수직축 풍력발전기의 발전 전력을 유동해석을 이용하여 예측하였다. 해석은 블레이드 회전 속도를 고정하고 그 회전 속도에서 토크를 반력으로 추출하였다. 여러 경우의 블레이드의 회전 속도에 대해 토크를 구하고 발전 용량을 계산하였다. 회전 속도에 따른 발전 토크와 발전 용량을 계산함으로써 최적의 발전기와 그 때의 회전 속도를 선정할 수 있었다. 또한, 블레이드의 개수와 블레이드의 형상에 대해 해석을 수행하여 그 영향을 분석하였다. 마지막으로 실험을 수행하여 그 결과를 비교하였다.
Recently, due to high oil prices and environmental pollution issues, interest of alternative energy development increases and the related research is widely conducted. Among those research activities the tidal stream power generation utilizes the tidal flow as its mechanical power resource and less depends on the environmental condition for installation and operation than other renewable energy resources. Therefore the amount of power generated is quite consistent and straightforward to predict. However, research on the tidal stream energy conversion turbine is rarely found. In the present study, two numerical methods were developed and compared for the open water Momentum Theory, which is widely used for wind turbines, was adopted. The moving reference frame method for Computational Fluid Dynamis solver were also used. Hybrid meshing was used for the complex geometry of turbines. The analysis results using each method were compared to figure out a better method for the performance prediction.
Kim, Hyuncheol;Kim, Imgyu;Kim, Yong Yook;Youn, DongHyup;Han, Soonhung
Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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제2권4호
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pp.179-191
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2016
As the demand for renewable energy has increased following the worldwide agreement to act against global climate change and disaster, large-scale floating offshore wind systems have become a more viable solution. However, the cost of the whole system is still too high for practical realization. To make the cost of a floating wind system be more economical, a new concept of tension leg platform (TLP) type ocean floating wind system has been developed. To verify the performance of a 5-MW TLP type ocean floating wind power system designed by the Korea Advanced Institute of Science and Technology, the FAST simulation developed by the National Renewable Energy Laboratory is used. Further, 1/50 scale model tests have been carried out in the ocean engineering tank of the Research Institute of Medium and Small Shipbuilding, Korea. This paper compares the simulation and ocean engineering tank test results on motion prediction and tension assessment of the TLP anchor.
The optimum design and the performance analysis software called POSEIDON for the HAWT (Horizontal Axis Wind Turbine) was developed by use of BEMT. The Prandtl's tip loss theory was adopted to consider the blade tip loss. The lift and the drag coefficient of S-809 airfoil were predicted via X-FOIL and also the post stall characteristics of S-809 were estimated by the Viterna's equations. All the predicted aerodynamic characteristics are fairly well agreed with the wind tunnel test results, performed by Sommers in Delft university of technology. The rated power of the testing rotor is 20kW(FIL-20) at design conditions. The experimental aerodynamic parameters and the X-FOIL data were used for the power prediction of the FIL-20 respectively. The comparison results shows good agreement in power prediction.
The optimum design and the performance analysis software called POSEIDON for the HAWT [Horizontal Axis Wind Turbine] was developed by use of BEMT. The Prandtl's tip loss theory was adopted to consider the blade tip loss. The lift and the drag coefficient of S-809 airfoil were predicted via X-FOIL and also the post stall characteristics of S-809 were estimated by the Viterna's equations. All the predicted aerodynamic characteristics are fairly well agreed with the wind tunnel test results, performed by Sommers in Delft university of technology. The rated power of the testing rotor is 20kW[FIL-20] at design conditions. The experimental aerodynamic parameters and the X-FOIL data were used for the power prediction of the FIL-20 respectively. The comparison results shows good agreement in power prediction.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제4권3호
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pp.241-255
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2012
Three types of 100 kW-class tidal stream turbines are proposed and their performance is studied both numerically and experimentally. Following a wind turbine design procedure, a base blade is derived and two additional blades are newly designed focusing more on efficiency and cavitation. For the three designed turbines, a CFD is performed by using FLUENT. The calculations predict that the newly designed turbines perform better than the base turbine and the tip vortex can be reduced with additional efficiency increase by adopting a tip rake. The performance of the turbines is tested in a towing tank with 700 mm models. The scale problem is carefully investigated and the measurements are compared with the CFD results. All the prediction from the CFD is supported by the model experiment with some quantitative discrepancy. The maximum efficiencies are 0.49 (CFD) and 0.45 (experiment) at TSR 5.17 for the turbine with a tip rake.
More FOWTs (floating offshore wind turbines) will be installed as relevant regulations and technological hurdles are removed in the coming years. In the present study, a numerical prediction tool has been developed for the fully coupled dynamic analysis of FOWTs in time domain including aero-loading, tower elasticity, blade-rotor dynamics and control, mooring dynamics, and platform motions so that the influence of rotor-control dynamics on the hull-mooring performance and vice versa can be assessed. The developed coupled analysis program is applied to Hywind spar design with 5 MW turbine. In case of spar-type floaters, the control strategy significantly influences the hull and mooring dynamics. If one of the control systems fails, the entire dynamic responses of FOWT can be significantly different. Therefore, it is important to maintain various control systems in a good operational condition. In this regard, the effects of failed blade pitch control system on FOWT performance including structural and dynamic responses of blades, tower, and floater are systematically investigated. Through this study, it is seen that the failure of one of the blade pitch control system can induce significant dynamic loadings on the other blades and the entire FOWT system. The developed technology and numerical tool are readily applicable to any types of floating wind farms in any combinations of irregular waves, dynamic winds, and steady currents.
전 세계적으로 화석연료의 많이 사용이 증가되고 있으며 이로 인해 온실가스가 배출되어 지구 온난화와 환경오염이 심각해지고 있는 실정이다. 지구의 환경오염을 줄이기 위해서 무공해 청정에너지인 신재생에너지에 대한 관심이 증가되는 추세인데, 그중에서도 풍력발전은 환경오염 물질을 배출하지 않고, 자원량이 무한대이기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 풍력발전은 전력 생산량이 불규칙한 단점을 갖고 있어 풍력 터빈의 손상과 전력 생산량이 불규칙적인 문제를 야기하여 이러한 문제점을 보완하기 위해 풍력 발전량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 풍력 발전량을 정확하게 예측하기 위해서 전력 생산량이 급증 또는 급감하는 것을 의미하는 ramp의 특성을 잘 활용해야 한다. 이 논문에서는 예측의 정확도를 높이기 위하여 다계층 신경망을 이용해 예측모델을 구축하였다. 구축된 예측모델은 흔히 사용되는 풍속, 풍향 속성뿐만 아니라 Power Ramp Rate(PRR) 속성까지 사용하였다. 구축된 풍력 발전량 예측모델은 앞서 말한 세 가지 속성을 모두 사용한 경우, 두 속성을 조합하여 사용한 경우 총 4가지 예측모델을 구축하였다. 구축된 4가지 예측모델을 성능평가 한 결과 PRR, 풍속, 풍향의 속성 모두를 사용한 예측모델의 예측 값이 풍력 터빈에서 관측된 관측 값에 가장 근접하였다. 그로 인해 PRR 속성을 사용하면 풍력 발전량의 예측 정확도를 향상 시킬 수 있었다.
One of the growing concerns of the wind energy production is wind ramp events. To improve the wind ramp event forecasts, the nonlinear Kalman filter bias correction method was applied to 24-h wind speed forecasts issued from the WRF model at 70-m height in Zhangbei wind farm, Hebei Province, China for a two-year period. The Kalman filter shows the remarkable ability of improving forecast skill for real-time wind speed forecasts by decreasing RMSE by 32% from 3.26 m s-1 to 2.21 m s-1, reducing BIAS almost to zero, and improving correlation from 0.58 to 0.82. The bias correction improves the forecast skill especially in wind speed intervals sensitive to wind power prediction. The fact shows that the Kalman filter is especially suitable for wind power prediction. Moreover, the bias correction method performs well under abrupt weather transition. As to the overall performance for improving the forecast skill of ramp events, the Kalman filter shows noticeable improvements based on POD and TSS. The bias correction increases the POD score of up-ramps from 0.27 to 0.39 and from 0.26 to 0.38 for down-ramps. After bias correction, the TSS score is significantly promoted from 0.12 to 0.26 for up-ramps and from 0.13 to 0.25 for down-ramps.
Wind speed forecasting is critical for a variety of engineering tasks, such as wind energy harvesting, scheduling of a wind power system, and dynamic control of structures (e.g., wind turbine, bridge, and building). Wind speed, which has characteristics of random, nonlinear and uncertainty, is difficult to forecast. Nowadays, machine learning approaches (generalized regression neural network (GRNN), back propagation neural network (BPNN), and extreme learning machine (ELM)) are widely used for wind speed forecasting. In this study, two schemes are proposed to improve the forecasting performance of machine learning approaches. One is that optimization algorithms, i.e., cross validation (CV), genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO), are used to automatically find the optimal model parameters. The other is that the combination of different machine learning methods is proposed by finite mixture (FM) method. Specifically, CV-GRNN, GA-BPNN, PSO-ELM belong to optimization algorithm-assisted machine learning approaches, and FM is a hybrid machine learning approach consisting of GRNN, BPNN, and ELM. The effectiveness of these machine learning methods in wind speed forecasting are fully investigated by one-year field monitoring data, and their performance is comprehensively compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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