The importance of power system stability has been emphasized with an increase of wind energy penetration in the power system. Accordingly, the guarantee on various control capabilities, including active and reactive power control of wind farms, was regarded as the most important aspect for the connection to the grid. To control the wind farm active power, the wind farm controller was introduced. The wind farm controller decides the power set points for each wind turbine generating unit and each wind turbine generating unit controls its power according to the set points from the wind farm controller. Therefore, co-relationship between wind farm controller and wind turbine controllers are significantly important. This paper proposes some control methods of wind farm active power control based on modified wind turbine control for power system stability and structures to connect wind turbine controllers to wind farm controller. Besides, this paper contributes to development of control algorithm considering not only electrical components but also mechanical components. The proposed contributions were verified by full simulation including power electronics and turbulent wind speed. The scenario refers to the active power control regulations of the Eltra and Elkraft system in Denmark.
The importance of renewable energy sources has been growing at a high rate as a result of being environment friendly. In particular, wind power is one of the most successfully utilized of such sources to produce electrical energy. Because of the randomness of wind speed, the reliability impact on this highly variable energy power is important aspect that needs to be assessed. In this paper, the impact on the reliability indices of wind speed correlation between two farms is considered.
Nowadays, a rapid development in wind power technologies is occurring compared with other renewable energies. This advance in technology has facilitated a new generation of wind turbines with larger capacity and higher efficiency. As the height of the turbines and the distance between turbines increases, the monitoring and control of this new generation wind turbines presents new challenges. This paper presents the architectural design, simulation, and evaluation of hybrid communication networks for a large-scale wind turbine (WT). The communication network of WT is designed based on logical node (LN) concepts of the IEC 61400-25 standard. The proposed hybrid network architectures are modeled and evaluated by OPNET. We also investigate network performance using three different technologies: Ethernet-based, WiFi-based, and ZigBee-based. Our network model is validated by analyzing the simulation results. This work contributes to the design of a reliable communication network for monitoring and controlling a wind power farms (WPF).
This paper conducted an analysis of economic effects of offshore wind power in Korea with benefit/cost analysis. The existing feed-on tariff, which was too low to support wind power development, was recently replaced with a Renewable Portfolio Standard(RPS), effective from 2012. According to the new regulatory policy, The Korean government has announced a strategy to draw investments worth for offshore wind farms with a total capacity of 2.5 GW over the next eight years, which is expected the change of cost and benefit. After overview the offshore wind power development status, The effects on cost can be divided by economic, environmental and social factors. Each factor will be calculated and combined by both evaluating index and using Quantification methods. At the end, the implication for the evaluation of feasibility of offshore wind power of Korea will be done.
In these days the installation of wind turbines or wind parks includes a high financial risk. So for the planning and the constructing of wind farms, long-term data of wind speed and wind direction is required. However, in most cases only few data are available at the designated places. Traditional Measure-Correlate-Predict (MCP) can extend this data by using data of nearby meteorological stations. But also Neural Networks can create such long-term predictions. The key issue of this paper is to demonstrate the possibility and the quality of predictions using Neural Networks. Thereto this paper compares the results of different MCP Models and Neural Networks for creating long-term data with various indexes.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.5
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pp.535-541
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2019
The purpose of this study was to investigate the possibility of fishery in offshore wind farms and evaluate the risk linked to the presence of turbines and submarine cables in these areas. With this objective, we studied an offshore wind farm in the Southwest Sea and the current state of vessels in the surrounding National Fishing Port. The risk assessment criteria for 22 fishing gears and methods were set by referring to the fishing boats; thereafter, the risk was assessed by experts. The fishing gears and methods that could be safely operated (i.e., associated with low risk) in the offshore wind farm were: single-line fishing, jigging, and the anchovy lift net. The risk was normal so that it is possible to operate, but the fishing gears and methods that need attention are: the set long line, drifting long line, troll line, squid rip hook, octopus pot, webfoot octopus pot, coastal fish pot, stow net on stake, winged stow net, stationary gill net, and drift gill net. Moreover, the fishing gears and methods difficult to operate in the of shore wind farm (i.e., associated with high risk) were: the dredge, beam trawl, and purse seine. Finally, those associated with very high risk and that should not be allowed in offshore wind farms were: the stow net, anchovy drag net, otter trawl, Danish seine, and bottom pair trawl.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.2
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pp.127-138
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2023
A variety of decarbonized energy sources are being developed globally to realize carbon neutrality (Net Zero) by 2050 as a measure to address the global climate crisis. As the Korean government has also established a Renewable Energy 3020 policy and promoted energy development plans using solar or wind power, large-scale offshore development projects not present before in coastal waters, such as offshore wind farms, are being promoted. From ships' point of view, offshore facilities present obstacles to safe navigation, and with the installation of marine facilities, ship collisions or contact accidents between ships and marine facilities may occur in the narrowed water areas. In addition, there are concerns about environmental pollution and human casualties caused by marine accidents. Accordingly, we review overseas and domestic offshore wind farm development plans, analyze whether institutional devices are in place to ensure the safe passage of ships in wind farm areas, and study the safe operation of large-scale offshore wind farms and safe passage of ships along the Korean coast by comparing overseas legislative cases with domestic laws and presenting a proposal to illuminate the legal blind sectors.
Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around world. Wind farms are adding a significant amount of electrical generation capacity. The increase in the number of wind farms has led to the need for more effective operation and maintenance procedures. Condition Monitoring System(CMS) can be used to aid plant owners in achieving these goals. In this work, systematic design procedure for artificial neural network based normal behavior model which can be applied for fault detection of various devices is proposed. Furthermore, to verify the design method SCADA(Supervisor Control and Data Acquisition) data from 850kW wind turbine system installed in Beaung port were utilized.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.5
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pp.603-609
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2012
Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around world. Wind farms are adding a significant amount of electrical generation capacity. The increase in the number of wind farms has led to the need for more effective operation and maintenance procedures. Condition Monitoring System(CMS) can be used to aid plant owners in achieving these goals. Its aim is to provide operators with information regarding the health of their machines, which in turn, can help them improve operational efficiency. In this work, systematic design procedure for artificial neural network based normal behavior model which can be applied for fault detection of various devices is proposed. Furthermore, to verify the design method SCADA(Supervisor Control and Data Acquisition) data from 850KW wind turbine system installed in Beaung port were utilized.
Necessity has compelled man to improve upon the art of tapping wind energy for power generation; an apt reliever of strain exerted on the non-renewable fossil fuel. The power generation in a Wind Farm (WF) depends on site and wind velocity which varies with time and season which in turn determine wind power modeling. It implies, the development of an accurate wind speed model to predict wind power fluctuations at a particular site is significant. In this paper, Box-Jenkins ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) time series model for wind speed is developed for a 99MW wind farm in the southern region of India. Because of the uncertainty in wind power developed, the economic viability and reliability of power generation is significant. Life Cycle Costing (LCC) method is used to determine the economic viability of WF generated power. Reliability models of WF are developed with the help of load curve of the utility grid and Capacity Outage Probability Table (COPT). ARIMA wind speed model is used for developing COPT. The values of annual reliability indices and variations of risk index of the WF with system peak load are calculated. Such reliability models of large WF can be used in generation system planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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