Wind monitoring system is an absolutely-required system for assessing a performance and fatigue load of the wind energy generator in an on-shore wind energy experimental research complex. It was implemented for the purpose of monitoring the wind information measured from a meteorological tower at the monitoring house and of utilizing the measured data for the performance assessment, by using the LabVIEW program. Then, by adding the performance assessment-related data acquired from the wind energy generator during the performance assessment and the data recorder for synchronizing the data of meteorological tower, the system was implemented. Because it transmitted the data by converting the output 'RS-232' of data logger which measures the wind condition into CAN protocol, the data error rate was minimized, This paper is intended to explain the developed wind data monitoring system.
In this paper, how to design the wind power generation system is presented. It is shown that the wind system optimization can be achieved by consideration of the four factors; wind statistics, efficiency of conversion of wind energy to electrical energy, average annual energy extracted and load factor. The wind is characterized by a weibull probability function. The Weibull parameter is calculated for the characterizing wind and the primary design specification of ten different sites. Some graphs are presented, which can be used to design a wind system for maximum output of a specified load factor at given site. Two different systems, $V_c=0.4V_R$ and $V_c=0.5V_R$ are discussed, as samples, for investigation of the effects on the system through the variation of cut-in speed.
Antarctic King Sejong Station was established in King George Island, the South Pole in 1988, and has been executing the monitoring studies on the change of antarctic natural environment. As an available power, the wind energy generator has been used in the form of hybrid with mainly diesel generator. Because the wind generation power sharply changes by wind energy, it must be careful during the system operation. When the power system becomes stable, the output performance of wind energy generator becomes stable. But, in case of unstable system, the errors frequently occur on the wind energy generator and it badly impacts the power system by output of wind energy generator. The purpose of this paper is to analyze suitability while operating the system of 10kW wind energy generator at Antarctic King Sejong Station, an isolated area, and to analyze the problem and improvements by power quality.
This paper proposes an alternative method to evaluate the effect of wind power to the power system stability with small disturbance. Alternatively, available techniques for stability analysis of a power system based on deterministic methods are less accurate for high penetration of wind power. Numerical simulations of random behaviors are computationally expensive. A stochastic stability index (SSI) is proposed for the power system stability evaluation based on the theory of stochastic stability and energy function, specifically the stochastic derivative of the relative well-defined energy function and the critical energy. The SSI is implemented on the modified nine-bus system including wind turbines under different conditions. A doubly-fed induction generator (DFIG) wind turbine is characterized and modeled using measured wind data from several sites in Thailand. Each of the obtained wind power data is analyzed. The wind power effect is modeled considering the aggregated effect of wind turbines. With the proposed method, the system behavior is properly predicted and the stability is quantitatively evaluated with less computational effort compared with conventional numerical simulation methods.
New concept of wind energy conversion system is proposed to increase the energy density at a given working space. The quality of wind for wind power generation is depend on its direction and speed. However, the quality is not good on land because wind direction is changeable all the time and the speed as well. The most popularly operated wind turbine system is an axial-flow free turbine. But its conversion efficiency is less than 30% and even less than 20% considering the operating time. In this research, a cross-flow type wind turbine system is proposed with a convergent-divergent duct system to accelerate the low speed wind at the inlet of the wind turbine. Inlet guide vane is also introduced to the wind turbine system to have continuous power generation under the change of wind direction. In here, the availability of wind energy generation is evaluated with the change of the size of the inlet guide vane and the optimum geometry of the turbine impeller blade was found for the innovative wind power generation system.
One of the biggest environmental issues that our world has been facing is climate change. In order to cope with such environmental issues, the world is putting a great deal of effort into energy conservation. The building sector, in particular, consumes 36% of the energy consumed worldwide and emits considerable amount of greenhouse gases. Therefore, introduction of renewable energies in the building sector is highly recommended. Renewable energy sources that can be utilized in the building sector include sunlight, solar heat, geothermal heat, fuel cells and wind power. The wind power generation system which converts wind energy into electrical energy has advantages in that wind is an unlimited and pollution-free resource. It is suitable to be connected to existing buildings because many years of operational experience and the enhanced stability of the system have made it possible to downsize the electrical generator. In case of existing buildings, it is necessary to consider the live loads of the buildings to connect the wind power generation system. This paper, through the connection of the wind power generation with existing buildings, promotes reduction of greenhouse gas emissions and energy independence by reducing energy consumption in the building sector. In order to connect the wind power generation system with an exciting building, the live load of the building and the area of the rooftop should be considered. The installable model is selected by comparing the live load of the building and the load of the wind power generation system. The maximum number of the wind turbines that can be installed is obtained by considering the separation distance between the wind turbines within the area of the rooftop. Installations are divided into single installations and multiple installations of two different types of wind turbines. After determining the maximum installable number, the optimal model that can achieve the maximum annual power generation will be selected by comparing the respective total annual amount of the power generation of different models.
The Jeju-Korea power system is a small-sized network with a system demand ranging from a autumn minimum of 350MW to a summer peak of 716MW. Because Jeju island is well exposed to north-east winds with high speed, applications to connect to Jeju power system are flooded. Considering physical/environmental constraints, Jeju Self-governing Province has also target for the wind power capacity of 1,350MW by 2020. It amounts to two or three times of Jeju average-demand power and wind power limit capacity announced by Korea Power Exchange (KPX) company. Wind farm connection agreements will be signed to maximize utilization of wind resource. In spite of submarine cable HVDC connected to Korea mainland, Jeju power system is independently operated by frequency and reserve control. This study reevaluates wind power limit based on the KPX criteria from 2016 to 2020. First of all wind power generation limit are affected by off-peak demand in Jeju power system. Also the possibility capacity rate of charging wind power output is evaluated by using energy storage system (ESS). As a result, in case of using 110MWh ESS, wind power limit increases 33~55MW(30~50% of ESS), wind power constraint energy decreases from 68,539MWh to 50,301MWh and wind farm capacity factor increases from 25.9 to 26.1% in 2020.
Recently wind energy penetration into power systems has increased. Wind power, as a renewable energy source, plays a different role in the power system compared to conventional power generation units. As long as only single and small wind power units are installed in the power system, wind power does not influence power system operation and can easily be integrated. However, when wind power penetration reaches a significantly high level and conventional power production units are substituted, the impact of wind power on the power system becomes noticeable and must be handled. The connection of large wind turbines and wind farms to the grid has a large impact on grid stability. The electrical power system becomes more vulnerable to and dependent on wind energy production, and therefore there is an increased concern about the large wind turbines impact on grid stability. In this work, a new type of fuzzy logic controller for the frequency control of wind farms is proposed and its performance is verified using SimWindFarm toolbox which was developed as part of the Aeolus FP7 project.
The use of the wind energy resource is a rapidly growing area world-wide. The number of installed units is continuously increasing, and therefore, it is important to respect and to deal with the impact of wind power generation system. From the view of an electric grid utility, there is a major problem with the impact of the wind system on the voltage of the electric grid, to which a turbine is connected. In this paper, it is investigated the voltage impact and transient state analysis on distribution line, with which wind power generation system is connected. Connections of wind power system usually occur to voltage drop due to reactive power absorption and sometime result in higher than nominal voltage.
We are carried out power performance testing for 3MW wind turbine system at Je-ju wind turbine testing Site and analyzed measured data which was stored through monitoring system. In this paper, we described the power performance testing results and analyzed an uncertainty of measured data sets. The power curve with measured power data is closely coincide with designed power curve except for the low wind speed sections(4m/s~7m/s) and the annual energy production which is given Ray leigh distribution was included with 1.5~5.9% of uncertainty in the wind speed region as 4~11m/s. Although the deviation of curve between measured power and designed power is high, the difference of annual energy production is low in the low wind speed region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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