The solar and wind power is spreading as a means to $CO_2$ reduction, but it has the characteristics of the volatility depending on the weather changes. This article aims to estimate the additional integration costs in Korea electric system in response to such volatility of increasing solar and wind power generation, using Korea electric power trading analyzer(KEPTA). The analysis utilizes the statistics of "8th Basic Plan for Long-term Electricity Supply and Demand" and "Renewable Energy Plan 3020". As the results, integration costs will be estimated 13.94Won/kWh~32.55Won/kWh, consisting of 8.94Won/kWh as back-up costs, 1.03Won/kWh~4.45Won/kWh as balancing costs, and 3.97Won/kWh~19.16Won/kWh as grid-costs. These results suggest that when the integration costs are secured, Korea electric system will be expected in the stable situation. This article leaves the further studies with taking the technological development of solar and wind power generation, the introduction of energy storage system, and wholesale price of electricity into consideration.
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.
Kang, Min Hyeok;Chae, Sang Heon;Ahn, Jin Hong;Kim, Eel-Hwan
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.37
no.6
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pp.59-68
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2017
In accordance with the policy of local government, the large scale of wind farms have been installed in Jeju power system. However, The intermittent characteristics of wind power output may cause grid voltage and frequency variation, especially in weak power system. One of the solution to solve this problem is installation of Energy storage system (ESS). In this case, the ESS will regulate the active power generated from wind farm to mitigate fluctuation. Actually, the local government of Jeju island constructed ESS connected to Hangwon wind turbine in 2016. From this point, this paper analyzes requirement capacity of ESS to mitigate wind power fluctuation based on measured data from Hangwon wind turbine and ESS. The simulation results will be carried out by Matlab program.
Currently, the government is encouraging the introduction of energy storage system to reduce carbon emissions and peak power demand. The government is planning the cumulative capacity of ESS of 2GW in 2020. By utilizing charge and discharge of the ESS, it is possible to sell the surplus power to utility and electricity market. This paper suggests the model that economic feasibility of energy storage system for planning the construction of power generation facilities in 2035. Our results of simulation indicate the energy storage plan of utility for constructing renewable energy facilities is need to incentives from the government to encourage power utilities and expansion of ESS.
Generation facilities of the power system are mainly classified into large-scale concentrated generation and small-scale dispersed generation, but generation planning of the Korea power system has been focusing on the large-scale generation so far. Recently, however, applications of dispersed generation sources including solar cell, fuel cell, wind power, etc. have been rapidly increasing and being strongly promoted, and such generation sources should be comprehensively considered in both planning and operating. Since it is not always possible that the dispersed generation alone meets all the load interconnected to it is especially when a fault occurs, interconnection into the existing utility is desirable and recommended. In relation to wind power generation systems interconnected at the low and extra high voltage levels, this paper performs the simulation and analysis of the system protection and suggests protection coordination plans on various faults which possibly occur.
Interest in new and renewable energies like solar energy and wind energy is increasing throughout the world due to the rapidly expanding energy consumption and environmental reasons. An essential requirement for wind force power generation is estimating the size of wind energy accurately. Wind energy is estimated usually using meteorological data or field measurement. This study attempted to estimate wind energy density using meteorological data on daily mean wind speed and the Weibull parameters in Seoul, a representative inland city where over 60% of 15 story or higher apartments in Korea are situated, and Busan, Incheon, Ulsan and Jeju that are major coastal cities in Korea. According to the results of analysis, the monthly mean probability density distribution based on the daily mean wind speed agreed well with the monthly mean probability density distribution based on the Weibull parameters. This finding suggests that the Weibull parameters, which is highly applicable and convenient, can be utilized to estimate the wind energy density distribution of each area. Another finding was that wind energy density was higher in coastal cities Busan and Incheon than in inland city Seoul.
Chae-Yeon Shim;Gyeong-Min Baek;Hyun-Su Park;Jong-Yeon Park
Atmosphere
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v.34
no.2
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pp.177-185
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2024
As increasing global interest in renewable energy due to the ongoing climate crisis, there is a growing need for efficient technologies to manage such resources. This study focuses on the predictive skill of daily solar power generation using weather observation and forecast data. Meteorological data from the Korea Meteorological Administration and solar power generation data from the Korea Power Exchange were utilized for the period from January 2017 to May 2023, considering both inland (Daejeon) and coastal (Busan) regions. Temperature, wind speed, relative humidity, and precipitation were selected as relevant meteorological variables for solar power prediction. All data was preprocessed by removing their systematic components to use only their residuals and the residual of solar data were further processed with weighted adjustments for homoscedasticity. Four models, MLR (Multiple Linear Regression), RF (Random Forest), DNN (Deep Neural Network), and RNN (Recurrent Neural Network), were employed for solar power prediction and their performances were evaluated based on predicted values utilizing observed meteorological data (used as a reference), 1-day-ahead forecast data (referred to as fore1), and 2-day-ahead forecast data (fore2). DNN-based prediction model exhibits superior performance in both regions, with RNN performing the least effectively. However, MLR and RF demonstrate competitive performance comparable to DNN. The disparities in the performance of the four different models are less pronounced than anticipated, underscoring the pivotal role of fitting models using residuals. This emphasizes that the utilized preprocessing approach, specifically leveraging residuals, is poised to play a crucial role in the future of solar power generation forecasting.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.6
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pp.147-153
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2010
When small scale wind and solar power generation systems are connected to conventional power distribution system. It is worried that it can affect the quality of electricity such as voltage variation, power factor, frequency, harmonics and flicker. Therefore, in this research, in order to investigate the effects of wind power generation equipments(AC link method) on electrical power quality, when they are connected to distribution system. Power quality analyzer was installed respectively at the front side of power conversion system of conventional wind generation system and secondary side of consumer's power supply at distribution line. Measurements on power quality were performed and the effects of the wind generation system on distribution system were analyzed when it was and was not operated. The results show that 0.34[%] increase on voltage variation, 0.145 increase on current crest factor and 0.6[$^{\circ}$] deviation on phase difference when the power generation system was operated.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1339-1348
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2021
There are variety of reasons for renewable energy curtailment, including lack of transmission availability and grid system stability. In the Jeju island region, there are many cases in which the supply of electricity is already increased compared to the demand for electricity due to the increase of solar and wind power generation facilities, and accordingly, the number of curtailments for wind power generation is increasing. This research aims to find the direction of efficient reception of renewable energy and stable operation of the power system using HVDC(High Voltage Direct Current) and BESS(Battery Energy Storage System) facilities that are in charge of power supply in Jeju island. And the paper suggests a practical operation plan for optimal system operation, and the direction of system operation of the land power system due to the expansion of solar and wind power generation facilities in the future.
In this paper, a hybrid maximum power tracker for a photovoltaic/wind hybrid power system is proposed. In the hybrid system, a direct interfacing the wind power system to the photovoltaic system gives the problems of voltage fluctuations, poor maximum power tracking, and harmonics generation associated with the random wind speed, the random solar irradiation and the pulsating torque came from the wind turbine synchronous generator and photovoltaic. To overcome these problems, a wind side DC/DC converter are proposed employing a star/delta transformer interconnected between the wind turbine side and the photovoltaic side. The control objective for each dc/dc converter is to extract maximum power from each different photovoltaic system and wind system, and transfer two different powers to the inverter and load.
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