As many researchers want to predict or assess more about wind condition and wind power generation, CFD(Computational Fluid Dynamics) analysis method is very good way to do predict or assess wind condition and power generation. But CFD analysis is needed much knowledge of aerodynamics and physical fluid theory. In this paper, Auto-Wind CFD analysis program will be introduced. User does not need specific knowledge of CFD or fluid theory. This program just needs topographical data and wind data for initial condition. Then all of process is running automatically without any order of user. And this program gives for user to select and set initial condition for advanced solving CFD. At the last procedure of solving, Auto-Wind program shows analysis of topography and wind condition of target area. Moreover, Auto-Wind can predict wind power generation with calculation in the program. This Auto-Wind analysis program will be good tool for many wind power researchers in real field.
This paper proposed the wind turbine simulator for comparative study of the MPPT controls. The development of this wind turbine simulator is based on the torque controlled induction motor. The torque reference is obtained from a mathematical model of wind turbine whereas the inputs are rotor speed, wind speed and fixed-value of pitch angle. By using this wind turbine simulator, the real wind is not needed. Wind speed information can be stored and regenerated anytime. Hence it is possible to apply the same wind speed condition to different MPPT controls. With the same wind speed condition, it can fairly compare the advantages and disadvantages of the MPPT controls. The proposed wind turbine simulator is verified through PSIM simulation.
Current wind turbine units that are used primarily 3Blade type devices or large-scale wind-term capacity of 2MW of 60m~90m Blade diameter is applied. This is not the best suitable design with the designing condition for the special quality of wind condition in the South-West Coastal Areas of Korea where the wind speed frequency of average wind speed and over 10m/s high wind velocity is fairly low. For this matter, in this dissertation, the expecting generation amount of electric power is measured excluding a mechanical moment, considering wind power energy traveling to the Blade when 60m~120m blade is applied, based on 2MW wind generator. Also, we would like to propose the Blade diameter which is fitted by wind condition of South-West Coastal Areas of Korea.
In order to investigate the influence of different blade positions on aerodynamic load and wind loads and load-effects of large scale wind turbine tower under the halt state, we take a certain 3 MW large scale horizontal axis three-blade wind turbine as the example for analysis. First of all, numerical simulation was conducted for wind turbine flow field and aerodynamic characteristics under different halt states (8 calculating conditions in total) based on LES (large eddy simulation) method. The influence of different halt states on the average and fluctuating wind pressure coefficients of turbine tower surface, total lift force and resistance coefficient, circular flow and wake flow characteristics was compared and analysed. Then on this basis, the time-domain analysis of wind loads and load-effects was performed for the wind turbine tower structure under different halt states by making use of the finite element method. The main conclusions of this paper are as follows: The halt positions of wind blade could have a big impact on tower circular flow and aerodynamic distribution, in which Condition 5 is the most unfavourable while Condition 1 is the most beneficial condition. The wind loads and load-effects of disturbed region of tower is obviously affected by different halt positions of wind blades, especially the large fluctuating displacement mean square deviation at both windward and leeward sides, among which the maximum response occurs in $350^{\circ}$ to the tower top under Condition 8; the maximum bending moment of tower bottom occurs in $330^{\circ}$ under Condition 2. The extreme displacement of blade top all exceeds 2.5 m under Condition 5, and the maximum value of windward displacement response for the tip of Blade 3 under Condition 8 could reach 3.35 m. All these results indicate that the influence of halt positions of different blades should be taken into consideration carefully when making wind-resistance design for large scale wind turbine tower.
Owing to the variability of large-scaled wind power system, the development of wind farm management technologies and related compensation methods have been receiving attention. To provide an accurate and reliable output power, certain wind farm adopts a specified management system including a wind prediction model and grid expectation solutions for considering grid condition. Those technologies are focused on improving the reliability and stability issues of wind farms, which can affect not only nearby system devices but also a voltage condition of utility grid. Therefore, to adapt the develop management system, an expectation process about voltage condition of Point of Common Coupling should be integrated in operating system for responding system requirements in real-time basis. This paper introduce a grid imposing method for a real-time based wind farm management system. The expected power can be transferred to the power flow section and the required quantity about reactive power can be calculated through the proposed system. For the verification process, the gauss-seidel method is introduced in the Matlab/Simulink for analysing power flow condition. The entire simulation process was designed to interwork with PSCAD for verifying real power system condition.
The purpose of this paper is to find a more accurate method to evaluate pedestrian wind by computational fluid dynamics approach. Previous computational fluid dynamics studies of wind environmental problems were mostly performed by simplified models, which only use simple geometric shapes, such as cubes and cylinders, to represent buildings and structures. However, to have more accurate and complete evaluation results, various shapes of blocking objects, such as trees, should also be taken into consideration. The aerodynamic effects of these various shapes of objects can decrease wind velocity and increase turbulence intensity. Previous studies simply omitted the errors generated from these various shapes of blocking objects. Adding real geometrical trees to the numerical models makes the calculating domain of CFD very complicated due to geometry generation and grid meshing problems. In this case the function of Porous Media Condition can solve the problem by adding trees into numerical models without increasing the mesh grids. The comparison results between numerical and wind tunnel model are close if the parameters of porous media condition are well adjusted.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.664-677
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2014
Wind energy has proven its viability by the emergence of countless wind turbines around the world which greatly contribute to the increased electrical generating capacity of wind farm operators. These infrastructures are usually deployed in not easily accessible areas; therefore, maintenance routines should be based on a well-guided decision so as to minimize cost. To aid operators prior to the maintenance process, a condition monitoring system should be able to accurately reflect the actual state of the wind turbine and its major components in order to execute specific preventive measures using as little resources as possible. In this paper, we propose a fault detection approach which combines cluster analysis and frequent pattern mining to accurately reflect the deteriorating condition of a wind turbine and to indicate the components that need attention. Using SCADA data, we extracted operational status patterns and developed a rule repository for monitoring wind turbine systems. Results show that the proposed scheme is able to detect the deteriorating condition of a wind turbine as well as to explicitly identify faulty components.
The load condition significantly influences ship maneuverability in calm water. In this research, the effect of the load condition on turning performance of a very large crude oil carrier (VLCC) sailing in adverse weather conditions is investigated by an MMG-based maneuvering simulation method. The relative drift direction of the ship in turning to the wave direction is $20^{\circ}-30^{\circ}$ in ballast load condition (NB) and full load condition (DF) with a rudder angle $35^{\circ}$ and almost constant for any wind (wave) directions. The drifting displacement in turning under NB becomes larger than that under DF at the same environmental condition. Advance $A_d$ and tactical diameter $D_t$ become significantly small with an increasing Beaufort scale in head wind and waves when approaching, although $A_d$ and $D_t$ are almost constant in following wind and waves. In beam wind and waves, the tendency depends on the plus and minus of the rudder angle.
An effective method to calculate aerodynamic loads and aeroelastic responses of large wind turbine tower-blade coupled structures in yaw condition is proposed. By a case study on a 5 MW large wind turbine, the finite element model of the wind turbine tower-blade coupled structure is established to obtain the modal information. The harmonic superposition method and modified blade-element momentum theory are used to calculate aerodynamic loads in yaw condition, in which the wind shear, tower shadow, tower-blade modal and aerodynamic interactions, and rotational effects are fully taken into account. The mode superposition method is used to calculate kinetic equation of wind turbine tower-blade coupled structure in time domain. The induced velocity and dynamic loads are updated through iterative loop, and the aeroelastic responses of large wind turbine tower-blade coupled system are then obtained. For completeness, the yaw effect and aeroelastic effect on aerodynamic loads and wind-induced responses are discussed in detail based on the calculating results.
Nowadays, the utilization of renewable energy sources like wind energy is considered one of the most effective means of generating massive amounts of electricity. This is evident in the rapid increase of wind farms all over the world which comprise a huge number of wind turbines. However, the drawback of utilizing wind turbines is that it requires maintenance, which could be a costly operation. To keep the wind turbines in pristine condition so as to reduce downtime, the implementation of CMS (Condition Monitoring System) and FDS (Fault Detection System) is mandatory. The efficiency and accuracy of these systems are crucial in deciding when to carry out a maintenance process. In this paper, a fault detection system based on intelligent clustering method is proposed. Using SCADA data, the clustering model was trained and evaluated for its accuracy through rigorous simulations. Results show that the proposed approach is able to accurately detect the deteriorating condition of a wind turbine as it nears a downtime period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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