주택 수용가의 전형적인 부하패턴을 고려하여 태양광-풍력 복합발전시스템을 구성할 경우 태양전지 어레이, 풍력발전기 및 축전지의 용량을 최적으로 결정하는 방법에 관하여 연구하였다.
To examine the wind energy potential of North Korea, climatological wind map was constructed using the 30-year hourly observations of wind speed and direction at 27 meteorological stations. This examination was based on the Weibull model, which represents the probability density distribution of wind speed. It was found that overall, high terrain(Geama Gowon) in the central-northern part and south-west coast (Hwanghae-do) of North Korea have the annual average wind speed which exceeds 4 m/s at 50 m altitude above ground. The wind speed >5 m/s is more persistent in spring, but less in summer. Amongst the meteorological stations, Changjin and Yangdok show the most persistent wind speed in time and strength.
This paper discussed the validity of wind force power generation in consideration of the topographical characteristics of Korea. In order to estimate the exact generation of wind power plants, we analyzed and compared wind resources in mountain areas and plain areas by introducing not only wind velocity, the most important variable, but also wind distribution and wind standard deviation that can reflect the influence of landform sufficiently. According to the results of this study, generation was higher at wind power plants installed in southwestern coastal areas where wind velocity was low than at those installed in mountain areas in Gangwondo where wind velocity was high. This suggests that the shape parameter of wind distribution is low due to the characteristics of mountain areas. and the standard deviation of wind velocity is large due to the effect of mountain winds, and therefore, actual generation is low in mountain areas although wind velocity is high.
This paper discussed the Feasibility study of wind power generation considering the topographical characteristics of Korea. In order to estimate the exact generation of wind power plants, we analyzed and compared wind resources in mountain areas and plain areas by introducing not only wind speed, the most important variable, but also wind distribution and wind standard deviation that can reflect the influence of landform sufficiently. According to the results of this study, generation was almost the same at wind power plants installed in southwestern coastal areas where wind speed was low as at those installed in mountain areas in Gangwondo where wind speed was high. This demonstrates that the shape parameter of wind distribution is low due to the characteristics of mountain areas, and the standard deviation of wind speed is large due to the effect of mountain winds, therefore, actual generation compared to southwestern coastal areas is almost similar in mountain areas even though wind speed is high.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.3
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pp.295-303
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2012
Clarify wind energy productivity depends on three factors: the wind probability density function(PDF), the turbine's power curve, and the air density. The wind PDF gives the probability that a variable will take on the wind speed value. Wind shear refers to the change in wind speed with height above ground. The wind speed tends to increase with the height above ground. also, Wind PDF refers to the change with height above ground. Wind analysts typically use the Weibull distribution to characterize the breadth of the distribution of wind speeds. The Weibull distribution has the two-parameter: the scale factor c and the shape factor k. We can use a linear least squares algorithm(or Ln-least method) and moment method to fit a Weibull distribution to measured wind speed data which data was located same site and different height. In this study, find that the scale factor is related to the average wind speed than the shape factor. and also different types of terrain are characterized by different the scale factor slop with height above ground. The gross turbine power output (before accounting for losses) was caculated the power curve whose corresponding air density is closest to the air density. and air desity was choose two way. one is the pressure of the International Standard Atmosphere up to an elevation, the other is the measured air pressure and temperature to calculate the air density. and then each power output was compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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