Accurate forecasting of wind power is important for grid operation. Wind power has intermittent and nonlinear characteristics, which increases the uncertainty in wind power generation. In order to accurately predict wind power generation with high uncertainty, it is necessary to analyze the factors affecting wind power generation. In this paper, 6 factors out of 11 are selected for more accurate wind power generation forecast. These are wind speed, sine value of wind direction, cosine value of wind direction, local pressure, ground temperature, and history data of wind power generated.
The importance of power system stability has been emphasized with an increase of wind energy penetration in the power system. Accordingly, the guarantee on various control capabilities, including active and reactive power control of wind farms, was regarded as the most important aspect for the connection to the grid. To control the wind farm active power, the wind farm controller was introduced. The wind farm controller decides the power set points for each wind turbine generating unit and each wind turbine generating unit controls its power according to the set points from the wind farm controller. Therefore, co-relationship between wind farm controller and wind turbine controllers are significantly important. This paper proposes some control methods of wind farm active power control based on modified wind turbine control for power system stability and structures to connect wind turbine controllers to wind farm controller. Besides, this paper contributes to development of control algorithm considering not only electrical components but also mechanical components. The proposed contributions were verified by full simulation including power electronics and turbulent wind speed. The scenario refers to the active power control regulations of the Eltra and Elkraft system in Denmark.
Because of the nature of wind, the output power of wind turbines fluctuates according to wind speed variation. Therefore, many countries have set up wind-turbine interconnection standards usually named as Grid-Code to regulate the output power of wind farms to improve power system reliability and power quality. This paper proposes three operation modes of wind farms such as maximum power point tracking (MPPT) mode, single wind turbine control mode and wind farm control mode to control the output power of wind turbines as well as overall wind farms. This paper also proposes an operation scheme of wind farm to alleviate power fluctuation of wind farm by choosing the appropriate control mode and coordinating multiple wind turbines in consideration of grid conditions. The performance of the proposed scheme is verified via simulation studies in PSCAD/EMTDC with doubly-fed induction generator (DFIG) based wind turbine models.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.6
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pp.918-922
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2016
As the number of wind farms operating has increased, the interest of the central unit commitment and dispatch for wind power has increased as well. Wind power forecast is necessary for effective power system management and operation with high wind power penetrations. This paper presents the centralized wind power forecasting method, which is a forecast to combine all wind farms in the area into one, using time series models. Also, this paper proposes a prediction model modified with wind forecast error compensation. To demonstrate the improvement of wind power forecasting accuracy, the proposed method is compared with persistence model and new reference model which are commonly used as reference in wind power forecasting using Jeju Island data. The results of case studies are presented to show the effectiveness of the proposed wind power forecasting method.
This paper describes evaluation results of the wind power penetration limit (WPPL) and the wind energy penetration (WEP) in the Mongolian central power system (MCPS). A wind power plant (WPP) in a power system possesses an output power limit because the power system must maintain a balance between the generation and consumption of electricity at all times in order to achieve an adequate level of quality. The instantaneous penetration limit (IPL) of wind generation at a load is determined as the minimum of the three technical constraints: the minimum output, the ramp rate capability, and the spinning reserve of the conventional generating units. In this paper, a WPPL is defined as the maximum IPL divided by the peak load. A maximal variation rate (VR) of wind power is a major factor in determining the IPL, WPPL, and WEP. This paper analyzes the effects of the maximal VR of wind power on the WPPL, WEP, and capacity factor (CF) in the MCPS. The results indicate that a small VR can facilitate a large amount of wind energy while maintaining a high CF with increased wind power penetration.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.2
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pp.186-192
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2014
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 Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.2
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pp.158-164
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2018
Wind power forecast is critical for efficient power system operation. However, wind power has high forecasting errors due to uncertainty caused by the climate change. These forecasting errors can have an adverse impact on the power system operation. In order to mitigate the issues caused by the wind power forecasting error, wind power curtailment and energy storage system (ESS) can be introduced in the power system. These methods can affect the economics of wind power resources. Therefore, it is necessary to evaluate the economics of the methods for mitigating the wind power forecasting error. This paper attempts to analyze the economics of wind power curtailment and ESS operation for mitigating wind power forecasting error. Numerical simulation results are presented to show the economic impact of wind power curtailment and ESS operation.
A model that precisely forecasts how much wind power is generated is critical for making decisions on power generation and infrastructure updates. Existing studies have estimated wind power from wind speed using forecasting models such as ANFIS, SMO, k-NN, and ANN. This study applies a projected clustering technique to identify wind power patterns of wind turbines; profiles the resulting characteristics; and defines hourly and daily power patterns using wind power data collected over a year-long period. A wind power pattern prediction stage uses a time interval feature that is essential for producing representative patterns through a projected clustering technique along with the existing temperature and wind direction from the classifier input. During this stage, this feature is applied to the wind speed, which is the most significant input of a forecasting model. As the test results show, nine hourly power patterns and seven daily power patterns are produced with respect to the Korean wind turbines used in this study. As a result of forecasting the hourly and daily power patterns using the temperature, wind direction, and time interval features for the wind speed, the ANFIS and SMO models show an excellent performance.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.11
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pp.1571-1577
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2012
This paper presents a method for assessing the voltage sag performance of power system involving wind power generation. Wind power generation is considered as one of the most desirable renewable energy sources. However, wind power generation have uncertain energy output and it is difficult to control the output. The existing methods of voltage sag assessment are not reflected the characteristics of wind power generation. Therefore, in order to more accurately assess the voltage sag performance, the probability of wind power operation is evaluated. In this paper, the probability is determined by combining the wind speed model with the output curve of wind turbine. The probability of wind power operation is reflected as a parameter in voltage sag assessment. The proposed method can provide more accurate results of voltage sag assessment for the case involving the wind power generation.
This paper addresses on a wind power system with BESS(Battery Energy Storage System). The concerned system consists of four parts: the wind speed production model, the wind turbine model, configure capacity of the battery energy storage, battery model and control of the BESS. First of all, we produce wind speed by 4-component composite wind speed model. Secondly, the maximum available wind power is determined by analyzing the produced wind speed and the characteristic curve of wind power. Thirdly, we configure capacity of the BESS according to wind speed and characteristic curve of wind speed-power. Then, we propose a control strategy to track the power reference. Finally, some simulations have been demonstrated to visualize the feasibility of the proposed methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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