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.
Since main portion of the required electric power in Jeju Island is provided from the mainland through two HVDC lines, Jeju HVDC has a most significant impact on Jeju power system. Average wind speed of Jeju Island is the highest among several candidates in South Korea. So, Jeju Island has been a suitable site for the construction of wind farms where several wind farms are now operating and several others to be sited. Since the large-scale wind generation could have adverse impacts on the stable operation of Jeju power system, wind power is also important for the stability of Jeju power system. Therefore, accurate modeling of Jeju HVDC and wind farms is required for stability analysis of Jeju power system. In this paper, PSS/E-based dynamic modeling of Jeju HVDC and DFIG wind farms is proposed. Model-writing technique of PSS/E is used to develop USRAUX model and USRMDL model for controlling the frequency of HVDC and imposing an operation limit of wind power, respectively. Dynamic characteristics of Jeju HVDC and DFIG wind farms are analyzed through the dynamic simulations. The simulation results show the effectiveness of the developed models for Jeju power system.
The dependence between wind speeds in multiple wind sites has a considerable impact on the reliability of power systems containing wind energy. This paper presents a new method to generate dependent wind speed time series (WSTS) based on copulas theory. The basic feature of the method lies in separating multivariate WSTS into dependence structure and univariate time series. The dependence structure is modeled through the use of copulas, which, unlike the cross-correlation matrix, give a complete description of the joint distribution. An autoregressive moving average (ARMA) model is applied to represent univariate time series of wind speed. The proposed model is illustrated using wind data from two sites in Canada. The IEEE Reliability Test System (IEEE-RTS) is used to examine the proposed model and the impact of wind speed dependence between different wind regimes on the generation system reliability. The results confirm that the wind speed dependence has a negative effect on the generation system reliability.
Though hilly topography influences both wind speeds and directions aloft, only the influence on wind speeds, i.e. the speed-up effect, has been thoroughly investigated. Due to the importance of a model showing the spatial variations of wind directions above hilly terrains, it is worthwhile to systematically assess the applicability and limitations of the model describing the influence of hilly topographies on wind directions. Based on wind-tunnel test results, a model, which describes the horizontal and vertical variations of the wind directions separately, has been proposed in a companion paper. CFD (Computational Fluid Dynamics) techniques were employed in the present paper to evaluate the applicability of the proposed model. From the investigation, it has been found that the model is acceptable for describing the vertical variation of wind directions by a shallow hill whose primary-to-secondary axis ratio (aspect ratio) is larger than 1. When the overall hill slope exceeds $20^{\circ}$, the proposed model should be used with caution. When the aspect ratio is less than 1, the proposed model is less accurate in predicting the spatial variation of wind directions in the wake zone in a separated flow. In addition, it has been found that local slope of a hill has significant impact on the applicability of the proposed model. Specifically, the proposed model is only applicable when local slope of a hill varies gradually from 0 (at the hill foot) to the maximum value (at the mid-slope point) and then to 0 (at the hill top).
This paper deals with a pitch control for reducing load of the wind turbine system. To make a model of the wind turbine system, the Momentum Theory and Blade Element Theory are used. Considering wind shear, wind model was also built. Due to a difference of the wind speed between upper parts and lower parts of the sweep area, overturning moment of the wind turbine is generated. So, in this paper through analyzing of the system model of the wind turbine, a control algorithm which was able to achieve both maintaining power and reducing overturning moment was proposed. Using matlab simulink, controller performance was verified.
The design of high-rise building is often influenced by wind-induced motions such as accelerations and lateral deflections. Consequently, the building's structural stiffness and dynamic (vibration periods and damping) properties become important parameters in the determination of such motions. The approximate methods and empirical expressions used to quantify these parameters at the design phase tend to yield values significantly different from each other. In view of this, there is a need to examine how actual buildings in the field respond to dynamic wind loading in order to ascertain a more realistic model for the dynamic behavior of buildings. This paper describes the findings from full-scale measurements of the wind-induced response of typical high-rise buildings in Singapore, and recommends an empirical forecast model for periods of vibration of typical buildings in Singapore, an appropriate computer model for determining the periods of vibration, and appropriate expressions which relate the wind speed to accelerations in buildings based on wind tunnel force balance model test and field results.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제18권2호
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pp.136-140
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2018
We propose an improved semi-empirical scattering model for X-band radar backscattering from rough sea surfaces. This new model has a wider validity range of wind speeds than does the existing semi-empirical sea spectrum (SESS) model. First, we retrieved the small-roughness parameters from the sea surfaces, which were numerically generated using the Pierson-Moskowitz spectrum and measurement datasets for various wind speeds. Then, we computed the backscattering coefficients of the small-roughness surfaces for various wind speeds using the integral equation method model. Finally, the large-roughness characteristics were taken into account by integrating the small-roughness backscattering coefficients multiplying them with the surface slope probability density function for all possible surface slopes. The new model includes a wind speed range below 3.46 m/s, which was not covered by the existing SESS model. The accuracy of the new model was verified with two measurement datasets for various wind speeds from 0.5 m/s to 14 m/s.
본 연구에서는 지리정보기반의 강풍위해지도를 개발하였으며, 이는 지표조도모형, 지형할증모형, 균일강풍지도로 구성된다. 지표조도모형은 지표조도가 지표풍에 미치는 영향을 반영하기 위해서 개발되었다. 지형에 의한 풍속할증을 반영하기 위하여 지형 할증모형을 개발하였다. 지형에 의한 풍속할증은 건축구조설계기준(2005)을 채용하여 산정하였다. 균일강풍지도는 기상자료를 이용한 빈도분석법과 태풍 시뮬레이션을 통하여 개발되었다. 본 연구에서 개발한 강풍위해성 평가방법을 통한 강풍위해지도가 강풍에 의한 손실, 피해 및 보험료율 산정에 적용될 수 있음을 보였다.
This study investigates the characteristics of surface wind in North Korea using mesoscale model WRF. Hourly wind fields were simulated for one year representing mean characteristics of an 11-years period from 1998 to 2008. The simulations were performed on a nested grid from 27 km to 1 km horizontal resolution. The simulated wind map at 10 m above ground level is verified with 27 surface observations. Statistical verification skill score indicates that wind speed tends to overestimate in surface layer. The average RMSE value of the simulated wind speed is around $2.8ms^{-1}$. Wind map in North Korea showed that strong wind speed is distributed in the mountainous and western coastal region. The results of this wind mapping study contribute for the founding of wind energy potential location.
Dhunny, Asma Z.;Lollchund, Michel R.;Rughooputh, Soonil D.D.V.
Wind and Structures
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제20권4호
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pp.565-578
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2015
A wind energy assessment is an integrated analysis of the potential of wind energy resources of a particular area. In this work, the wind energy potentials for Mauritius have been assessed using a Computational Fluid Dynamics (CFD) model. The approach employed in this work aims to enhance the assessment of wind energy potentials for the siting of large-scale wind farms in the island. Validation of the model is done by comparing simulated wind speed data to experimental ones measured at specific locations over the island. The local wind velocity resulting from the CFD simulations are used to compute the weighted-sum power density including annual directional inflow variations determined by wind roses. The model is used to generate contour maps of velocity and power, for Mauritius at a resolution of 500 m.
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