This research is a comprehensive analysis of wind power prediction sensitivity using a Long Short-Term Memory (LSTM) deep learning neural network model, accounting for the inherent uncertainties in wind speed estimation. Utilizing a year's worth of operational data from an operational wind farm, the study forecasts the power output of both individual wind turbines and the farm collectively. Predictions were made daily at intervals of 10 minutes and 1 hour over a span of three months. The model's forecast accuracy was evaluated by comparing the root mean square error (RMSE), normalized RMSE (NRMSE), and correlation coefficients with actual power output data. Moreover, the research investigated how inaccuracies in wind speed inputs affect the power prediction sensitivity of the model. By simulating wind speed errors within a normal distribution range of 1% to 15%, the study analyzed their influence on the accuracy of power predictions. This investigation provided insights into the required wind speed prediction error rate to achieve an 8% power prediction error threshold, meeting the incentive standards for forecasting systems in renewable energy generation.
With taller buildings and larger typhoons, the impact of building winds is growing. During the 11th Typhoon Hinnamno in 2022, the building wind in Busan L City exceeded 60m/s, reaching the highest speed ever. Although many studies have been conducted on reducing the wind load of buildings, which is one of the problem factors caused by strong wind speed, there is a lack of research on wind speed reducing sculptures that can directly control strong wind speed. In this paper, several types of wind speed reduction sculptures were proposed to solve these problems, and the wind speed reduction capability of the proposed sculptures was analyzed through computational fluid dynamics (CFD). These results can contribute to suggesting effective design methods for improving the urban environment and reducing pedestrian stress.
The results of reference wind speed calculation in Croatia as a base for the revision of the Croatian standards for wind loads upon structures are presented. Wind speed averaged over 10 minutes, at 10 m height, in a flat, open terrain, with a 50-year mean return period is given for 27 meteorological stations in Croatia. It is shown that the greatest part of Croatia is covered with expected reference wind speeds up to 25 m/s. Exceptions are stations with specific anemometer location open to the bura wind which is accelerated due to the channelling effects of local orography and the nearby mountain passes where the expected reference wind speed ranges between 38 m/s and 55 m/s. The methodology for unifying all available information from wind measurements regardless of the averaging period is discussed by analysing wind speed variability at the meteorological station in Hvar.
In recent years, many countries have been endeavoring to exploit the offshore wind energy in terms of overcoming the limitations of on-land wind energy. Considering that mountains cover 70 percent of the Korean Peninsula and arable plains for wind energy are negligibly small, Korean government aggressively drives the offshore wind development of the Korean Peninsula. As part of preliminary investigation of offshore wind resources, KEPCO-RI (Korea Electric Power Corporation-Research Institute) has been analyzing marine buoy datasets measured at 5 positions over the period of 12 years, including estimation of extreme wind speed. It can be observed that variation of yearly wind speed, monthly wind speed as well as frequency distribution of wind direction. Wind classes of buoy sites are estimated by extrapolated average wind speed using log law. In addition, wind turbine class based on IEC code is assessed for evaluation of suitable wind turbine.
풍력터빈은 정격풍속미만에서 최대출력을 내기위한 제어를 한다. 최대출력을 얻기 위한 방법 중에는 최적 TSR(Tip Speed Ratio)제어와 P&O(Perturbation and Observation) 제어가 대표적이라 할 수 있다. P&O 제어는 출력과 회전속도만을 이용하여 간단한 알고리즘으로 제어되지만 반응속도가 느린 것이 단점이라 할 수 있다. 최적 TSR 제어는 반응속도가 빠르지만 정확한 풍속을 알아야만 된다. 정확한 풍속을 구하기 위하여 측정을 하거나 예측하는 방법을 사용한다. 풍속을 측정하기 위하여 풍속계를 풍력터빈에 가까이 설치하게 되는 데, 이 때 블레이드의 간섭으로 정확한 풍속 측정이 쉽지 않다. 그래서 풍속을 예측하는 방법들이 사용하게 되었다. 풍속을 예측하기 위하여 신경망을 비롯한 다양한 수치해석 방법들이 사용되고 있으나 풍속예측 문제는 역문제와 관련이 있어 그리 간단치가 않다. 본 논문에서는 기존의 방법들과 다르게 역문제로 풀지 않고 바람의 출력그래프에서 터빈의 출력과 회전속도만을 이용하여 풍속을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. Matlab/Simulink을 사용하여 제안된 방법으로 풍속이 제대로 예측되며 최대 출력제어가 되는 것을 확인하였다.
A quality check algorithm for the Weather Information Service Engine pulsed Doppler wind lidar is developed from a view point of spatial and temporal consistencies of observed wind speed. Threshold values for quality check are determined by statistical analysis on the standard deviation of 3-component of wind speed obtained by a wind lidar, and the vertical gradient of horizontal wind speed obtained by a radiosonde system. The algorithm includes carrier-to-noise ratio (CNR) check, data availability check, and vertical gradient of horizontal wind speed check. That is, data sets whose CNR is less than -29 dB, data availability is less than 90%, or vertical gradient of horizontal wind speed is less than $-0.028s^{-1}$ or larger than $0.032s^{-1}$ are classified as 'doubtful', and flagged. The developed quality check algorithm is applied to data obtained at Bucheon station for the period from 1 to 30 September 2015. It is found that the number of 'doubtful' data shows maxima around 2000 m high, but the ratio of 'doubtful' to height-total data increases with increasing height due to atmospheric boundary height, cloud, or rainfall, etc. It is also found that the quality check by data availability is more effective than those by carrier to noise ratio or vertical gradient of horizontal wind speed to remove an erroneous noise data.
To determine the wind turbine class in the offshore of the Korean Peninsula, the reference wind speed for a 50-y return period at the hub height of a wind turbine was estimated using the reanalysis data sets. The most recent reanalysis data, ERA5, showed the highest correlation coefficient (R) of 0.82 with the wind speed measured by the Southwest offshore meteorological tower. However, most of the reanaysis data sets except CFSR underestimated the annual maximum wind speed. The gust factor of converting the 1 h-average into the 10 min-average wind speed was 1.03, which is the same as the WMO reference, using several meteorological towers and lidar measurements. Because the period, frequency, and path of typhoons invading the Korean Peninsula has been changing owing to the climate effect, significant differences occurred in the estimation of the extreme wind speed. Depending on the past data period and length, the extreme wind speed differed by more than 30% and the extreme wind speed decreased as the data period became longer. Finally, a reference wind speed map around the Korean Peninsula was drawn using the data of the last 10 years at the general hub-height of 100 m above the sea level.
A predictive model of wind speed in the wind farm has very important meanings. This paper presents an estimation model of wind speed based on time series analysis using the observed wind data at Hangyeong Wind Farm in Jeju island, and verification of the predictive model. In case of Hangyeong Wind Farm and Haengwon Wind Farm, The ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) predictive model was appropriate, and the wind speed estimation model was developed by means of parametric estimation using Maximum likelihood Estimation.
In this study, a three-dimensional Navier-Stokes simulation around Wido Island was performed to analyze the wake effect behind an island. A 10 m/s wind speed and pressure boundary conditions were assigned for the inflow and outflow boundary conditions, respectively. Wido Island was modeled using GIS data. A prevailing wind from the north-northwest direction was determined based on QuikSCAT satellite data. A computational domain of $40km{\times}20km{\times}5km$ covering Wido Island was applied for numerical analysis. Sixty points were specified to extract the wind speed data. A wind speed profile inside the atmospheric boundary layer was compared with a wind profile using a simple power law. It turns out that the wake effect decreases the mean wind speed by 5% more or less, which corresponds to a 14% decrease in wind energy. Thus, the installation of a meteorological mast or development of a wind farm behind Wido Island is not highly recommended.
The probabilistic characterization of wind field characteristics is a significant task for fatigue reliability assessment of long-span railway bridges in wind-prone regions. In consideration of the effect of wind direction, the stochastic properties of wind field should be represented by a bivariate statistical model of wind speed and direction. This paper presents the construction of the bivariate model of wind speed and direction at the site of a railway arch bridge by use of the long-term structural health monitoring (SHM) data. The wind characteristics are derived by analyzing the real-time wind monitoring data, such as the mean wind speed and direction, turbulence intensity, turbulence integral scale, and power spectral density. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method is proposed to formulate the joint distribution model of wind speed and direction. For the probability density function (PDF) of wind speed, a double-parameter Weibull distribution function is utilized, and a von Mises distribution function is applied to represent the PDF of wind direction. The SQP algorithm with multi-start points is used to estimate the parameters in the bivariate model, namely Weibull-von Mises mixture model. One-year wind monitoring data are selected to validate the effectiveness of the proposed modeling method. The optimal model is jointly evaluated by the Bayesian information criterion (BIC) and coefficient of determination, $R^2$. The obtained results indicate that the proposed SQP algorithm-based finite mixture modeling method can effectively establish the bivariate model of wind speed and direction. The established bivariate model of wind speed and direction will facilitate the wind-induced fatigue reliability assessment of long-span bridges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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