The paper describes the work of the IAWE Working Group WGF - Extreme Wind Prediction and Zoning, one of the international codification working groups set up in 2000. The topics covered are: the international database of extreme winds, quality assurance and data quality, averaging times, return periods, probability distributions and fitting methods, mixed wind climates, directionality effects, the influence of orography, rare events and simulation methods, long-term climate change, and zoning and mapping. Recommendations are given to promote the future alignment of international codes and standards for wind loading.
We performed calculations combining optimization technologies and Computational Fluid Dynamics (CFD) aimed at reducing wind forces and mitigating wind environments (local strong winds) around buildings. However, the Reynolds Averaged Navier-stokes Simulation (RANS), which seems somewhat inaccurate, needs to be used to create a realistic CFD optimization tool. Therefore, in this study we explored the possibilities of optimizing calculations using RANS. We were able to demonstrate that building configurations advantageous to wind forces could be predicted even with RANS. We also demonstrated that building layouts was more effective than building configurations in mitigating local strong winds around tall buildings. Additionally, we used the Convolutional Neural Network (CNN) as an airflow prediction method alternative to CFD in order to increase the speed of optimization calculations, and validated its prediction accuracy.
In this study, we performed a sensitivity analysis to see how the true north error of a wind direction vane installed to a meteorological mast affects predictions of the annual-average wind speed and the annual energy production. For this study, two meteorological masts were installed with a distance of about 4km on the ridge in complex terrain and the wind speed and direction were measured for one year. Cross predictions of the wind speed and the AEP of a virtual wind turbine for two sites in complex terrain were performed by changing the wind direction from $-45^{\circ}$ to $45^{\circ}$with an interval of $5^{\circ}$. A commercial wind resource prediction program, WindPRO, was used for the study. It was found that the prediction errors in the AEP caused by the wind direction errors occurred up to more than 20% depending on the orography and the main wind direction at that site.
In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.
Despite of the laminar-turbulent transition region co-exist with fully turbulence region around the leading edge of an airfoil, still lots of researchers apply to fully turbulence models to predict aerodynamic characteristics. It is well known that fully turbulent model such as standard k-${\varepsilon}$ model couldn't predict the complex stall and the separation behavior on an airfoil accurately, it usually leads to over prediction of the aerodynamic characteristics such as lift and drag forces. So, we apply correlation based transition model to predict aerodynamic performance of the NREL (National Renewable Energy Laboratory) Phase IV wind turbine. And also, compare the computed results from transition model with experimental measurement and fully turbulence results. Results are presented for a range of wind speed, for a NREL Phase IV wind turbine rotor. Low speed shaft torque, power, root bending moment, aerodynamic coefficients of 2D airfoil and several flow field figures results included in this study. As a result, the low speed shaft torque predicted by transitional turbulence model is very good agree with the experimental measurement in whole operating conditions but fully turbulent model(k-${\varepsilon}$) over predict the shaft torque after 7m/s. Root bending moment is also good agreement between the prediction and experiments for most of the operating conditions, especially with the transition model.
In aviation meteorology, the low level wind shear is defined as a sudden change of head windbelow 1600 feet that can affect the departing and landing of the aircraft. Jeju International Airport is an area where low level wind shear is frequently occurred by Mt. Halla. Forecasting of such wind shear would be useful in providing early warnings to aircraft. In this study, we investigated the performance of statistical downscaling model, called Korea Meteorological Administration Post-processing (KMAP) with a 100 m resolution in forecasting wind shear by the complex terrain. The wind shear forecasts was produced by calculating the wind differences between stations aligned with the runways. Two typical wind shear cases caused by complex terrain are validated by comparing to Low Level Wind Shear Alert System (LLWAS). This has been shown to have a good performance for describing air currents caused by terrain.
The prediction of wind field is very important fact in the radioactive and chemical warfare. In spite of advanced numerical weather prediction modelling and computing technology, the high resolution prediction of wind field is limited by the very high integration costs. In this study we coupled the mesoscale numerical model and microscale diagnostic numerical model with minimized integration costs. This coupled model has not only the ability of prediction of high resolution wind field including complex building but also microscale pollutant diffusion fields. For military operation this system can help making a practical and cost-effective decision in a battle field.
The external conditions for estimating dynamic wind loads of wind turbines, such as the turbulence, the extreme wind, the mean velocity gradients and the flow angles, are simulated over GangWon Wind Energy Test Field placed in one of the most complex terrain in Korea. Reference meteorological data has been gathered at a height of 30m from 2003 to 2004 with a ultrasonic anemometer. The absolute value of the spectral energy are simulated and the verification of this prediction has been carried out with comparing to the experimental data. The most desirable place for constructing new wind turbine are resulted as Point 2 and Point 3 due to the lower value of Turbulence Intensity and the higher value of wind resource relatively.
Wind information is one of the major inputs for the prediction of urban air flow using computational fluid dynamic (CFD) models. Therefore, the numerical characteristics of the wind data formed at their mother domains should be clarified to predict the urban air flow more precisely. In this study, the formation characteristics of the wind data in the Seoul region were used as the inlet wind information for a CFD based simulation and were analyzed using numerical weather prediction models for weather research and forecasting (WRF). Because air flow over the central part of the Korean peninsula is often controlled not only by synoptic scale westerly winds but also by the westerly sea breeze induced from the Yellow Sea, the westerly wind often dominates the entire Seoul region. Although simulations of wind speed and air temperature gave results that were slightly high and low, respectively, their temporal variation patterns agreed well with the observations. In the analysis of the vertical cross section, the variation of wind speed along the western boundary of Seoul is simpler in a large domain with the highest horizontal resolution as compared to a small domain with the same resolution. A strong convergence of the sea breeze due to precise topography leads to the simplification of the wind pattern. The same tendency was shown in the average vertical profiles of the wind speed. The difference in the simulated wind pattern of two different domains is greater during the night than in the daytime because of atmospheric stability and topographically induced mesoscale forcing.
The present situation of CWE(Computational Wind Engineering) and the papers presented to the CWE 2000 Symposium are reviewed from the following viewpoints; 1) topics treated, 2) utilization of commercial code (software), 3) incompleteness of CWE, 4) remaining research subjects, 5) prediction accuracy, 6) new fields of CWE application, etc. Firstly, new tendencies within CWE applications are indicated. Next, the over-attention being given to the application field and the lack of attention to fundamental problems, including prediction error analysis, are pointed out. Lastly, the future trends of CFD (Computational Fluid Dynamics) applications to wind engineering design are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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