The installed capacity of wind turbines in KOREA are growing and enlarging by the central government's support program. Thus, the importance of power performance verification and its uncertainty analysis are recognizing rapidly. This paper described the power testing results of a 3MW wind turbine and analysed an uncertainty level of measurements. The measured power curves are very closely coincide with the calculated one and the annual power production under the given Rayleigh wind speed distribution are estimated with the 3.6~12.7% of uncertainty but, in the dominant wind speed region as 7~8m/s, the uncertainty are stably decreased to 6.3~5.3%.
The structural vibration suppression with active constrained layer damping (ACLD) was widely studied recently. However, the literature seldom concerned with the vibration control on flow-induced vibration using active constrained layer. In this paper the wind induced vibration of cantilevered beam is analyzed and suppressed by using random theory together with a velocity feedback control strategy. The piezoelectric material and frequency dependent viscoelastic layer are used to achieve effective active damping in the vibration control. The transverse displacement and velocity in time and frequency domains, as well as the power spectral density and the mean-square value of the transverse displacement and velocity, are formulated under wind pressure at variable control gain. It is observed from the numerical results that the wind induced vibration can be significantly suppressed by using a small outside active voltage on the constrained layer.
Methods for stochastic simulation of non-Gaussian wind pressure have increasingly addressed the efficiency and accuracy contents to offer an accurate description of the extreme value estimation of the long-span and high-rise structures. This paper presents a linear prediction and z-transform (LPZ) based Cumulative distribution function (CDF) mapping algorithm for the simulation of multivariate non-Gaussian fluctuating wind pressure. The new algorithm generates realizations of non-Gaussian with prescribed marginal probability distribution function (PDF) and prescribed spectral density function (PSD). The inverse linear prediction and z-transform function (ILPZ) is deduced. LPZ is improved and applied to non-Gaussian wind pressure simulation for the first time. The new algorithm is demonstrated to be efficient, flexible, and more accurate in comparison with the FFT-based method and Hermite polynomial model method in two examples for transverse softening and longitudinal hardening non-Gaussian wind pressures.
Analyzing the typhoon wind hazards is crucial to determine the extreme wind load on engineering structures in the typhoon prone region. In essence, the typhoon hazard analysis is a high-dimensional problem with randomness arising from the typhoon genesis, environmental variables and the boundary layer wind field. This study suggests a dimension reduction approach by decoupling the original typhoon hazard analysis into two stages. At the first stage, the randomness of the typhoon genesis and environmental variables are propagated through the typhoon track model and intensity model into the randomness of the key typhoon parameters. At the second stage, the probability distribution information of the key typhoon parameters, combined with the randomness of the boundary layer wind field, could be used to estimate the extreme wind hazard. The Chinese southeast coastline is taken as an example to demonstrate the adequacy and efficiency of the suggested decoupling approach.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.9
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pp.847-854
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2014
The paper presented a method of early fire detection based on the environmental characteristics inside the nacelle of wind turbine generator system(WTGS). The rising rates of the temperature and smoke density were used as the parameters for early fire detection. By considering the characteristics of temperature and smoke density of a nacelle, this method is very reliable and can minimize the possibility of a malfunction of fire detection. The performance of the method was tested through sets of experiments by using nacelle simulator.
In this study, aerodynamic characteristics of a horizontal axis wind turbine (HAWT) were evaluated and discussed in terms of measured data in existing onshore wind farm. Five wind turbines (T1, T2, T3, T4 and T5) were selected, and hub-height wind speed, $U_D$, wind turbine power output, P and turbine rotational speed, ${\Omega}$ data measured from these turbines were used for evaluation. In order to obtain characteristics of axial flow induction factor, a, power coefficient, $C_p$, thrust force coefficient, $C_T$, thrust force, T and tangential flow induction factor, a', Blade Element Momentum (BEM) theory was used. According to the results obtained, during a year, probability density of turbines at a rotational speed of 16.1 rpm was determined as approximately 45%. Optimum tip speed ratio was calculated to be 7.12 for most efficient wind turbine. Maximum $C_p$ was found to be 30% corresponding to this tip speed ratio.
This paper introduces the optimum macro-siting of a potential site for an offshore wind farm around Jeju Island using the RDAPS sea wind model. The statistical model was developed by analyzing the sea wind data from RDAPS model, and the meso-scale digital wind map was prepared. To develop the high resolution spatial calibration model, Artificial Neural Network(ANN) models were used to construct the wind and bathymetric maps. Accuracy and consistency of wind/bathymetric spatial calibration models were obtained using analysis of variance. The optimization problem was defined to maximize the energy density satisfying the criteria of maximum water depth and maximum distance from the coastline. The candidate site was selected through Genetic Algorithm(GA). From the results, it is possible to predict roughly a candidate site location for the installation of the offshore wind jam, and to evaluate the wind resources of the proposed site.
The estimated probabilistic model of wind data based on the conventional approach may have high discrepancy compared with the true distribution because of the uncertainty caused by the instrument error and limited monitoring data. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method has been developed in the companion paper and is conducted to formulate the joint probability density function (PDF) of wind speed and direction using the wind monitoring data of the investigated bridge. The established bivariate model of wind speed and direction only represents the features of available wind monitoring data. To characterize the stochastic properties of the wind parameters with the subsequent wind monitoring data, in this study, Bayesian inference approach considering the uncertainty is proposed to update the wind parameters in the bivariate probabilistic model. The slice sampling algorithm of Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to establish the multi-dimensional and complex posterior distribution which is analytically intractable. The numerical simulation examples for univariate and bivariate models are carried out to verify the effectiveness of the proposed method. In addition, the proposed Bayesian inference approach is used to update and optimize the parameters in the bivariate model using the wind monitoring data from the investigated bridge. The results indicate that the proposed Bayesian inference approach is feasible and can be employed to predict the bivariate distribution of wind speed and direction with limited monitoring data.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.21
no.1
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pp.63-72
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2005
In order to understand regional wind characteristics and to estimate offshore wind resources, a wind map of the Korean Peninsula was established using remote-sensing data from the satellite, U.S. NASA Quik SCAT which has been deployed for the Sea Winds Project since 1999. According to the linear regression result between the wind map data and in-situ marine-buoy data, the correlation factor was greatly improved up to 0.87 by blending the remote-sensing data of Quik SCAT with U.S. NCEP/NCAR CDAS reanalysis data to eliminate precipitation interference and to increase temporal resolution. It is found from the established wind map that the wind speed in winter is prominent temporally and the South Sea shows spatially high energy density over the wind class 6. The reason is deduced that the north-west winds through the Yellow Sea and the north-east winds through the East Sea derived by the low pressure developed in Japan are accelerated passing through the Korea Channel and formed high wind energy region in the South Sea; the same trends are confirmed from the statistical analysis of the meteorological observation data of KMA.
Three wind-tunnel simulations of the atmospheric boundary layer (ABL) flow in suburban country exposure were generated for length scale factors 1:400, 1:250 and 1:220 to investigate scale effects in wind-tunnel simulations of the suburban ABL, to address recommended wind characteristics for suburban exposures reported in international standards, and to test redesigned experimental hardware. Investigated parameters are mean velocity, turbulence intensity, turbulent Reynolds shear stress, integral length scale of turbulence and power spectral density of velocity fluctuations. Experimental results indicate it is possible to reproduce suburban natural winds in the wind tunnel at different length scales without significant influence of the simulation length scale on airflow characteristics. However, in the wind tunnel it was not possible to reproduce two characteristic phenomena observed in full-scale: dependence of integral length scales on reference wind velocity and a linear increase in integral length scales with height. Furthermore, in international standards there is a considerable scatter of recommended values for suburban wind characteristics. In particular, recommended integral length scales in ESDU 85020 (1985) are significantly larger than in other international standards. Truncated vortex generators applied in this study proved to be successful in part-depth suburban ABL wind-tunnel simulation that yield a novel methodology in studies on wind effects on structures and air pollution dispersion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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