전 세계적으로 화석연료의 많이 사용이 증가되고 있으며 이로 인해 온실가스가 배출되어 지구 온난화와 환경오염이 심각해지고 있는 실정이다. 지구의 환경오염을 줄이기 위해서 무공해 청정에너지인 신재생에너지에 대한 관심이 증가되는 추세인데, 그중에서도 풍력발전은 환경오염 물질을 배출하지 않고, 자원량이 무한대이기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 풍력발전은 전력 생산량이 불규칙한 단점을 갖고 있어 풍력 터빈의 손상과 전력 생산량이 불규칙적인 문제를 야기하여 이러한 문제점을 보완하기 위해 풍력 발전량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 풍력 발전량을 정확하게 예측하기 위해서 전력 생산량이 급증 또는 급감하는 것을 의미하는 ramp의 특성을 잘 활용해야 한다. 이 논문에서는 예측의 정확도를 높이기 위하여 다계층 신경망을 이용해 예측모델을 구축하였다. 구축된 예측모델은 흔히 사용되는 풍속, 풍향 속성뿐만 아니라 Power Ramp Rate(PRR) 속성까지 사용하였다. 구축된 풍력 발전량 예측모델은 앞서 말한 세 가지 속성을 모두 사용한 경우, 두 속성을 조합하여 사용한 경우 총 4가지 예측모델을 구축하였다. 구축된 4가지 예측모델을 성능평가 한 결과 PRR, 풍속, 풍향의 속성 모두를 사용한 예측모델의 예측 값이 풍력 터빈에서 관측된 관측 값에 가장 근접하였다. 그로 인해 PRR 속성을 사용하면 풍력 발전량의 예측 정확도를 향상 시킬 수 있었다.
Hybrid wind Diesel stand-alone power systems are considered economically viable and effective to create balance between production and load demand in remote areas where the wind speed is considerable for electric generation, and also, electric energy is not easily available from the grid. In Wind diesel hybrid system, the wind energy system is the main constitute and diesel system forms the back up. This type of hybrid power system saves fuel cost, improves power capacity to meet the increasing demand and maintains the continuity of supply in the system. Problem we face in this system is that even after producing enough power through wind turbine system, considerable portion of this power needs to be dumped due to short term oversupply of power and to maintain the frequency within close tolerances. As a result remaining portion of total energy supplied comes from the diesel generator to overcome the temporal energy shortage. This scenario decreases the overall efficiency of hybrid power system. In this study, efficient Simulink modeling for wind-diesel hybrid system is proposed and some simulations study is carried out to verify the feasibility of the proposed scheme.
This paper proposes an application of energy storage devices (ESD) for low-voltage ride-through (LVRT) capability enhancement and power smoothening of doubly-fed induction generator (DFIG) wind turbine systems. A grid-side converter (GSC) is used to maintain the DC-link voltage. Meanwhile, a machine-side converter (MSC) is used to control the active and reactive powers independently. For grid disturbances, the generator output power can be reduced by increasing the generator speed, resulting in an increased inertial energy of the rotational body. Design and control techniques for the energy storage devices are introduced, which consist of current and power control loops. Also, the output power fluctuation of the generator due to wind speed variations can be smoothened by controlling the ESD. The validity of the proposed method has been verified by PSCAD/EMTDC simulation results for a 2 MW DFIG wind turbine system and by experimental results for a small-scale wind turbine simulator.
The probabilistic nature of renewable energy, especially wind energy, increases the needs for new forms of planning and operating with electrical power. This paper presents a novel approach for determining the short-term generation schedule for optimal operations of wind energy-integrated power systems. The proposed probabilistic security-constrained optimal power flow (P-SCOPF) considers dispatch, network, and security constraints in pre- and post-contingency states. The method considers two sources of uncertainty: power demand and wind speed. The power demand is assumed to follow a normal distribution, while the correlated wind speed is modeled by the Weibull distribution. A Monte Carlo simulation is used to choose input variables of power demand and wind speed from their probability distribution functions. Then, P-SCOPF can be applied to the input variables. This approach was tested on a modified IEEE 30-bus system with two wind farms. The results show that the proposed approach provides information on power system economics, security, and environmental parameters to enable better decision-making by system operators.
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.
The energy demand of the world is increasing rapidly, mainly using fossil energy, which causes environmental damage. The wind is free and clean energy to solve the environmental problems. Thailand is one of the developing nations, and the majority of its energy is obtained from petroleum, natural gas and coal. The objective of this study is to test the characteristics of wind energy at Khon Kaen in Thailand. The wind measurement tools, the 3-cup anemometers to measure wind speed, and wind vanes to measure wind direction, were mounted on a wind tower mast to record wind data at the heights of 60, 90 and 120 meters above ground level (AGL) for 5 years between January 2012 and December 2016. The results show that the annual mean wind speeds were 3.79, 4.32 and 4.66 m/s, respectively. The highest mean wind speeds occurred in June, August and December, in order, and the lowest occurred in September. The majority of prevailing wind directions were from the North-East and South-West directions. The average annual wind shear coefficient was 0.297. Furthermore, five wind turbines with rated power from 0.85 to 4.5 MW were selected to estimate the wind energy output and it was found that the maximum AEP and CF were achieved from the low cut-in speed and high hub-height wind turbines. This important information will help to develop wind energy applications, such as the plan to produce electricity and the calculation of the wind load that affects tall and large structures.
This paper reports an experimental investigation to design a tree-shaped wind power system using piezo-electric materials. The proposed system is to produce power if wind is strong enough to produce any bending motions in the energy converting elements, i.e., piezo-electric materials. Two different kinds of piezoelectric materials are used in the present study to produce power by scavenging energy from the wind. The soft flexible one made the leaf element while the hard one was applied to the trunk portion of the tree requiring rather strong winds to generate any power. Although small, each leaf deems to play the role of a power producer and currents are continuously trickling down to the storage battery installed at the bottom of the system.
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.
최근 세계경기가 회복되고 미국 및 중국 등 주요 국가들의 신성장동력산업 육성정책이 강화됨에 따라 신재생에너지의 글로벌 경쟁이 더욱 치열한 양상으로 전개되고 있다. 신재생에너지 개발의 일환으로 주요 선진국 및 우리나라도 풍력발전에 많은 자금을 투입하여 개발 및 풍력발전소 건설을 추진하고 있다. 세계 풍력발전 시장은 약 700억 달러 규모로 더욱 증가할 것으로 예상되며, 이에 우리나라도 풍력발전의 국내 설치뿐만 아니라 해외진출도 적극 고려하고 있다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 산업연관분석을 이용하여 풍력발전의 해외수출이 국내 경제에 미치는 파급효과를 분석하고자 한다. 특히 경제적 파급효과로 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과의 3가지를 분석하되, 수요유도형 모형을 적용한 분석 결과를 제시한다. 한국은행 산업연관표 통합소분류 기준 168부문 중에서 11개 부문을 풍력발전 관련 부문이라 정의한 후, 풍력발전 관련산업을 중심에 놓고 이를 외생화하여 분석한다. 1,000억원 규모의 풍력발전을 해외로 수출하였을 경우, 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과는 각각 2,050억원, 678억원, 1,054명으로 분석되었다.
Wind power is one of most promising renewable energy. The output capacity of large wind turbine has been increased for off-shore application. Number of installation of small wind turbine also has been increased for the stand-alone and off-grid application of remote area and recently small wind turbine equipped with lamp on the pole is used for street lamp. Maximum wind energy must be extracted by wind turbine within rated wind speed. Power must be controlled to protect the system such as blade, generator, and power system above the rated wind speed. In this paper, small wind power system of 800W rating for battery charging is implemented and output power control by furling system is verified at wind tunnel test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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