• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권6호
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• pp.1615-1625
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• 2013

Modelling and simulating the wind power intermittent behaviour are the basis of the planning and scheduling studies concerning wind power integration. The wind power outputs are evidently correlated in space and time and bring challenges in characterizing their behaviour. This paper provides a methodology to model and simulate the clustered wind power considering its spatio-temporal correlations using the theory of copula. The sampling approach captures the complex spatio-temporal connections among the wind farms by employing a conditional density function calculated using multidimensional copula function. The empirical study of real wind power measurement shows how the wind power outputs are correlated and how these correlations affect the overall uncertainty of clustered wind power output. The case study validates the simulation technique by comparing the simulated results with the real measurements.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.1930-1939
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• 2015

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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1385-1397
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• 2018

There are many factors that affect the wind speed. In addition, the randomness of wind speed also leads to low prediction accuracy for wind speed. According to this situation, this paper constructs the short-time forecasting model based on the least squares support vector machines (LSSVM) to forecast the wind speed. The basis of the model used in this paper is support vector regression (SVR), which is used to calculate the regression relationships between the historical data and forecasting data of wind speed. In order to improve the forecast precision, historical data is clustered by cluster analysis so that the historical data whose changing trend is similar with the forecasting data can be filtered out. The filtered historical data is used as the training samples for SVR and the parameters would be optimized by particle swarm optimization (PSO). The forecasting model is tested by actual data and the forecast precision is more accurate than the industry standards. The results prove the feasibility and reliability of the model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1773-1779
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• 2015

본 논문은 컬러 클러스터 MIMO 기술을 적용하여 육상과 해상 간의 저비용 고속 무선 데이터 전송이 가능한 해상 가시광 통신 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 컬러 클러스터에 50개의 RGB LED 로 구성되며, 온-오프키잉을 사용하여 변조한다. 수신기에서는 선택적 합성기술을 수행하여 컬러 클러스터의 다이버시티 효과를 얻어 비트오율 개선을 제공한다. 성능 실험에서는 해상 채널 구성을 위해 대기 난류 조건에서 바다 상태 데이터 (파고, 풍속 등)를 Pierson-Moskowitz 및 JONSWAP 스펙트럼에 적용하여 구현하였으며 해상 링크 품질을 통신거리와 비트 오율을 통해 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 시스템은 국제항로표지협회의 해상 부표식에 충족하고, 고출력 LED를 사용하기 때문에 충분한 조명을 동시에 제공할 수 있는 효율적인 해상 가시광통신 기술임을 보여주고 있다.

• 환경정책연구
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• 제10권1호
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• pp.93-127
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• 2011

현재 전 세계적으로 환경오염과 자원위기 등 문제를 해결하기 위한 친환경 에너지와 관련된 기술 개발 투자가 확대되고 있다. 이러한 기술 개발 프로젝트는 국가적, 대규모적일수록 단일 기술이 아니라 여러 가지의 요소 기술들이 같이 개발되는 형태를 취하게 된다. 그러나 어떠한 기술 조합을 개발하는 것이 좋은지에 대한 의사결정을 하여 주는 방법론은 거의 존재하지 않는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 최적의 친환경 에너지 기술 조합을 선정하는 방법론을 제안하는 것이다. 개발 기술들을 여러 개의 카테고리로 분류한 다음, 가장 근간이 되는 기준기술을 정하고, 해당 기준기술과의 관련성과 개발 성공에 대한 위험성이라고는 두 가지 차원과 관련성 및 위험성의 상대적 중요도를 고려하여 각 카테고리 별로 최적의 기술을 선정하게 된다. 제안한 선정 방법론의 가능성을 검증하기 위하여 풍력 발전 기술 조합 선정에 대한 사례에 적용해 보았다.