Wind power planning aims to locate and size wind farms optimally. Traditionally, wind power planners tend to choose the wind farms with the richest wind resources to maximize the energy benefit. However, the capacity benefit of wind power should also be considered in large-scale clustered wind farm planning because the correlation among the wind farms exerts an obvious influence on the capacity benefit brought about by the combined wind power. This paper proposes a planning model considering both the energy and the capacity benefit of the wind farms. The capacity benefit is evaluated by the wind power capacity credit. The Ordinal Optimization (OO) Theory, capable of handling problems with non-analytical forms, is applied to address the model. To verify the feasibility and advantages of the model, the proposed model is compared with a widely used genetic algorithm (GA) via a modified IEEE RTS-79 system and the real world case of Ningxia, China. The results show that the diversity of the wind farm enhances the capacity credit of wind power.
Because of being environmentally friendly, renewable energy resources has been growing at a high rate. Wind energy is one of the most successfully utilized of such sources for producing electrical energy. Due to the randomness of wind speed, wind farms can not supply power with a balanceable level as well as conventional power plants. The reliability evaluation of wind power is more and more important. Capacity credit is used to estimate the capacity credit of power systems including wind farms. This paper presents a method of capacity credit calculation for a power system considered wind farms and shows how it gets study on an actual power system (the Jeju Island power system). The paper describes the step of capacity credit calculation and presents test results, which indicate its effectiveness.
As the Kyoto Protocol, which aims at reducing greenhouse gases in accordance to the UNFCCC, came into force, research on environment friendly energy resources has been a matter of concern worldwide. As a general power generation system, among renewable energy resources, that is interconnected and operated with power system, the wind turbine is emerging as an effective alternative. Since power capacity of the wind turbine has been steadily increasing and its relative importance is also increasing in total facility capacity, we cannot ignore its effect. Because controlling generation output in the wind turbine is not as easy as in the synchronous machine due to its facility characteristics and it generates irregular output fluctuations when interconnected with power system, system interconnection was difficult. But the effect of large capacity wind turbine on isolated power system like Jeju island is serious problem on the frequency stability. Accordingly, it is necessary to analyze the effects of wind turbine on system interconnection and assess the optimum capacity of wind turbine that satisfies the most important principle of stable power supply. This paper have analyzed the effects of wind turbine capacity increases on the system and suggested the method of the capacity to achieve its steady operation. And It is applied to the Jeju island.
This paper presents the characteristics of power generation output at Haeng-won wind farm and how to determine the optimized ESS capacity for power stabilizing. Depend on the fluctuation rate of wind power output variation, wind farm capacity and site, power stabilization will be impacted. Therefore, we need to determine proper ESS capacity. Using the actual data of Haeng-won wind farm from 2009. 3 to 2010.2., capacity of ESS was determined by moving average value. To verify the proposed algorithm, simulations are carried out with PSCAD/EMTDC program. As a result, optimal ESS capacity of Haeng-won wind farm in Jeju is estimated about 1.63 MWh.
This paper investigated wind turbine degradation quantitatively by analyzing the short-term operation records of the Shinan Wind Power Plant. Instead of a capacity factor which is needed to be normalized its variability due to monthly wind speed change, this study suggests an analysis method by taking the difference between the theoretical power output calculated from the nacelle wind speed and actual power output as the quantitative index of performance degradation. For three-year SCADA data analysis of the Shinan Wind Power Plant, it was confirmed that power output degradation rate of 0.54% per year. This value is within the average reduction rate 0.4%/year~0.9%/year of normalized capacity factor of the onshore wind power plants in U.K. and Denmark; however, lower than the rate 2%/year of Canadian wind power plants.
The Jeju-Korea power system is a small-sized network with a system demand ranging from a autumn minimum of 350MW to a summer peak of 716MW. Because Jeju island is well exposed to north-east winds with high speed, applications to connect to Jeju power system are flooded. Considering physical/environmental constraints, Jeju Self-governing Province has also target for the wind power capacity of 1,350MW by 2020. It amounts to two or three times of Jeju average-demand power and wind power limit capacity announced by Korea Power Exchange (KPX) company. Wind farm connection agreements will be signed to maximize utilization of wind resource. In spite of submarine cable HVDC connected to Korea mainland, Jeju power system is independently operated by frequency and reserve control. This study reevaluates wind power limit based on the KPX criteria from 2016 to 2020. First of all wind power generation limit are affected by off-peak demand in Jeju power system. Also the possibility capacity rate of charging wind power output is evaluated by using energy storage system (ESS). As a result, in case of using 110MWh ESS, wind power limit increases 33~55MW(30~50% of ESS), wind power constraint energy decreases from 68,539MWh to 50,301MWh and wind farm capacity factor increases from 25.9 to 26.1% in 2020.
This paper proposes a new method for evaluating Effective Load Carrying Capability(ELCC) and capacity credit(C.C.) of power system including Wind Turbine Generator(WTG) combined with Battery Energy Storage System(BESS). WTG can only generate electricity power when the fuel(wind) is available. Because of fluctuation of wind speed, WTG generates intermittent power. In view point of reliability of power system, intermittent power of WTG is similar with probabilistic characteristics based on power on-off due to mechanical availability of conventional generator. Therefore, high penetration of WTG will occur difficulties in power operation. The high penetration of numerous and large capacity WTG can make risk to power system adequacy, quality and stability. Therefore, the penetration of WTG is limited in the world. In recent, it is expected that BESS installed at wind farms may smooth the wind power fluctuation. This study develops a new method to assess how much is penetration of WTG able to extended when Wind Turbine Generator(WTG) is combined with Battery Energy Storage System(BESS). In this paper, the assessment equation of capacity credit of WTG combined with BESS is formulated newly. The simulation program, is called GNRL_ESS, is developed in this study. This paper demonstrates a various case studies of ELCC and capacity credit(C.C.) of power system containing WTG combined with BESS using model system as similar as Jeju island power system. The case studies demonstrate that not only reasonable BESS capacity for a WTG but also permissible penetration percent of WTG combined with BESS and reasonable WTG capacity for a BESS can be decided.
Of the new and renewable energies currently being pursued domestically, wind energy, together with solar photovoltaic energy, is a new core growth driver industry of Korea. As of May 2012, 33 wind farms at a capacity of 347.8MW are in operation domestically. The purpose of this study was to compare and analyze how efficiently each operational wind farm is utilizing its power generation capacity and the weather resource of wind. For this purpose, the study proceeded in 3 phases. In phase 1, ANOVA analysis was performed for each wind farm, thereby categorizing farms according to capacity, region, generator manufacturer, and quantity of weather resources available and comparing and analyzing the differences among their operating efficiency. In phase 2, for comparative analysis of the operating efficiency of each farm, Data Envelopment Analysis (DEA) was used to calculate the efficiency index of individual farms. In the final phase, phase 3, regression analysis was used to analyze the effects of weather resources and the operating efficiency of the wind farm on the power generation per unit equipment. Results shows that for wind power generation, only a few farms had relatively high levels of operating efficiency, with most having low efficiency. Regression analysis showed that for wind farms, a 1 hour increase in wind speeds of at least 3m/s resulted in an average increase of 0.0000045MWh in power generation per 1MW generator equipment capacity, and a unit increase in the efficiency scale was found to result in approximately 0.20MWh power generation improvement per unit equipment.
By combining a wind turbine with an energy storage system (ESS), we are able to attenuate the intermittent wind power characteristic making the power derived from a wind farm dispatchable. This paper evaluates the influence of the phase delay of the low-pass filter in the conventional smoothing power control on the ESS capacity; longer phase delays require a larger ESS capacity. In order to eliminate the effect of the phase delay, we optimize the power dispatch using a zero-phase low-pass filter that results in a non-delayed response in the power dispatch. The proposed power dispatching method significantly minimizes the ESS capacity. In addition, the zero-phase low-pass filter, which is a symmetrical forward-reverse finite impulse response type, is designed simply with a small number of coefficients. Therefore, the proposed dispatching method is not only optimal, but can also be feasibly applied to real wind farms. The efficacy of the proposed dispatching method is verified by integrating a 3 MW wind turbine into the grid using wind data measured on Jeju Island.
In an efforts to encourage renewable energy deployment, the government has initiated so called 1 million green homes program but the accumulated installation capacity of small wind turbine has been about 70kW. It can be explained in several ways such that current subsidy program does not meet public expectations, economic feasibility of wind energy is in doubt or acoustic emission is significant etc. The author investigated annual energy production of Skystream 3.7 wind turbine using measured power curve and wind resource data. The measured power curve of the small wind turbine was obtained through power performance tests at Wol-Ryoung test site. AEP(Annual Energy Production) and CF(Capacity Factor) were evaluated at selected locations with the measured power curve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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