Wind power energy is one of the favorable and fast growing renewable energies. It is most important for exact analysis of wind to evaluate and forecast the wind power energy. The purpose of this study is to improve the performance of numerical atmospheric model by data assimilation over a complex coastal area. The benefit of the profiler is its high temporal resolution and dense observation data at the lower troposphere. Three wind profiler sites used in this study are inhomogeneously situated near south-western coastal area of Korean Peninsula. The method of the data assimilation for using the profiler to the model simulation is the three-dimensional variational data assimilation (3DVAR). The experiment of two cases, with/without assimilation, were conducted for how to effect on model results with wind profiler data. It was found that the assimilated case shows the more reasonable results than the other case compared with vertical observation and surface Automatic Weather Station(AWS) data. Although the effect of sonde data was better than profiler at a higher altitude, the profiler data improves the model performance at lower atmosphere. Comparison with the results of 4 June and 5 June suggests that the efficiency with hourly assimilated profiler data is strongly influenced by synoptic conditions. The reduction rate of Normalized Mean Error(NME), mean bias normalized by averaged wind speed of observation, on 4 June was 28% which was larger than 13% of 5 June. In order to examine the difference in wind power energy, the wind power density(WPD) was calculated and compared.
Newly constructed, high-rise dense building areas by urban development can cause changes in local wind fields. Wind fields were analyzed to assess the impact on the local meteorology due to the land use changes during the urban redevelopment called "Eunpyeong new town" in north-western Seoul using CFD_NIMR_SNU (Computational Fluid Dynamics, National Institute of Meteorological Research, Seoul National University) model. Initial value of wind speed and direction use analysis value of AWS (Automatic Weather Station) data during 5 years. In the case of the pre-construction with low rise built-up area, it was simulated that the spatial distribution of horizontal wind fields depends on the topography and wind direction of initial inflow. But, in the case of the post-construction with high rise built-up area, it was analyzed that the wind field was affected by high rise buildings as well as terrain. High-rise buildings can generate new circulations among buildings. In addition, small size vortexes were newly generated by terrain and high rise buildings after the construction. As high-rise buildings act as a barrier, we found that the horizontal wind flow was separated and wind speed was reduced behind the buildings. CFD_NIMR_SNU was able to analyze the impact of high-rise buildings during the urban development. With the support of high power computing, it will be more common to utilize sophisticated numerical analysis models such as CFD_NIMR_SNU in evaluating the impact of urban development on wind flow or channel.
Effects of Weibull shape parameter, k, on capacity factors of wind turbines were investigated. Wind distributions with mean wind speeds of 5 m/s, 6 m/s, 7 m/s and 8 m/s were simulated and used to estimate the annual energy productions and capacity factors of a 2MW wind turbine for various Weibull shape parameters. It was found from the study that the capacity factors of wind turbines are much affected by Weibull shape parameters. When the annual mean wind speed at the hub height of a wind turbine was about 7 m/s, and the air density was assumed to be 1.225 $kg/m^3$, the maximum capacity factor of a 2 MW wind turbine having a rated wind speed of 13 m/s was found to occur with the shape parameter of 2. It was also found that as the mean wind speed increased, the Weibull k parameter which yielded the maximum capacity factor increased. The simulated results were also validated by predictions of capacity factors of wind turbines using wind data measured in complex terrain.
농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.
Gust factor is an important parameter for the conversion between peak gust wind and mean wind speed used for the structural design and wind-related hazard mitigation. The gust factor of typhoon wind is observed to show a significant dispersion and some differences with large-scale weather systems, e.g., monsoons and extratropical cyclones. In this study, insitu measurement data captured by 13 meteorological towers during a strong typhoon Morakot are collected to investigate the statistical characteristics, height and wind speed dependency of the gust factor. Onshore off-sea and off-land winds are comparatively studied, respectively to characterize the underlying terrain effects on the gust factor. The theoretical method of peak factor based on Gaussian assumption is then introduced to compare the gust factor profiles observed in this study and given in some building codes and standards. The results show that the probability distributions of gust factor for both off-sea winds and off-land winds can be well described using the generalized extreme value (GEV) distribution model. Compared with the off-land winds, the off-sea gust factors are relatively smaller, and the probability distribution is more leptokurtic with longer tails. With the increase of height, especially for off-sea winds, the probability distributions of gust factor are more peaked and right-tailed. The scatters of gust factor decrease with the mean wind speed and height. AS/NZ's suggestions are nearly parallel with the measured gust factor profiles below 80m, while the fitting curve of off-sea data below 120m is more similar to AIJ, ASCE and EU.
In order to examine if met-masts wind data can exchange each other for wind resource assessment, an investigation was carried out in Kimnyeong and Haengwon regions of Jeju Island. The two regions are both simple terrain and 4.31 km away from each other. The one-year wind speed data measured by 70 m-high anemometers of each met-mast of the two regions were analysed in detail. Measure-Correlate-Predict (MCP) method was applied to the two regions using the 10-year Automatic Weather System (AWS) wind data of Gujwa region for creating 10-year Wind Statistics by running WindPRO software. The two 10-year Wind Statistics were applied to the self-met mast point for self prediction of Annual Energy Production (AEP) and Capacity Factor (CF) and the each other's met mast point for mutual prediction of them. As a result, when self-prediction values were reference, relative errors of mutual prediction values were less than 1% for AEP and CF so that met masts wind data under the same condition of this study could exchange each other for estimating accurate wind resource.
The best sunroof wind noise quality is mainly related to the sunroof deflector which affects both low-speed buffeting and high-speed aerodynamic noise. An automatic deflector-moving and noise-measuring apparatus is developed to obtain hundreds of measuring data which haven't been available by hand. With an additional program for fast and easy noise analysis, this device leads quickly to the better position and angle of the deflector. Now, the 'better' means the lower noise level and the robuster design solution. From these kinds of better solutions, more meaningful guidelines on the deflector design and sunroof wind noise reduction can be suggested.
엘니뇨/라니냐의 강도 변화에 따른 한반도의 풍력자원 변동성을 확인하기 위하여 20년간 장기 지상관측자료를 바탕으로 해석적인 분석을 실시하였다. 장기적으로 유라시아 대륙의 풍속 약화경향에도 불구하고 한반도는 최근 10년간 풍속 증가가 약하게 나타났다. 그리고 엘니뇨와 라니냐에 따른 한반도 풍속은 계절적으로 다양한 형태를 나타낸다. 지역적으로 음의 해수면 온도 아노말리를 나타내는 라니냐가 발생하면 한반도내 지상풍속이 빨라지는 경향을 가진다. 그리고 기후변화에 대한 풍속은 중규모의 강제력이 가장 미약한 산악지역에서 가장 민감하게 나타난다.
Measurements of bubble size and distribution in the surface layer of the sea, wind speed, and variation of ocean environments were made continually over a four-day period in an experiment conducted in the South Sea of Korea during 17-20 September 2007. Theoretical background of bubble population model indicates that bubble population is a function of the depth, range and wind speed and bubble effects on sound speed shows that sound speed varies with frequency. Observational evidence exhibited that the middle size bubble population fit the model very well, however, smaller ones can not follow the model probably due to their short lifetime. Meanwhile, there is also a hysteresis effect of void fraction. Observational evidence also indicates that strong changes in sound speed are produced by the presence of swarms of micro bubbles especially from 7 kHz to 50 kHz, and calculation results are consistent with the measured data in the high frequency band, but inconsistent in the low frequency band. Based on the measurements of the sound speed and high frequency transmission configuration in the bubble layer, we present an estimation of underwater acoustic channel capacity in the bubble layer.
The effects of high-resolution wind profiler (HWP) data on the wind distributions were evaluated in two different coastal areas during the study period (23-26 August, 2007), indicating weak-gradient flows. The analysis was performed using the Weather Research and Forecasting (WRF) model coupled with a three-dimensional variational (3DVAR) data assimilation system. For the comparison purpose, two coastal regions were selected as: a southwestern coastal (SWC) region characterized by a complex shoreline and a eastern coastal (EC) region surrounding a simple coastline and high mountains. The influence of data assimilation using the HWP data on the wind distributions in the SWC region was moderately higher than that of the EC region. In comparison between the wind speed and direction in the two coastal areas, the application of the HWP data contributed to improvement of the wind direction distribution in the SWC region and the wind strength in the EC region, respectively. This study suggests that the application of the HWP data exerts a large impact on the change in wind distributions over the sea and thus can contribute to the solution to lack of satellite and buoy data with their observational uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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