The use of boost chopper in Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG) aims to capture maximum power at any wind speed condition. It is reached by adjusting the duty cycle of boost chopper. In this paper, fuzzy logic algorithm is used to find the duty cycle value which yields the maximum power output. This control scheme is verified by PSIM simulation. Another MPPT method is also simulated as a comparison.
This paper describes a procedure to develop fragility curves for woodframe structures subjected to lateral wind loads. The fragilities are cast in terms of horizontal displacement criteria (maximum drift at the top of the shearwalls). The procedure is illustrated through the development of fragility curves for one and two-story residential woodframe buildings in high wind regions. The structures were analyzed using a monotonic pushover analysis to develop the relationship between displacement and base shear. The base shear values were then transformed to equivalent nominal wind speeds using information on the geometry of the baseline buildings and the wind load equations (and associated parameters) in ASCE 7-02. Displacement vs. equivalent nominal wind speed curves were used to determine the critical wind direction, and Monte Carlo simulation was used along with wind load parameter statistics provided by Ellingwood and Tekie (1999) to construct displacement vs. wind speed curves. Wind speeds corresponding to a presumed limit displacement were used to construct fragility curves. Since the fragilities were fit well using a lognormal CDF and had similar logarithmic standard deviations (${\xi}$), a quick analysis to develop approximate fragilities is possible, and this also is illustrated. Finally, a compound fragility curve, defined as a weighted combination of individual fragilities, is developed.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.6
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pp.695-701
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2018
For a power grid that has a high wind penetration level, when wind speeds are continuously fluctuating, the maximum power point tracking (MPPT) operation of a variable-speed wind turbine (VSWT) causes the significant output power fluctuation of a VSWT, thereby significantly fluctuating the system frequency. In this paper, an improved power-smoothing scheme of a VSWT is presented that significantly mitigates the frequency fluctuation caused by varying wind speeds. The proposed scheme employs an additional control loop based on the frequency deviation that operates in combination with the MPPT control loop. To improve the power-smoothing capability of a VSWT in the over-frequency section (OFS), the control gain of the additional loop, which is set to be inversely proportional to the rotor speed, is proposed. In contrast, the control gain in the under-frequency section is set to be proportional to the rotor speed to improve the power-smoothing capability while avoiding over-deceleration of the rotor speed of a VSWT. The proposed scheme significantly improves the performance of the power-smoothing capability in the OFS, thereby smoothing the frequency fluctuation. The results clearly demonstrate that the proposed scheme significantly mitigates the frequency fluctuation by employing the different control gain for the OFS under various wind penetration scenarios.
The spanwise aerodynamic loads of the wind turbine blade are investigated numerically. The blade shape such as twist and chord length along the blade span is obtained from the procedure of aerodynamically optimal design. The rated tip speed ratio and the rated wind velocity are set to 7 and 12m/s respectively. The BEM method is applied to obtain both the aerodynamic performance of the wind turbine (Fig.1) and the spanwise aerodynamic loads along the blade span including Prandtl's tip loss factor. The maximum running power coefficient is occurred around 90% radial position from hub (Fig.2). The distributed aerodynamic loads along the blade span can be used for structure analysis.
Optimal design of the direct-driven Permanent Magnet(PM) wind generator, combined with F.E.A(Finite Element Analysis) and Genetic Algorithm(GA), has been performed to maximize the Annual Energy Production(AEP) over the entire wind speed characterized by the statistical model of wind speed distribution. Particularly, the proposed parallel computing via internet web service has contributed to reducing excessive computing times for optimization.
The effect of blockage ratio on wind tunnel testing of small vertical-axis wind turbine has been investigated in this study. Height and rotor diameter of the three blades Darrieus vertical axis wind turbine used in present test were 0.4m and 0.35m respectively. We measured the wind speeds and power coefficient at three different wind tunnels where blockage ratio were 3.5%, 13.4% and 24.7% respectively. The test results show that the measured powers have been strongly influenced by blockage ratio, generally increased as the blockage ratio increases. The maximum power at higher blockage ratio has been obtained at relatively high tip speed ratio compared with that at low blockage ratio. The measured power coefficients under high blockage ratio can be improved from proper correction using the simple correction equation based on blockage factor. In present study, the correction error for power coefficient can be less than 5%, however correction effectiveness reveals relatively poor at high blockage ratio and low wind speed.
In recent trends of the enlargement and specialization, container ship, LNCG, PCC and passenger ship which have relatively large hull and superstructure above the water line, are already being operated in the world It is very important information for the safety operation of these vessels to estimate the ship's performance under the specific wind condition while berthing, unberthing or low-speed sailing. In this paper, the effect of wind force and moment acting on the training ship HANNARA is investigated by using the numerical calculations. The results of drift angle and counter rudder angle with the relative wind direction and force, the critical wind velocity with the ratio of wind velocity and ship's speed and maximum heeling angle with the wind velocity are shown The presented results can be applied directly to T/S HANNARA in berthing maneuver and avoiding typhoons, and utilized as an educational materials.
Ahmed Ali Rajput;Muhammad Daniyal;Muhammad Mustaqeem Zahid;Hasan Nafees;Misha Shafi;Zaheer Uddin
Advances in Energy Research
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v.8
no.2
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pp.95-110
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2022
Wind energy can be utilized for the generation of electricity, due to significant wind potential at different parts of the world, some countries have already been generating of electricity through wind. Pakistan is still well behind and has not yet made any appreciable effort for the same. The objective of this work was to add some new strategies to calculate Weibull parameters and assess wind energy potential. A new approach calculates Weibull parameters; we also developed an alternate formula to calculate shape parameters instead of the gamma function. We obtained k (shape parameter) and c (scale parameter) for two-parameter Weibull distribution using five statistical methods for five different cities in Pakistan. Maximum likelihood method, Modified Maximum likelihood Method, Method of Moment, Energy Pattern Method, Empirical Method, and have been to calculate and differentiate the values of (shape parameter) k and (scale parameter) c. The performance of these five methods is estimated using the Goodness-of-Fit Test, including root mean square error, mean absolute bias error, mean absolute percentage error, and chi-square error. The daily 10-minute average values of wind speed data (obtained from energydata.info) of different cities of Pakistan for the year 2016 are used to estimate the Weibull parameters. The study finds that Hyderabad city has the largest wind potential than Karachi, Quetta, Lahore, and Peshawar. Hyderabad and Karachi are two possible sites where wind turbines can produce reasonable electricity.
In the 1990s, four strong typhoons hit the Kyushu area of Japan and inflicted severe damage on power transmission facilities, houses, and so on. Maximum gust speeds exceeding 60 m/s were recorded in central Kyushu. Although the wind speeds were very high, the gust factors were over 2.0. No meteorological stations are located in mountainous areas, creating a deficiency of meteorological station data in the area where the towers were damaged. Since 1995 the authors have operated a network for wind measurement, NeWMeK, that measures wind speed and direction, covering these mountainous areas, segmenting the Kyushu area into high density arrays. Maximum gusts exceeding 70 m/s were measured at several NeWMeK sites when Typhoon Bart (1999) approached. The gust factors varied widely in southerly winds. The mean wind speeds increased due to effects of the local terrain, thus further increasing gust speeds.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.3
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pp.149-155
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2021
Early warning systems for weather risk management in the agricultural sector have been developed to predict potential wind damage to crops. These systems take into account the daily maximum wind speed to determine the critical wind speed that causes fruit drops and provide the weather risk information to farmers. In an effort to increase the accuracy of wind risk predictions, an artificial neural network for binary classification was implemented. In the present study, the daily wind speed and other weather data, which were measured at weather stations at sites of interest in Jeollabuk-do and Jeollanam-do as well as Gyeongsangbuk- do and part of Gyeongsangnam- do provinces in 2019, were used for training the neural network. These weather stations include 210 synoptic and automated weather stations operated by the Korean Meteorological Administration (KMA). The wind speed data collected at the same locations between January 1 and December 12, 2020 were used to validate the neural network model. The data collected from December 13, 2020 to February 18, 2021 were used to evaluate the wind risk prediction performance before and after the use of the artificial neural network. The critical wind speed of damage risk was determined to be 11 m/s, which is the wind speed reported to cause fruit drops and damages. Furthermore, the maximum wind speeds were expressed using Weibull distribution probability density function for warning of wind damage. It was found that the accuracy of wind damage risk prediction was improved from 65.36% to 93.62% after re-classification using the artificial neural network. Nevertheless, the error rate also increased from 13.46% to 37.64%, as well. It is likely that the machine learning approach used in the present study would benefit case studies where no prediction by risk warning systems becomes a relatively serious issue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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