In accordance with Madrid and Kyoto Protocols, a 10kW wind turbine installed about 625m away from the King Sejong Station in the Antarctica has been in operation successfully. The current location of the wind turbine has different geographic surroundings from the previous candidate site considered in 2005 and that makes re-evaluation of wind resource at the current site including geographic effects necessary. Especially, strong wind flow derived by steep and complex terrain is dominant in the Antarctica so that computational flow analysis is required. The wind rose measured at the previous and current installation location are identical with strong meteorological correlation but prevailing directions of wind power density are different because of local wind acceleration due to complex terrain. Numerical analysis explains which effects brings this discordance between the two sites, and a design guideline required for additional wind turbine installation has been secured.
A numerical simulation method has been developed to predict atmospheric flow and stack gas diffusion using a calculation domain of several km around a stack under complex terrain conditions containing buildings. The turbulence closure technique using a modified k-$\varepsilon$-type model under a non hydrostatic assumption was used for the flow calculation, and some of the calculation grids near the ground were treated as buildings using a terrain-following coordinate system. Stack gas diffusion was predicted using the Lagrangian particle model, that is, the stack gas was represented by the trajectories of released particles. The numerical model was applied separately to the flow and stack gas diffusion around a cubical building and to a two-dimensional ridge in this study, before being applied to an actual terrain containing buildings in our next study. The calculated flow and stack gas diffusion results were compared with those obtained by wind tunnel experiments, and the features of flow and stack gas diffusion, such as the increase in turbulent kinetic energy and the plume spreads of the stack gas behind the building and ridge, were reproduced by both calculations and wind tunnel experiments. Furthermore, the calculated profiles of the mean velocity, turbulent kinetic energy and concentration of the stack gas around the cubical building and the ridge showed good agreement with those of wind tunnel experiments.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.13
no.1
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pp.65-77
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1997
A theoretical and numerical investigation on the boundary-layer flow over a two- or three-dimensional hill is presented. The numerical model is based on the finite volume method with boundary-fitted coordinates. The k-$\varepsilon$ turbulence model with modified wall function and the low-Reynolds-number model are employed. The hypothesis of Reynolds number independency for the atmospheric boundary-layer flow over aerodynamically rough terrain is confirmed by the numerical simulation. Comparisons of the mean velocity profiles and surface pressure distributions between the numerical predictions and the wind-tunnel experiments on the flow over a hill show good agreement. The linear theory provides generally good prediction of speed-up characteristics for the gentle-sloped hills. The flow separation occurs in the hill slope of 0.5 and the measured reattachment points are compared with the numerical prediction. It is found that the k- $\varepsilon$ turbulence model is reasonably accurate in predicting the attached flow, while the low- Reynolds-number model is more suitable to simulate the separated flows.ows.
The annual energy production of Gangwon wind farm was predicted for three consecutive years of 2007, 2008 and 2009 using commercial programs, WindPRO and WindSim which are known to be used the most for wind resource prediction in the world. The predictions from the linear code, WindPRO, were compared with both the actual energy prediction presented in the CDM (Clean Development Mechanism) monitoring report of the wind farm and also the predictions from the CFD code, WindSim. The results from WindPRO were close to the actual energy productions and the errors were within 11.8% unlike the expectation. The reason for the low prediction errors was found to be due to the fact that although the wind farm is located in highly complex terrain, the terrain steepness was smaller than a critical angle($21.8^{\circ}$) in front of the wind farm in the main wind direction. Therefore no flow separation was found to occur within the wind farm. The flow separation of the main wind was found to occur mostly behind the wind farm.
As wind farms expand into low wind speed areas, an increasing number are being established in mountainous regions. To fully utilize wind energy resources, it is essential to understand the details of mountain flow fields. Reconstructing the wind speed field in complex terrain is crucial for planning, designing, operation of wind farms, which impacts the wind farm's profits throughout its life cycle. Currently, wind speed reconstruction is primarily achieved through physical and machine learning methods. However, physical methods often require significant computational costs. Therefore, we propose a Full Convolutional Neural Network (FCNN)-based reconstruction method for mountain wind velocity fields to evaluate wind resources more accurately and efficiently. This method establishes the mapping relation between terrain, wind angle, height, and corresponding velocity fields of three velocity components within a specific terrain range. Guided by this mapping relation, wind velocity fields of three components at different terrains, wind angles, and heights can be generated. The effectiveness of this method was demonstrated by reconstructing the wind speed field of complex terrain in Beijing.
We have analyzed wind and eddy covariance data collected within roughness sublayer over sloping terrain. The study site is located on non-flat terrain with slopes in both south-north and east-west directions. The surface elevation change is smaller than the height of roughness element such as building and tree. This study examines the directional wind shear for data collected at three levels in the lowest 10 m in the roughness sublayer. The wind direction shear is caused by drag of roughness element and terrain-induced motions at this site. Small directional shear occurs when wind speed at 10 m is strong and wind direction at 10 m is southerly which is the same direction as upslope flow near surface at this site during daytime. Correlation between vertical shear of lateral momentum and lateral momentum flux is smaller over steeply sloped surface compared to mildly sloped surface and lateral momentum flux is not down-gradient over steeply sloped surface. Quadrant analysis shows that the relative contribution of four quadrants to momentum flux depends on both surface slope and wind direction shear.
In wind-resistant designs, wind velocity is assumed to be a Gaussian process; however, local complex topography may result in strong non-Gaussian wind features. This study investigates the non-Gaussian wind features over complex terrain under atmospheric turbulent boundary layers by the large eddy simulation (LES) model, and the turbulent inlet of LES is generated by the consistent discretizing random flow generation (CDRFG) method. The performance of LES is validated by two different complex terrains in Changsha and Mianyang, China, and the results are compared with wind tunnel tests and onsite measurements, respectively. Furthermore, the non-Gaussian parameters, such as skewness, kurtosis, probability curves, and gust factors, are analyzed in-depth. The results show that the LES method is in good agreement with both mean and turbulent wind fields from wind tunnel tests and onsite measurements. Wind fields in complex terrain mostly exhibit a left-skewed Gaussian process, and it changes from a softening Gaussian process to a hardening Gaussian process as the height increases. A reduction in the gust factors of about 2.0%-15.0% can be found by taking into account the non-Gaussian features, except for a 4.4% increase near the ground in steep terrain. This study can provide a reference for the assessment of extreme wind loads on structures in complex terrain.
The wind flow and pollutant dispersion over a two-dimensional sinusoidal hilly obstacle with slope (the ratio of height to half width) of 0.7 have been investigated experimentally and numerically. Flow over a single sinusoidal hill model was visualized in a subsonic wind tunnel. The mean velocity profiles, turbulence statistics, and pollutant concentration distribution were measured at the Reynolds number based on the obstacle height (H=40mm) oft $2.6\times10^4$. Experimental results for flow over a flat ground were agreed with the theoretical and numerical results. When a pollutant source is located behind the hilly terrain, the pollutant dispersion appeared even in the upstream region due to recirculation flow.
A linear wind prediction program, WAsP, was employed to predict wind speed at two different sites located in complex terrain in South Korea. The reference data obtained at locations more than 7 kilometers away from the prediction sites were used for prediction. The predictions from the linear model were compared with the measured data at the two prediction sites. Two compensation methods such as a self-prediction error method and a delta ruggedness index (RIX) method were used to improve the wind speed prediction from WAsP and showed a good possibility. The wind speed prediction errors reached within 3.5 % with the self prediction error method, and within 10% with the delta RIX method. The self prediction error method can be used as a compensation method to reduce the wind speed prediction error in WAsP.
A linear wind prediction program, WAsP, was employed to predict wind speed at two different sites located in complex terrain in South Korea. The reference data obtained at locations more than 7 kilometers away from the prediction sites were used for prediction. The predictions from the linear model were compared with the measured data at the two prediction sites. Two compensation methods such as a self-prediction error method and a delta ruggedness index (RIX) method were used to improve the wind speed prediction from WAsP and showed a good possibility. The wind speed prediction errors reached within 3.5 % with the self prediction error method, and within 10% with the delta RIX method. The self prediction error method can be used as a compensation method to reduce the wind speed prediction error in WAsP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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