Small-scale motor-generator sets have been used in laboratories for verification of real large wind turbines whose rated power are more than 1 MW. In this paper, a result of designing a small-scale motor-generator system, which is composed of motor, gear box, flywheel, and generator, is presented in the aspect of speed response. Design objective is to make a small-scale motor-generator system have the same time constant and optimal tip speed ratio region as a real MW wind turbine. A small-scale 3.5 kW motor-generator system for emulating response of a 2 MW wind turbine is considered and designed.
This article presents a study of the largest-ever (height = 220 m) cooling tower using the large eddy simulation (LES) method. Information about fluid fields around the tower and 3D aerodynamic time history in full construction process were obtained, and the wind pressure distribution along the entire tower predicted by the developed model was compared with standard curves and measured curves to validate the effectiveness of the simulating method. Based on that, average wind pressure distribution and characteristics of fluid fields in the construction process of ultra-large cooling tower were investigated. The characteristics of fluid fields in full construction process and their working principles were investigated based on wind speeds and vorticities under different construction conditions. Then, time domain characteristics of ultra-large cooling towers in full construction process, including fluctuating wind loads, extreme wind loads, lift and drag coefficients, and relationship of measuring points, were studied and fitting formula of extreme wind load as a function of height was developed based on the nonlinear least square method. Additionally, the frequency domain characteristics of wind loads on the constructing tower, including wind pressure power spectrum at typical measuring points, lift and drag power spectrum, circumferential correlations between typical measuring points, and vertical correlations of lift coefficient and drag coefficient, were analyzed. The results revealed that the random characteristics of fluctuating wind loads, as well as corresponding extreme wind pressure and power spectra curves, varied significantly and in real time with the height of the constructing tower. This study provides references for design of wind loads during construction period of ultra-large cooling towers.
The dynamic characteristics of power systems become more and more complex because of the integration of large-scale wind power, which needs appropriate control strategy to guarantee stable operation. With wide area measurement system(WAMS) creating conditions for realizing realt-ime transient stability analysis, a new coordinated control strategy for power system transient stability control based on phase-plane trajectory was proposed. When the outputs of the wind farms change, the proposed control method is capable of selecting optimal generators to balance the deviation of wind power and prevent transient instability. With small disturbance on the base operating point, the coordinated sensitivity of each synchronous generator is obtained. Then the priority matrix can be formed by sorting the coordinated sensitivity in ascending order. Based on the real-time output change of wind farm, coordinated generators can be selected to accomplish the coordinated control with wind farms. The results in New England 10-genrator 39-bus system validate the effectiveness and superiority of the proposed coordinated control strategy.
This paper proposes a real-time implementation of an optimal operation of a double stage grid connected wind power system incorporating an active power filter (APF). The system is used to supply the nonlinear loads with harmonics and reactive power compensation. On the generator side, a new adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) based maximum power point tracking (MPPT) control is proposed to track the maximum wind power point regardless of wind speed fluctuations. Whereas on the grid side, a modified predictive current control (PCC) algorithm is used to control the APF, and allow to ensure both compensating harmonic currents and injecting the generated power into the grid. Also a type 2 fuzzy logic controller is used to control the DC-link capacitor in order to improve the dynamic response of the APF, and to ensure a well-smoothed DC-Link capacitor voltage. The gained benefits from these proposed control algorithms are the main contribution in this work. The proposed control scheme is implemented on a small-scale wind energy conversion system (WECS) controlled by a dSPACE 1104 card. Experimental results show that the proposed T2FLC maintains the DC-Link capacitor voltage within the limit for injecting the power into the grid. In addition, the PCC of the APF guarantees a flexible settlement of real power exchanges from the WECS to the grid with a high power factor operation.
The use of energy storage systems (ESSs) has become a feasible solution to solve the wind power intermittency issue. However, the use of ESSs increases the system cost significantly. In this paper, an optimal power flow control scheme to minimize the ESS capacity is proposed by using the zero-phase delay low-pass filter which can eliminate the phase delay between the dispatch power and the wind power. In addition, the filter time constant is optimized at the beginning of each dispatching interval to ensure the fluctuation mitigation requirement imposed by the grid code with a minimal ESS capacity. And also, a short-term power dispatch control algorithm is developed suitable for the proposed power dispatch based on the zero-phase delay low-pass filter with the predetermined ESS capacity. In order to verify the effectiveness of the proposed power management approach, case studies are carried out by using a 3-MW wind turbine with real wind speed data measured on Jeju Island.
This paper propose a new power conditioner topology with intelligent power management controller that integrates multiple renewable energy sources such as solar energy, wind energy and fuel cell energy with battery backup to make best use of their operating characteristics and obtain better reliability than that could be obtained by single renewable energy based power supply. The proposed embedded controller is programmed for maintaining a constant voltage at PCC, maximum power point tracking for solar PV panel and WTG and power flow control by regulating the reference currents of the controller on instantaneous basis based on the power delivered by the sources and load demand. Instantaneous variation in reference currents of the controller enhances the controller response as it accommodates the effect of continuously varying solar insolation and wind speed in the power management. The power conditioner uses a battery bank with embedded controller based online SOC estimation and battery charging system to suitably sink or source the input power based on the load demand. The simulation results of the proposed power management system for a standalone solar/WTG/fuel cell fed hybrid power supply with real time solar radiation and wind velocity data collected from solar centre, KEC for a sporadically varying load demand is presented in this paper and the results are encouraging in reliability and stability perspective.
This paper deals with a power-hardware-in-the loop simulation (PHILS) of permanent magnet synchronous generator (PMSG) type wind power generation system (WPGS) using a real hardware which consists of a motor generator set with motor drive, real time digital simulator (RTDS), and back-to-back converter. A digital signal processor (DSP) controls the back-to-back converter connected between the back-to-back converter and the RTDS. The proposed PHILS can effectively be applied to demonstrate the operational characteristics of PMSG type WPGS under grid connection.
We make optimal consecutive offer curves for an energy storage system (ESS) integrated wind power producer (WPP) in the co-optimized day-ahead energy and regulation markets. We build the offer curves by solving multi-stage stochastic optimization (MSSO) problems based on the scenarios of pairs consisting of real-time price and wind power forecasts through the progressive hedging method (PHM). We also use the rolling horizon method (RHM) to build the consecutive offer curves for several hours in chronological order. We test the profitability of the offer curves by using the data sampled from the Iberian Peninsula. We show that the offer curves obtained by solving MSSO problems with the PHM and RHM have a higher profitability than offer curves obtained by solving deterministic problems.
A simple but practical Ensemble Prediction System(EPS) for wind power forecasting was developed and evaluated using the measurement of the offshore meteorological tower, HeMOSU-1(Herald of Meteorological and Oceanographic Special Unite-1) installed at the Southwest Offshore in South Korea. The EPS developed by the Korea Institute of Energy Research is based on a simple ensemble mean of two Numerical Weather Prediction(NWP) models, WRF-NMM and WRF-ARW. In addition, the Kalman Filter is applied for real-time quality improvement of wind ensembles. All forecasts with EPS were analyzed in comparison with the HeMOSU-1 measurements at 97 m above sea level during Typhoon Bolaven episode in August 2012. The results indicate that EPS was in the best agreement with the in-situ measurement regarding (peak) wind speed and cut-out speed incidence. The RMSE of wind speed was 1.44 m/s while the incidence time lag of cut-out wind speed was 0 hour, which means that the EPS properly predicted a development and its movement. The duration of cut-out wind speed period by the EPS was also acceptable. This study is anticipated to provide a useful quantitative guide and information for a large-scale offshore wind farm operation in the decision making of wind turbine control especially during a typhoon episode.
A wind speed forecast is a crucial and sophisticated task in a wind farm for planning turbines and corresponds to an estimate of the expected production of one or more wind turbines in the near future. By production is often meant available power for wind farm considered (with units KW or MW depending on both the wind speed and direction. Such forecasts can also be expressed in terms of energy, by integrating power production over each time interval. In this study, we technically focused on mathematical modeling of wind speed and direction forecast based on locally data set gathered from Aghdasiyeh station in Tehran. The methodology is set on using most common techniques derived from literature review. Hence we applied the most sophisticated forecasting methods to embed seasonality, trend, and irregular pattern for wind speed as an angular variables. Through this research, we carried out the most common techniques such as the Box and Jenkins family, VARMA, the component method, the Weibull function and the Fourier series. Finally, the best fit for each forecasting method validated statistically based on white noise properties and the final comparisons using residual standard errors and mean absolute deviation from real data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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