The introduction of renewable energy sources into the AC grid can change and weaken the strength of the grid, which will in turn affect the stability and robustness of the doubly-fed induction generator (DFIG) wind farm. When integrated with weak grids, the DFIG wind turbine with vector power control often suffers from poor performance and robustness, while the DFIG wind turbine with synchronized control provides better stability. This paper investigates the critical short circuit ratios of DFIG wind turbine with vector power control and synchronized control, to analyze the stability boundary of the DFIG wind turbine. Frequency domain methods based on sensitivity and complementary sensitivity of transfer matrix are used to investigate the stability boundary conditions. The critical capacity of DFIG wind farm with conventional vector power control at a certain point of common coupling (PCC) is obtained and is further increased by employing synchronized control properly. The stability boundary is validated by electromagnetic transient simulation of an offshore wind farm connected to a real regional grid.
Economic feasibility study using weighted average variable Jeju System Marginal Price, SMP, was conducted for Gasiri wind farm of Jeju Island. To predict the variable Jeju SMP, generator share ratio for SMP was calculated from the real time wind power production and the power demand data for years. Also, sensitivity analysis on Net Present Value, NPV, and Benefit/Cost Ratio, B/C ratio, were performed to clarify which factors are more important in assessing economic feasibility. The result shows that the Gasiri wind farm has a minimum of 110 billion won and a maximum of 132 billion won difference between fixed and variable SMP. Also, Capacity Factor, C.F., had the highest sensitivity for NPV, followed by SMP. Accordingly, when economic analysis for a potential wind farm site is carried out, the variable SMP as well as C.F. should be considered for more accurate assessment of the wind farm.
This paper presents the characteristics of power generation output at Haeng-won wind farm and how to determine the optimized ESS capacity for power stabilizing. Depend on the fluctuation rate of wind power output variation, wind farm capacity and site, power stabilization will be impacted. Therefore, we need to determine proper ESS capacity. Using the actual data of Haeng-won wind farm from 2009. 3 to 2010.2., capacity of ESS was determined by moving average value. To verify the proposed algorithm, simulations are carried out with PSCAD/EMTDC program. As a result, optimal ESS capacity of Haeng-won wind farm in Jeju is estimated about 1.63 MWh.
We observed five species and 163 individuals of birds in the Demonstration Offshore Wind Farm in the southern part of the West Sea in Korea, and 33 species and 4,023 individuals from Gusipo to Dongho Beach. The most dominant bird in both areas was the black-tailed gull, Larus crassirostris. The flight height of birds for collision risk (wind turbine and bird) was divided into two groups. First, the safe height was from sea level to 20 m (< 20 m), with no effect from the action of revolving blades. Second, the danger height was more than 20 m from sea level (> 20 m), with a collision risk from the action of revolving blades. Birds flying a safe height (< 20 m) were 83.9% (271 individuals) and danger height (> 20 m) were 16.1% (52 individuals). Also, 11.7% of birds (35 individuals) used the inside of the Demonstration Offshore Wind Farm as a habitat for foraging and resting, and 88.3% birds used the outside. We suggest that the risk of collision with the wind farm was low due to the relatively low flight height of birds and distance between wind turbines (> 800 m).
Kim, Hyungyu;Kim, Kwansoo;Paek, Insu;Yoo, Neungsoo
Journal of Power Electronics
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v.15
no.4
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pp.1047-1053
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2015
A time-domain simulation tool to predict the dynamic power output of wind turbines in an offshore wind farm was developed in this study. A wind turbine model consisting of first or second order transfer functions of various wind turbine elements was combined with the Ainslie's eddy viscosity wake model to construct the simulation tool. The wind turbine model also includes an aerodynamic model that is a look up table of power and thrust coefficients with respect to the tip speed ratio and pitch angle of the wind turbine obtained by a commercial multi-body dynamics simulation tool. The wake model includes algorithms of superposition of multiple wakes and propagation based on Taylor's frozen turbulence assumption. Torque and pitch control algorithms were implemented in the simulation tool to perform max-Cp and power regulation control of the wind turbines. The simulation tool calculates wind speeds in the two-dimensional domain of the wind farm at the hub height of the wind turbines and yields power outputs from individual wind turbines. The NREL 5MW reference wind turbine was targeted as a wind turbine to obtain parameters for the simulation. To validate the simulation tool, a Danish offshore wind farm with 80 wind turbines was modelled and used to predict the power from the wind farm. A comparison of the prediction with the measured values available in literature showed that the results from the simulation program were fairly close to the measured results in literature except when the wind turbines are congruent with the wind direction.
Selecting optimal wind turbine generators for wind farm sites in the capacity factor point of view is performed in this study. A program to determine the best wind turbine generator for the maximum capacity factor for a site was developed. The program uses both the wind characteristics of the site of interest and the power curves of the wind turbines. The program developed was applied to find out optimal wind turbine generators of three different sites in complex terrain and successfully yielded the best site dependent wind turbine generators. It was also used to determine the best wind turbine generator of the wind farm currently operating in Korea and proved its usefulness. The program and methodology developed in this study considered to be very useful at the initial design stage of the wind farm to determine the best wind turbine generators for the site of interest.
This research is a comprehensive analysis of wind power prediction sensitivity using a Long Short-Term Memory (LSTM) deep learning neural network model, accounting for the inherent uncertainties in wind speed estimation. Utilizing a year's worth of operational data from an operational wind farm, the study forecasts the power output of both individual wind turbines and the farm collectively. Predictions were made daily at intervals of 10 minutes and 1 hour over a span of three months. The model's forecast accuracy was evaluated by comparing the root mean square error (RMSE), normalized RMSE (NRMSE), and correlation coefficients with actual power output data. Moreover, the research investigated how inaccuracies in wind speed inputs affect the power prediction sensitivity of the model. By simulating wind speed errors within a normal distribution range of 1% to 15%, the study analyzed their influence on the accuracy of power predictions. This investigation provided insights into the required wind speed prediction error rate to achieve an 8% power prediction error threshold, meeting the incentive standards for forecasting systems in renewable energy generation.
Kim, Jin-Taek;Go, Sung-Hwun;Kang, Ki-Won;Song, Hwa-Chang;Lee, Jang-Ho
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2009.11a
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pp.435-438
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2009
Wind speed is measured on the nacelle at the location of wind turbines are installed. The wind speed is transformed to inlet wind speed at the front of hub using newly developed algorithm derived from energy conservation. Wind energy potential is analyzed using the inlet air velocity in the region of Bieung-do wind farm. As results, wind speed depending on the month, yearly averaged wind speed, wind speed distribution, and energy density are showed in this study. Bieung-do area is close to Saemankeum, and the analysis of wind energy potential in Bieung area will be helpful to understand and develop wind energy industry in Saemankeum area.
This work proposes a control method of frequency stabilization for grid integration of large-scale wind farms via the voltage source converter-based high-voltage direct current (VSC-HVDC) technology. First, the topology of grid integration of a large-scale wind farm via the VSC-HVDC link is provided, and simple control strategies for wind turbines, wind farm side VSC (WFVSC), and grid side VSC are presented. Second, a mathematical model between the phase angle of WFVSC and the frequency of the wind farm is established. The control principle of the large-scale wind power integrated system is analyzed in theory in accordance with the mathematical model. Third, frequency and AC voltage controllers of WFVSC are designed based on the mathematical model of the relationships between the phase angle of WFVSC and the frequency of the wind farm, and between the modulation index of WFVSC and the voltage of the wind farm. Corresponding controller structures are established by deriving a transfer function, and an optimization method for selecting the parameters of the frequency controller is presented. Finally, a case study is performed under different operating conditions by using the DIgSILENT/PowerFactory software. Results show that the proposed control method has good performance in the frequency stabilization of the large-scale wind power integrated system via the VSC-HVDC technology.
Wind farm which are composed with wind turbine generators can be a good alternatives to solve environmental problem and solutions to cope with energy crisis for using wind energy. Until now, these wind turbine generators have been being studied on the viewpoint of only active power control for reducing the burden of main grid. In this control scheme, we might demand a reactive power compensator in order to make reparation for the reactive power produced from wind turbine generator itself. Therefore, if the reactive power as well as active power of wind turbine generator were controlled according to the demand of reactive power, the installation of a additional reactive power compensator could be reduced. This paper presents the control method of a active and reactive power for wind turbine generators by means of SVPWM(Space Vector Pulse Width Modulation) inverting method and describes a operational coordination of wind turbine generators. The proposed power control algorithm can simply produce the output power of wind turbine generator needed in wind farm, which can reduce the power of main grid more and exclude a supplementary reactive power compensator. We assumed that wind farm are composed with two kinds of wind turbine generators, AC/DC/AC and induction generator types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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