KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.3
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pp.349-359
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2016
In order to analytically evaluate buffeting responses, the analysis of wind characteristics such as turbulence intensity, turbulence length, gust, roughness coefficient, etc must be a priority. Static aerodynamic force coefficients, flutter coefficients, structural damping ratios, aerodynamic damping ratios and natural frequencies affect the analytical responses. The bridge interested in this paper has being been used for 32 years. As the time passes, current terrain conditions around the bridge are different markedly from the conditions it was built 32 years ago. Also, wind environments were considerably varied by the climate change. For this reason, it is necessary to evaluate the turbulence intensity, length, spectrum and roughness coefficient of the bridge site from full-scale measurements using the structural health monitoring system. The evaluation results indicate that wind characteristics of bridge site is analogous to that of open terrain although the bridge is located on the coastal area. To calculate buffeting responses, the analysis variables such as damping ratios, static aerodynamic force coefficients and natural frequency were evaluated from measured data. The analysis was performed with regard to 4 cases. The evaluated variables from measured data are applied to the first and second analysis cases. And the other analysis cases were performed based on Design Guidelines for Steel Cable Supported Bridges. The calculated responses of each analysis cases are compared with the buffeting response measured at less than 25m/s wind speed. It is verified that the responses by the numerical analysis applying the estimated variables based on full-scale measurements are well agreed with the measured actual buffeting responses under wind speed 25m/s. Also, the extreme wind speed corresponding to a recurrence interval 200 years is derived from Gumbel distribution. The derived wind speed for return period of 200 years is 45m/s. Therefore the buffeting responses at wind speed 45m/s is determined by the analysis applying the estimated variables.
A rational method is presented for estimating the power increase of a ship at sea. A probabilistic approach is applied to determine the weather condition at sea, A comparison is made between some full-scale data and the result of Swift's method. A comparison is also made to find differences among the results of eight kind methods for the wind added resistance of a VLCC in head wind. The mean difference between the results is 7%, in general, for a given relative wind speed.
To provide the data necessary to determine the design wind speed for calculating the wind load acting on a greenhouse, we measured the wind speed below 10m height and analyzed the power law exponents at Buan and Gunwi. A wind speed greater than $5m{\cdot}s^{-1}$ is appropriate for calculating the power law exponent necessary to determine the wind speed distribution function according to height. We observed that the wind speed increased according to a power law function with increased height at Buan, showing a similar trend to the RDC and JGHA standards. Therefore, this result should be applied when determining the power law function for calculating the design wind speed of the greenhouse structure. The ordinary trend is that if terrain roughness increases the value of power law exponent also increases, but in the case of Gunwi the value of power law exponent was 0.06, which shows contrary value than that of the ordinary trend. This contrary trend was due to the elevations difference of 2m between tower installed and surrounding area, which cause contraction in streamline. The power law exponent started to decrease at 7 am, stopped decreasing and started to increase at 3 pm, and stopped increasing and remained constant at 12 pm at Buan. These changes correspond to the general change trends of the power law exponent. The calculated value of the shape parameter for Buan was 1.51, confirming that the wind characteristics at Buan, a reclaimed area near the coast, were similar to those of coastal areas in Jeju.
Dhunny, Asma Z.;Lollchund, Michel R.;Rughooputh, Soonil D.D.V.
Wind and Structures
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v.20
no.4
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pp.565-578
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2015
A wind energy assessment is an integrated analysis of the potential of wind energy resources of a particular area. In this work, the wind energy potentials for Mauritius have been assessed using a Computational Fluid Dynamics (CFD) model. The approach employed in this work aims to enhance the assessment of wind energy potentials for the siting of large-scale wind farms in the island. Validation of the model is done by comparing simulated wind speed data to experimental ones measured at specific locations over the island. The local wind velocity resulting from the CFD simulations are used to compute the weighted-sum power density including annual directional inflow variations determined by wind roses. The model is used to generate contour maps of velocity and power, for Mauritius at a resolution of 500 m.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.20
no.1
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pp.1-15
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2004
Sea/land circulation system is a representative mesoscale local circulation system in coastal area. In this study, wind fields around coastal area. Pohang, which is affected by this system was investigated and its detailed characteristic analysis was carried out. The following can be found out from the numerical simulation. Generally, at nighttime mountain winds prevail and land breeze toward the coastal area was well simulated During daytime, valley wind and sea breeze was simulated in detail. Especially, as a result of analyzing the land breeze path, it could be found along the coastline as it flows out through low land coastal area. In order to investigate the accuracy of model results. wind speed, temperature and wind direction of continuous typical sea/land breeze occurrence day was compared with observation data. Analyzing the characteristics of local circulation system was very hard because of horizontally sparse observation data but from the above result, a numerical simulation using RAMS, which satisfies the spatial high resolution, will provide more accurate results.
In order to clarify the characteristics of power performance and uncertainty of a wind turbine, an investigation was performed in Hangyeong wind farm, Jeju island, Korea. Data were collected for 12 months from Feb. 2, 2008 to Jan. 1, 2009. This study was conducted on the base of the International standard, and observed the methods of mesurement and evaluation form IEC 61400-12. As a result, power performance curve was calculated by measured data and compared with the sixth unit of VESTAS V90-3.0MW in Hangyeong wind farms. In consequence of this paper, uncertainty was estimated from 7% to 14% on the range of the average wind speed from 4m/s to 11m/s.
The wind tunnel test to identify the acoustic noise source position of the wind turbine blade was conducted in KARI low speed wind tunnel. Microphone array and time-domain beamforming methodology was applied to this study. To reduce the data processing time, a modified beamforming method with a criteria between calculation time step and grid size for rotating angle in the cylinderical coordinate system was proposed. The test results shows that the data processing time to identify the noise source position was reduced to 20% compared with conventional method. And the dominant noise source of the blade moves from inboard to blade tip as the frequency increases.
Kim, Hyun-Goo;Jang, Mun-Seok;Kyong, Nam-Ho;Lee, Yung-Seop
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2006.06a
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pp.323-324
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2006
In the present paper a forecasting system of wind power generation for Walryong Site, Jejudo is presented, which has been developed and evaluated as a first step toward establishing Korea Forecasting Model of Wind Power Generation. The forecasting model, KIER forecaster is constructed based on statistical models and is trained with wind speed data observed at Gosan Weather Station nearby Walryong Si to. Due to short period of measurements at Walryong Site for training statistical model, Gosan wind data were substituted and transplanted to Walryong Site by using Measure-Correlate-Predict technique. Three-hour advanced forecast ins shows good agreement with the measurement at Walryong site with the correlation factor 0.88 and MAE(mean absolute error) 15% under.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.9
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pp.929-936
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2015
Nacelle anemometers are mounted on wind-turbine nacelles behind blade roots to measure the free-stream wind speed projected onto the wind turbine for control purposes. However, nacelle anemometers measure the transformed wind speed that is due to the wake effect caused by the blades' rotation and the nacelle geometry, etc. In this paper, we derive the Nacelle Transfer Function (NTF) to calibrate the nacelle wind speed to the free-stream wind speed, as required to carry out the performance test of wind turbines according to the IEC 61400-12-2 Wind-Turbine Standard. For the reference free-stream wind data, we use the Light Detection And Ranging (LiDAR) measurement at the Shinan wind power plant located on the Bigeumdo Island shoreline. To improve the simple linear regression NTF, we derive the multiple nonlinear regression NTF. The standard error of the wind speed was found to have decreased by a factor of 9.4, whereas the mean of the power-output residual distribution decreased by 6.5 when the 2-parameter NTF was used instead of the 1-parameter NTF.
Jin Sik Choi;Jae Wook Kim;Han Young Joo;Joo Hyun Moon
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.1
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pp.261-269
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2023
During a nuclear power plant (NPP) accident, radioactive material may be released into the surrounding environment in the form of a radioactive plume. The behavior of the radioactive plume is influenced by meteorological factors such as wind direction and speed. If the residents are evacuated to a shelter in the direction of the flow of the radioactive plume, the radiation exposure of the residents may increase, contrary to the purpose of the evacuation. To avoid such an undesirable outcome, this paper applies a big data analysis to evaluate the suitability of the shelter locations near 5 NPPs in the Republic of Korea in terms of the seasonal wind direction frequency in those areas. To this end, the wind data measured around the NPPs from 2016 to 2020 were analyzed to derive the seasonal wind direction frequency using a big data analysis. These analyses results were then used to determine how many shelters around NPPs locate in areas with prevailing wind direction per season. Then, suggestions were made on the direction for residents not to evacuate, if possible, that is, the prevailing seasonal wind directions for 5 NPPs, depending on the season in which the accident occurs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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