Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.30
no.6
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pp.608-613
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2019
The purpose of the present study is to analyze and evaluate the performance of a small Darrieus wind turbine installed at the Urumsil region of Deokjeok-do Island in the west of South Korea 50 km away from Incheon. This place has no government electricity so alternate resources of energy needed to be installed there. For this purpose a small Darrieus wind turbine with the capacity of 1.5 kW was developed and installed at the site. The experimental power output of the wind turbine is less than the designed power at the same values of wind speed. This power loss is mainly due to the highly unsteady nature wind of sudden changes in magnitude of wind speed and wind angle. The results of current study can be used to make a future power generation plan for Deokjeok-do and other nearby small islands.
Sensitivity analysis of wind resource micrositing has been performed through the application case at the Antarctic King Sejong station with the most representative micrositing softwares: WAsP, WindSim and Meteodyn WT. The wind data obtained from two met-masts separated 625m were applied as a climatology input condition of micro-scale wind mapping. A tower shading effect on the met-mast installed 20m apart from the warehouse has been assessed by the CFD software Fluent and confirmed a negligible influence on wind speed measurement. Theoretically, micro-scale wind maps generated by the two met-data located within the same wind system and strongly correlated meteor-statistically should be identical if nothing influenced on wind prediction but orography. They, however, show discrepancies due to nonlinear effects induced by surrounding complex terrain. From the comparison of sensitivity analysis, Meteodyn WT employing 1-equation turbulence model showed 68% higher RMSE error of wind speed prediction than that of WindSim using the ${\kappa}-{\epsilon}$ turbulence model, while a linear-theoretical model WAsP showed 21% higher error. Consequently, the CFD model WindSim would predict wind field over complex terrain more reliable and less sensitive to climatology input data than other micrositing models. The auto-validation method proposed in this paper and the evaluation result of the micrositing softwares would be anticipated a good reference of wind resource assessments in complex terrain.
The mean wind speed and turbulence intensity profiles in the atmospheric boundary layer were extracted from a LIDAR remote sensing campaign in order to apply for CFD validation. After considering the semi-steady state field data requirements to be used for CFD validation, a neutral atmosphere campaign period, in which the main wind direction and the power-law exponent of the wind profile were constantly maintained, was chosen. The campaign site at the Pohang Accelerator Laboratory, surrounded by 40~50m high hills, with an apartment district spread beyond the hills, is to be classified as a semi-complex terrain. Nevertheless, wind speed profiles measured up to 100m above the ground fitted well into a theoretical-experimental logarithmic-law equation. The LIDAR remote-sensing data of the sub-layer of the atmospheric boundary layer has been proven to be superior to the data obtained by conventional extrapolation of the wind profile with 2 or 3 anemometer measurements.
This paper describes a real-time hardware simulator for a grid-tied Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG) wind power system, which consists of an anemometer, a data logger, a motor-generator set with vector drive, and a back-to-back power converter with a digital signal processor (DSP) controller. The anemometer measures real wind speed, and the data is sent to the data logger to calculate the turbine torque. The calculated torque is sent to the vector drive for the induction motor after it is scaled down to the rated simulator power. The motor generates the mechanical power for the PMSG, and the generated electrical power is connected to the grid through a back-to-back converter. The generator-side converter in a back-to-back converter operates in current control mode to track the maximum power point at the given wind speed. The grid-side converter operates to control the direct current link voltage and to correct the power factor. The developed simulator can be used to analyze various mechanical and electrical characteristics of a grid-tied PMSG wind power system. It can also be utilized to educate students or engineers on the operation of grid-tied PMSG wind power system.
In case of Typhoon Dianmu, the temperature, wind speed, wind direction and the rainfall per hour changed dramatically when the center of the typhoon passed through Gimhae. Such a change was commonly found in the regions where the center of the typhoon passed through but almost not in the regions far away from it. For example, in the case of Typhoon Malou where the center of the typhoon was far away from the observation site, such a phenomenon was not observed. The analysis of the vertical observation data showed that there was a little change in the wind speed and wind direction in the vertical direction in the case of Typhoon Dianmu of which center passed through Gimhae. There was a great change in the wind speed according to the height in the lower atmosphere just before the center of the typhoon approached the region. When the center of the typhoon was passing through the region, the vertical wind speed was decreased. However, the wind speed was rapidly increased again after the center of the typhoon had passed through the region. Unlike the Dianmu, the difference in the wind speed and wind direction between the upper layer and lower layer of the atmosphere was relatively great in the case of Malou.
The necessity of accurate high-resolution meteorological forecasts becomes increasing in socio-economical applications and disaster risk management. The Korea Meteorological Administration Post-Processing (KMAPP) system has been operated to provide high-resolution meteorological forecasts of 100 m over the South Korea region. This study evaluates and improves the KMAPP performance in simulating wind speeds over complex terrain areas using the ICE-POP 2018 field campaign measurements. The mountainous measurements give a unique opportunity to evaluate the operational wind speed forecasts over the complex terrain area. The one-month wintertime forecasts revealed that the operational Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) has systematic errors over the complex mountainous area, especially in deep valley areas, due to the orographic smoothing effect. The KMAPP reproduced the orographic height variation over the complex terrain area but failed to reduce the wind speed forecast errors of the LDAPS model. It even showed unreasonable values (~0.1 m s-1) for deep valley sites due to topographic overcorrection. The model's static parameters have been revised and applied to the KMAPP-Wind system, developed newly in this study, to represent the local topographic characteristics better over the region. Besides, sensitivity tests were conducted to investigate the effects of the model's physical correction methods. The KMAPP-Wind system showed better performance in predicting near-surface wind speed during the ICE-POP period than the original KMAPP version, reducing the forecast error by 21.2%. It suggests that a realistic representation of the topographic parameters is a prerequisite for the physical downscaling of near-ground wind speed over complex terrain areas.
Several validation studies have been made for QuikSCAT(QSCAT) wind data around the world, mainly in the offshore. However, until now, there were no validation studies for QSCAT wind with resolution of 12.5 km ('QSCAT 12.5 km wind') in the vicinity of Korean Peninsula. To validate 'QSCAT 12.5 km wind' and to investigate its characteristics around Korean Peninsula, the wind data from Ieodo Ocean Research Station, KMA buoys, and KORDI Realtime Observation Stations have been compared. Validation results showed that 'QSCAT 12.5 km wind' RMSE of wind direction and speed were $25.85^{\circ}$ and 1.83 m/s, respectively, at Ieodo Station. The mean wind speed correlation coefficient of KMA buoys and KORDI Realtime Observation Station were 0.78 and 0.61, and the mean wind speed RMSE were 2.2 m/s and 3.2 m/s, respectively. This seems to be mainly because of the distance between QSCAT and in-situ observation stations. The RMSE of wind direction were bigger than $40^{\circ}$ at all in-situ observation stations located near the shore, within 20 km from coastlines. Geophysical features where in-situ observation stations are located seem to affect wind validation scores.
In these days the installation of wind turbines or wind parks includes a high financial risk. So for the planning and the constructing of wind farms, long-term data of wind speed and wind direction is required. However, in most cases only few data are available at the designated places. Traditional Measure-Correlate-Predict (MCP) can extend this data by using data of nearby meteorological stations. But also Neural Networks can create such long-term predictions. The key issue of this paper is to demonstrate the possibility and the quality of predictions using Neural Networks. Thereto this paper compares the results of different MCP Models and Neural Networks for creating long-term data with various indexes.
This paper presents a method of estimation of extreme wind. Assuming the extreme wind follows the Gumbel distribution, it is modeled through fitting an exponential function to the numbers of storms over different thresholds. The comparison between the estimated results with the Improved Method of Independent Storms (IMIS) shows that the proposed method gives reliable estimation of extreme wind. The proposed method also shows its advantage on the insensitiveness of estimated results to the precision of the data. The volume of extreme storms used in the estimation leads to more than 5% differences in the estimated wind speed with 50-year return period. The annual rate of independent storms is not a significant factor to the estimation.
In this study, the characteristics of flows around building groups are investigated using a computational fluid dynamics (CFD) model. For this, building groups with different volumetric ratios in a fixed area are considered. As the volumetric ratio of the building group increases, the region affected by the building group is widened. However, the wind-speed reduced area rather decreases with the volumetric ratio near the ground bottom (z ${\lesssim}$ 0.7H, here, H is the height of the building group) and, above 0.7H, it increases. As the volumetric ratio decreases (that is, space between buildings was widened), the size of recirculation region decreases but flow recovery is delayed, resulting in the wider wind-speed reduced area. The increase in the volumetric ratio results in larger drag force on the flow above the roof level, consequently reducing wind speed above the roof level. However, above z ${\gtrsim}$ 1.7H, wind speed increases with the volumetric ratio for satisfying mass conservation, resultantly increasing turbulent kinetic energy there. Inside the building groups, wind speed decreased with the volumetric ratio and averaged wind speed is parameterized in terms of the volumetric ratio and background flow speed. The parameterization method is applied to producing averaged wind speed for 80 urban areas in 7 cities in Korea, showing relatively good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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