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%.
Accurate forecasting of wind power is important for grid operation. Wind power has intermittent and nonlinear characteristics, which increases the uncertainty in wind power generation. In order to accurately predict wind power generation with high uncertainty, it is necessary to analyze the factors affecting wind power generation. In this paper, 6 factors out of 11 are selected for more accurate wind power generation forecast. These are wind speed, sine value of wind direction, cosine value of wind direction, local pressure, ground temperature, and history data of wind power generated.
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 1.5MW 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 $4.7{\sim}22.0%$ of uncertainty but, in the dominant wind speed region as $7{\sim}8m/s$, the uncertainty are stably decreased to $7{\sim}8%$.
In order to clarify the characteristics of power performance and uncertainty of a wind turbine, an investigation was performed in Hangyeong wind farm, Jeju island, Korea. Data were collected for 12 months from Feb. 2, 2008 to Jan. 1, 2009. This study was conducted on the base of the International standard, and observed the methods of mesurement and evaluation form IEC 61400-12. As a result, power performance curve was calculated by measured data and compared with the sixth unit of VESTAS V90-3.0MW in Hangyeong wind farms. In consequence of this paper, uncertainty was estimated from 7% to 14% on the range of the average wind speed from 4m/s to 11m/s.
We are carried out power performance testing for 3MW wind turbine system at Je-ju wind turbine testing Site and analyzed measured data which was stored through monitoring system. In this paper, we described the power performance testing results and analyzed an uncertainty of measured data sets. The power curve with measured power data is closely coincide with designed power curve except for the low wind speed sections(4m/s~7m/s) and the annual energy production which is given Ray leigh distribution was included with 1.5~5.9% of uncertainty in the wind speed region as 4~11m/s. Although the deviation of curve between measured power and designed power is high, the difference of annual energy production is low in the low wind speed region.
This paper discusses the impacts of large scale grid-connected wind farm equipped with permanent magnet synchronous generator (PMSG) on power system small signal stability (SSS) incorporating wind generation uncertainty and volatility. Firstly, a practical simplified PMSG model with rotor-flux-oriented control strategy applied is derived. In modeling PMSG generator side converter, the generator-voltage-oriented control strategy is utilized to implement the decoupled control of active and reactive power output. In modeling PMSG grid side converter, the grid-voltage-oriented control strategy is applied to realize the control of DC link voltage and the reactive power regulation. Based on the Weibull distribution of wind speed, the Monte Carlo simulation technique based is carried out on the IEEE 16-generator-68-bus test system as benchmark to study the impacts of wind generation uncertainty and volatility on small signal stability. Finally, some preliminary conclusions and comments are given.
For accurate wind resource assessment and wind turbine performance test, it is essential to secure wind data covering a rotor plane of wind turbine including a hub height. In general, we can depict wind speed profile by extrapolating or interpolating the wind speed data measured from a meteorological tower where multiple anemometers are mounted at different heights using a power-law of wind speed profile. The most important parameter of a power-law equation is a vertical wind profile exponent which represents local characteristics of terrain and land cover. In this study, we calculated diurnal vertical wind profile exponents of 8 locations in Jeju Island who possesses excellent wind resource according to the GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) to evaluate its uncertainty. Expanded uncertainty is calculated by combined standard uncertainty, which is the result of composing type A standard uncertainty with type B standard uncertainty. Although pooled standard deviation should be considered to derive type A uncertainty, we used the standard deviation of vertical wind profile exponent of each day avoiding the difficult of uncertainty evaluation of diurnal wind profile variation. It is anticipated that the evaluated uncertainties of diurnal vertical wind profile exponents at 8 locations in Jeju Island are to be registered as a national standard reference data and widely used in the relevant areas.
In this paper, The case of power performance test for 3MW wind-turbine system is introduced. For the verification of power curve and the certification of wind-turbine, power performance test is very important. This paper described the power testing results of a 3MW wind turbine and analysed an uncertainty about the testing. The measured power curves are very closely coincide with the calculated. Total uncertainty of measured data for Power Curve is 120~200kW in the rated power.
A comparison study between two performance testing results, one is on the site calibration not needed and the other is needed, was proceeded for the understanding on the effect of site calibration on the complex terrain. As a result, it is revealed that all of uncertainty components is effected by the topographical features dramatically. And the maximum difference of uncertainty reached at around 8% of rated capacity of wind turbine. So, the site calibration is an effective method to remove the variable wind effect by the ground complexity and must be proceeded before the power performance testing of a wind turbine.
Due to integration of wind power, its unpredictable uncertainty can be a very lethal factor in generation dispatch problem. To handle such uncertainty of wind power output, a profit maximization problem is formulated and random wind speed is modeled by Weibull distribution in this paper. A case study is calculated through profit maximization approach with random wind speed. The effect of case study results is evaluated on how the uncertain wind power integration into the power system affects on the generation dispatch.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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