The remote-sensng campaign was performed at the Pohang Accelerator Laboratory where is located in a basin 6km inland from Yeongil Bay. The campaign aimed uncertainty assessment of Remtech PA0 SODAR through a mutual comparison with WindCube LIDAR, the remote-sensing equipment for wind resource assessment. The joint observation was carried out by changing the setup for measurement heights three times over two months. The LIDAR measurement was assumed as the reference and the uncertainty of SODAR measurement was quantitatively assessed. Compared with LIDAR, the data availability of SODAR was about half. The wind speed measurement was fitted to a slope of 0.94 and $R^2$ of 0.79 to the LIDAR measurement. However, the relative standard deviation was about 17% under 150m above ground level. Therefore, the Remtech PA0 SODAR is judged to be unsuitable for the evaluation of wind resource assessment and wind turbine performance test, which require accuracy of measurement.
The purpose for installation of offshore weather station is a measurement of wind resources and so on. If weather station is operated, it will be possible to analysis for wind resource and arrangement of wind farm by using measured data. In this paper, we carried out the development of offshore wind resource measurement system for measuring offshore wind resource. Also, In order to monitor for real-time wind data with 1 Hz, we installed the wireless transmission system. All wind characteristic data are sent to the server PC through the this system is connected outport of DataLogger. Transmitted wind data were used in order to look at in the Web-page and tablet PC on a real time basis in a graph. In this paper, we will introduce about the wind resource measurement and remote monitoring system that is the result of study.
For accurate wind resource assessment and wind turbine performance test, it is essential to secure wind data covering a rotor plane of wind turbine including a hub height. In general, we can depict wind speed profile by extrapolating or interpolating the wind speed data measured from a meteorological tower where multiple anemometers are mounted at different heights using a power-law of wind speed profile. The most important parameter of a power-law equation is a vertical wind profile exponent which represents local characteristics of terrain and land cover. In this study, we calculated diurnal vertical wind profile exponents of 8 locations in Jeju Island who possesses excellent wind resource according to the GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) to evaluate its uncertainty. Expanded uncertainty is calculated by combined standard uncertainty, which is the result of composing type A standard uncertainty with type B standard uncertainty. Although pooled standard deviation should be considered to derive type A uncertainty, we used the standard deviation of vertical wind profile exponent of each day avoiding the difficult of uncertainty evaluation of diurnal wind profile variation. It is anticipated that the evaluated uncertainties of diurnal vertical wind profile exponents at 8 locations in Jeju Island are to be registered as a national standard reference data and widely used in the relevant areas.
The only practical way to measure wind resource at high-altitude over 100 m above ground for a feasibility study on a high-rise building integrated wind turbine might be ground-based remote sensing. The remote-sensing campaign was performed at a 145 m-building roof in Jamsil where is a center of metropolitan city Seoul. The campaign aimed uncertainty assessment of Leosphere WindCube LIDAR and Scintec MPAS SODAR through a mutual comparison. Compared with LIDAR, the data availability of SODAR was about 2/3 at 550 m altitude while both showed over 90% under 400 m, and it is shown that the data availability decrease may bring a distortion of statistical analysis. The wind speed measurement of SODAR was fitted to a slope of 0.92 and $R^2$ of 0.90 to the LIDAR measurement. The relative standard deviation of wind speed difference and standard deviation of wind direction difference were evaluated to be 30% and 20 degrees, respectively over the whole measurement heights.
풍력시장은 매년 연 30%정도의 고도 성장률을 보이고 있으며, 점차 늘어나고 있는 추세이다. 국내 풍력발전기 설치 총량은 380MW로 전 세계시장의 0.2%의 점유율을 보이고 있다. 그러나 국내에 설치된 풍력발전기의 90%이상이 해외기업 제품이다. 또한 해상 풍력 발전소 설치를 위한 사전 조사 시스템에 적용되는 데이터로거도 대부분 해외기업 제품으로 막대한 비용이 해외로 유출되는 실정이다. 이에 본 논문에서는 풍력 발전기건설 업무의 효율성과 투자 비용절감을 위한 사전 기상자원 측정 시스템을 제안한다. 사전 기상자원 측정 시스템은 기상탑의 기상 관측 데이터로거 H/W와 무선 브리지, 기상탑 주변의 풍향, 풍속, 온 습도, 일사량, 데이터로거의 전력 상태를 모니터링할 수 있며, 측정된 데이터를 분석할 수 있는 Wind Rose S/W로 구성된 무선 통신(Wifi)기반의 해양 기상자원 측정 데이터로거 및 분석 모니터링 시스템이다.
Saemankeum is well known for its high speed wind, and it is known that the blueprint of a future city around Saemankeum, including new industrial complex, has been planned. As a result, large-scale offshore wind farm, on the basis of the measurement of wind resource for a long time, can be considered, so that generated electricity can be used to meet the energy demand near the wind farm. Wind speed in Kokunsando of Saemankeum is measured and analyzed with its statistical distribution and wind directions. The probability of wind power resource over Kokunsando of Saemangeum is reviewed with the measured data in one island of Kokunsando. According to measured data, the shape and scale factor of Weibull distribution of wind speed are obtained, and then power density is analyzed as well. Through this study, it is clear that the Saemangeum area has a fluent and abundant wind power source to develop the wind farm in Korea.
An analysis of wind environments using computational fluid dynamics and an evaluation of wind resources using measurement data obtained from meteorological observation sites at Homi-Cape, Pohang have been carrid out for siting a wind farm. It was shown that a numerical simulation using computational fluid dynamics would provide reliable wind resource map in complex terrain with land-sea breeze condition. As a result of this investigation, Homi-Cape wind farm with 11.25 ㎿ capacity has been designed for maximum power generation and 25.7 GWh electricity production is predicted.
This paper presents an estimation method of national wind resource potential using a national and GIS(Geographical Information System). The wind resource potential is classified into theoretical, geographical and technical potentials and each category narrows down the previous definition by excluding impossible area to be developed as a wind farm using GIS datasets for onshore and offshore. As a basic unit of wind energy potential at a certain area, API(Average Power Intercepted) is calculated from WPD(Wind Power Density) given by a national wind map which is established by numerical wind simulation, so that a logical and relatively accurate potential estimation is possible comparing with other methods based on a field measurement interpolation which is inevitable to avoid critical assumptions.
A long-term wind resource map was made to provide the key design data for the 2.5 GW Korean West-South Offshore Wind Project, and its reliability was validated. A one-way dynamic downscaling of the MERRA reanalysis meteorological data of the Yeongwang-Gochang offshore was carried out using WindSim, a Computational Fluid Dynamics based wind resource mapping software, to establish a 33-year time series wind resource map of 100 m x 100 m spatial resolution and 1-hour interval temporal resolution from 1979 to 2012. The simulated wind resource map was validated by comparison with wind measurement data from the HeMOSU offshore meteorological tower, the Wangdeungdo Island meteorological tower, and the Gochang transmission tower on the nearby coastline, and the uncertainty due to long-term variability was analyzed. The long-term variability of the wind power was investigated in inter-annual, monthly, and daily units while the short-term variability was examined as the pattern of the coefficient of variation in hourly units. The results showed that the inter-annual variability had a maximum wind index variance of 22.3% while the short-term variability, i.e., the annual standard deviation of the hourly average wind power, was $0.041{\pm}0.001$, indicating steady variability.
This paper introduces remote-sensing data which can be practically applied for offshore wind resource assessment. Development of offshore wind energy is inevitable for Korea to achieve the national dissemination target of renewable energy, i.e., 5% uptil 2010. However, the only available offshore in-situ measurement, marine buoy data would not represent areal wind characteristics. Consequently, remote-sensing technology has been started to apply to offshore wind resource assessment and is actively developing. Among them, NCAR/NCEP reanalysis dataset, QuikSCAT blended dataset, and offshore wind retrieval from SAR imagery are briefly summarized in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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