In this study, synthetic time series wind data was generated numerically using a second-order Markov chain. One year of wind data in 2020 measured by the AWS on Wido Island was used to investigate the statistics for measured wind data. Both the transition probability matrix and the cumulative transition probability matrix for annual hourly mean wind speed were obtained through statistical analysis. Probability density distribution along the wind speed and autocorrelation according to time were compared with the first- and the second-order Markov chains with various lengths of time series wind data. Probability density distributions for measured wind data and synthetic wind data using the first- and the second-order Markov chains were also compared to each other. For the case of the second-order Markov chain, some improvement of the autocorrelation was verified. It turns out that the autocorrelation converges to zero according to increasing the wind speed when the data size is sufficiently large. The generation of artificial wind data is expected to be useful as input data for virtual digital twin wind turbines.
Aerodynamic torque of wind turbine has nonlinear properties. Nonlinearity of aerodynamic torque is very important in wind turbine in the aspect of control. The traditional torque control method using optimal mode gain has been applied in many wind turbines but its response is slower as wind turbine size is larger. In this paper, a torque control method using a nonlinear parameter of rotor speed among nonlinear properties of aerodynamic torque. Simulink model is implemented to obtain the nonlinear parameter of rotor speed and numerical simulations for a 2MW wind turbine are carried out and simulation results for the traditional and proposed torque control methods are compared.
This study investigates a long-term variation of the annual extreme value for the instantaneous wind speed and the daily precipitation during 56 years (1951-2006) in Korea. Results show that there is a uptrend for both wind and precipitation extreme records, although regional trends are different from overall pattern in some places, particularly for wind speed. The estimated linear trends are 230 mm/56 yr in the daily precipitation and $15ms^{-1}$/56 yr in the maximum instantaneous wind speed. For precipitation, other indexes such as total annual precipitation, the number of extreme precipitation event, and precipitation intensity have dramatically increased as well, while there has been a clear downtrend for the number of strong wind events (> $14ms^{-1}$). It is found that the minimum surface pressure recorded during typhoon attacks in Korea tends to be decreasing, about 10 hPa/56 yr. This partly explains why the extreme values in the precipitation are increasing in Korea.
In this study, the artificial neural network (ANN) method was used for estimating the monthly mean wind speed of Sivas, in the central part of Turkey. Eighteen years of wind speed data obtained from nine measurement stations during the period of 2000-2017 at 10 m height was used for ANN analysis. It was found that mean absolute percentage error (MAPE) ranged from 3.928 to 6.662, mean bias error (MBE) ranged from -0.089 to -0.003, while root mean square error (RMSE) ranged from 0.050 to 0.157 and R2 ranged from 0.86 to 0.966. ANN models provide a good approximation of the wind speed for all measurement stations, however, a tendency to underestimate is also obvious.
his dissertation is on power control system for MW-class wind turbine. Especially, the control purpose is reduction in electrical power and rotor speed. The base control structure is power curve tracking control using variable speed variable pitch operational type. For the reduction of fluctuations, more control algorithm is needed in above rated wind conditions. Because general pitch control system is low dynamic response as compared with the wind speed change. So, this paper introduces about the pitch feed forward control to minimize fluctuations of the electrical power and rotor speed. To maintain rated electrical power, the algorithm of feed forward control adds feed forward pitch amount to the pitch command of power curve tracking control. The effectiveness of the feed forward control is verified through the simulation.
To increase the efficiency of a wind energy conversion system (WECS), the maximum power point tracking (MPPT) algorithm is usually employed. This paper proposes an optimal MPPT algorithm which tracks a sudden wind speed change condition fast. The proposed method can be implemented without the prior information on the wind turbine parameters, generator parameters, air density or wind speed. By investigating the directions of changes of the mechanical output power in wind turbine and rotor speed of the generator, the proposed MPPT algorithm is able to determine an optimal speed to achieve the maximum power point. Then, this optimal speed is set to the reference of the speed control loop. As a result, the proposed MPPT algorithm forces the system to operate at the maximum power point by using a three-phase converter. The simulation results based on the PSIM are given to prove the effectiveness of the proposed method.
The main cause of global warming is carbon dioxide generated from the use of fossil fuels, and active research on the reduction of carbon is in progress to slow down the increasing global warming. Wind turbines generate electricity from kinetic energy of wind and are considered as representative for an energy source that helps to reduce carbon emission. Since the kinetic energy of wind is proportional to the cube of the wind speed, the intensity of wind affects wind farm construction validity the most. Therefore, to organize a wind farm, validity analysis should be conducted first through measurement of the wind resources. To facilitate the approval and permission and reduce installation cost, measuring sensors should be installed at locations below the actual wind turbine hub. Wind conditions change in shape with air density, and air density is most affected by the variable sterrain and surface type. So the magnitude of wind speed depends on the ground altitude. If wind conditions are measured at a location below the wind turbine hub, the wind speed has to be extrapolated to the hub height. This correction of wind speed according to height is done with the Deacon equation used in the statistical analysis of previously observed data. In this study, the optimal Deacon equation parameter was obtained through the analysis of the correction of the wind speed error with the Deacon equation based on the characteristics of terrain.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.4
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pp.533-538
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2016
In a power grid that has a high penetration of wind power, the highly-fluctuating output power of wind turbine generators (WTGs) adversely impacts the power quality in terms of the system frequency. This paper proposes a power smoothing scheme of a variable-speed WTG that can smooth its fluctuating output power caused by varying wind speeds, thereby improving system frequency regulation. To achieve this, an additional loop relying on the frequency deviation that operates in association with the maximum power point tracking control loop, is proposed; its control gain is modified with the rotor speed. For a low rotor speed, to ensure the stable operation of a WTG, the gain is set to be proportional to the square of the rotor speed. For a high rotor speed, to improve the power smoothing capability, the control gain is set to be proportional to the cube of the rotor speed. The performance of the proposed scheme is investigated under varying wind speeds for the IEEE 14-bus system using an EMTP-RV simulator. The simulation results indicate that the proposed scheme can mitigate the output power fluctuation of WTGs caused by varying wind speeds by adjusting the control gain depending on the rotor speed, thereby supporting system frequency regulation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1271-1279
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2013
In this paper, a study on the prediction method of basic wind speed at the construction site of long-span bridge using short-term measurements was conducted. To determine the basic wind speed in the wind resistant design for the long-span bridge away from the weather station, statistical analysis of long-term data at site is required. Wind observation mast was installed at site, and short-term measurements were gathered and the correlation analysis between the site and the station was done using regression analysis and MCP(Measure-Correlate-Predict). The long-term wind data of the site was obtained from correlation formula after topographical revision of long-term data of the station. And basic wind speed could be estimated by extreme probability distribution analysis. The research results show that the wind speed by regression analysis is predicted lower than by MCP and after this study a series of correlation analyses at several sites will show clearly the difference two methods. And also a quality control of long-term wind data is very important in estimation of wind speed.
The accurate wind speed information at the hub height of a wind turbine is very essential to the exact estimation of the wind turbine power performance testing. Several methods on the site calibration, which is a technique to estimate the wind speed at the wind turbine's hub height based on the measured wind data using a reference meteorological mast, are introduced. A site calibration result and the wind resource assessment for the Taekwanryung test site are presented using a one-month wind data from a reference meteorological mast and a temporal mast installed at the site of wind turbine. From this analysis, it turns out that the current location of the reference meteorological mast is wrongly determined, and the self-developed codes for the site calibration are working properly. Besides, an analysis on the uncertainty allocation for the wind speed correction using site calibration is performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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