Wind turbine noise become main environmental problem as wind energy have been installed all around. Noise from large wind turbine give annoyance to listener, moreover it increase loading to whole system by restricting blade tip speed. However accurate noise mechanism of wind turbine is not yet examined. This paper reviewed noise source and analysis theory. Broadband noise if main component of wind turbine noise and airfoil self noise is main noise source. These make acoustic analogy hard to apply for analysis. For this reason, experimental equation is method for wind turbine noise prediction up to now. Spectrum analysis shows that vortex shedding noise exists around $1k{\sim}2k$ Hz. This region is most sensitive frequency range to human. Thus it is necessary to reduce this noise source.
The proposed offshore wind farm projects, i.e., Mooudo offshore, Yeonggwang-Gochang offshore, Saemangeum offshore, Imjado offshore and Gadeokdo-Dadeapo offshore, were compared and analyzed using the Korea National Wind Mapand Wind Farm Suitability Assessment System developed by the Korea Institute of Energy Research. The suitability of the proposed areas was comprehensively assessed using geographic, economic constraints, wave condition and wind resource factors, but the focus of this paper was on the geographic constraints and wave conditions. Imjado had several geographical constraints, despite having a good wind power density, while Saemangeum had a relatively low wave height, shallow water depth, close substation and slow tidal current. It is anticipating that the present comparison and analysis could be used as reference guidelines when selecting and preparing the design of large-scale offshore wind farm in the near future.
Antarctic King Sejong Station was established in King George Island, the South Pole in 1988, and has been executing the monitoring studies on the change of antarctic natural environment. As an available power, the wind energy generator has been used in the form of hybrid with mainly diesel generator. Because the wind generation power sharply changes by wind energy, it must be careful during the system operation. When the power system becomes stable, the output performance of wind energy generator becomes stable. But, in case of unstable system, the errors frequently occur on the wind energy generator and it badly impacts the power system by output of wind energy generator. The purpose of this paper is to analyze suitability while operating the system of 10kW wind energy generator at Antarctic King Sejong Station, an isolated area, and to analyze the problem and improvements by power quality.
In the present study, the wind characteristics were analyzed according to the time averages to evaluate the performance of small wind turbines required for the development of energy independent village. Measuring data of wind speed were recorded between January 2016 and April 2016 every second. Experimental data is averaged out using 5, 10, 15, 20 and 30 minute time steps. Throughout the experimental data analysis, 5 minutes averaged data is used to analyze the performance of the wind turbine, because it produces a minimum turbulence intensity in wind speed. The measuring power of the wind turbine is less than the designed value due to the unsteady nature wind of sudden changes in magnitude of wind speed and wind angle. Detailed wind conditions are also analysed using two variable Weibull probability density functions.
최근 전 세계적으로 풍력발전 기술의 급속한 발달로 인하여 풍력발전의 경제성이 과거보다 점차 향상되고 있으며, 이에 국내에서의 풍력발전 가능성을 재확인하기 위한 사업의 일환으로 기상대에서 지난 10년간 관측한 풍속데이타를 Weibull 함수로 특성화하여 우리나라 전역의 풍황과 풍력자원 변화 및 분포 특성을 시간별, 월별, 계절별 및 년도별로 거시적으로 분석하였다.
Wind classification for exact estimation of wind energy resources was carried out using numerically simulated wind data for three years. The MM5(a fifth-generation Mesoscale Model), developed at Penn State University and the National Center for Atmospheric Research (NCAR), was used to estimate the wind fields in this study. We also use a variant of the K-mean clustering to classify the wind district and define the relation between districts. Wind estimated at surface and 100 m high at Busan area is classified into the 10 and 7 classes, respectively. These discrepancies of wind districts pattern at surface and upper air meteorological data indicates the quantity of wind resources can be changed according to the level of wind data used in estimation. Therefore, the estimation of wind district classification by reasonable wind data is utilized to build the effective policy for wind energy dissemination.
In this study, the annual power production of a wind farm according to obstacles and wind data was predicted for the Garyeok-do wind farm in the Saemangeum area. The Saemangeum Garyeok-do wind farm was built in December 2014 by the Korea Rural Community Corporation. Currently, two 1.5 MW wind turbines manufactured by Hyundai Heavy Industries are installed and operated. Automatic weather station data from 2015 to 2017 was used as wind data to predict the annual power production of the wind farm for three consecutive years. For prediction, a commercial computational fluid dynamics tool known to be suitable for wind energy prediction in complex terrain was used. Predictions were made for three cases with or without considering obstacles and wind direction errors. The study found that by considering both obstacles and wind direction errors, prediction errors could be substantially reduced. The prediction errors were within 2.5 % or less for all three years.
Finding promising wind farm sites in islands of Korea is performed in this study. Total ten islands that have been measuring wind speed and direction using automatic weather stations for at least ten years were subjects of this study. Conditions for finding suitable wind farm sites including wind resource and various exclusion factors were applied and two islands that were found not to be suitable for wind farms were excluded. Micositing of a single wind turbine for the remaining eight islands was performed to estimate the annual energy production and the capacity factor.. Based on the simulation results, the wind farm sites selected within the eight islands were found to be suitable for wind power. The capacity factors were varied between 22.3% and 33.0% for a 100 kW wind turbine having a hub height of 30 m.
본 연구에서는 해안 복잡지형에 2열 배치된 풍력단지 운영사례를 분석하여 후류에 의한 풍력발전기의 영향을 분석하여 풍속의 변화 그리고 난류강도의 변화를 분석하였다. 주풍향 대비 인접 풍력발전기와 이격거리가 날개직경(rotor diameter,RD) 90m 기준 4RD인 경우 후류에 의해 풍속감소 및 난류강도의 증가로 인한 발전량의 감소를 확인 할 수 있었다. 특히 후류에의한 급격한 순간풍향의 변화시, 풍력발전기의 불시정지로 발전량이 현저히 감소되었고 이를 보완하기 위하여 요브레이크를 설비를 보강 함으로써 불시정지 빈도를 감소하고 발전량을 제고하는데 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
AWS (Automated Weather Station) wind data was used to predict the annual energy production of Gangwon wind farm having a total capacity of 98 MW in Korea. Two common wind energy prediction programs, WAsP and WindSim were used. Predictions were made for three consecutive years of 2007, 2008 and 2009 and the results were compared with the actual annual energy prediction presented in the CDM (Clean Development Mechanism) monitoring report of the wind farm. The results from both prediction programs were close to the actual energy productions and the errors were within 10%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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