풍력발전시스템은 정격풍속미만에서는 토크를 제어하여 바람의 에너지를 최대로 하고 정격풍속이상에서는 피치를 제어하여 발전량을 정격으로 유지한다. 본 논문에서는 풍력발전시스템의 피치제어를 신경망을 이용하여 제어하는 방안을 제시한다. 피치제어의 목적은 정격풍속 이상에서 발전기의 회전속도를 일정하게 제어하여, 결과적으로 발전기의 출력을 정격전력으로 유지한다. 이 논문에서는 신경망 피치제어기의 성능을 향상시키기 위하여 발전기의 정격회전속도와 현재 회전속도 차이를 풍속과 함께 신경망의 입력으로 사용하는 방법을 제안하였다. 신경망의 훈련 알고리즘은 오류역전파(error back-propagation) 방법이 사용되었고, Matlab/Simulink를 사용하여 제어가 원활하게 되는 것을 확인하였다.
The uncertainty in WindCube LIDAR measurements, which are specific to wind profiling at less than 200m above ground levelin wind resource assessments, was analyzed focusing on the error caused by its volume sampling principle. A two-month SODAR measurement campaign conducted in an urban environment was adopted as the reference wind profile assuming that various atmospheric boundary layer shapes had been captured. The measurement error of LIDAR at a height z was defined as the difference in the wind speeds between the SODAR reference data, which was assumed to be a virtually true value, and the numerically averaged wind speed for a sampling volume height interval of $z{\pm}12.5m$. The pattern of uncertainty in the measurement was found to have a maximum in the lower part of the atmospheric boundary layer and decreased with increasing height. It was also found that the relative standard deviations of the wind speed error ratios were 6.98, 2.70 and 1.12% at the heights of 50, 100 and 150m above ground level, respectively.
대체 에너지 기술 개발을 위해 지난 20년 동안 풍력 발전에 관련한 기술들이 축적되어왔다. 풍력 발전은 자연적으로 부는 바람을 에너지원으로 사용하므로 환경 친화적이며 경제적이다. 이러한 풍력 발전의 효율적인 운영을 위해서는 시시각각 변하는 자연 바람의 세기를 정확도 높게 예측할 수 있어야 한다. 풍속을 평균적으로 얼마나 정확하게 잘 예측하는지도 중요하지만 실제 값과 예측 값의 절대 오차의 최댓값을 최소화시키는 것 또한 중요하다. 발전 운영 계획 측면에서 예측 풍속을 통한 예측 발전량과 실제 발전량의 차이는 경제적 손실을 가져오는 원인이 되므로 유연한 운영 계획을 세우기 위해 최대 오차가 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 풍속 예측 방법으로 과거 풍속 변화 추세뿐만 아니라 기상청 예보와 시기적인 풍속의 특성을 고려하기 위한 경향 값을 반영하여 수치 예측 알고리즘으로 학습한 풍속 예보 모델을 제안한다. 기상청 예보는 풍력 발전 단지를 포함하는 비교적 넓은 지역의 풍속을 예보하지만 풍속을 예측하고자 하는 국소지점에 대한 풍속 예측의 정확도를 높이는데 상당히 기여한다. 또한 풍속 변화 추세는 긴 시간동안 관측한 풍속을 세세하게 반영할수록 풍속 예측의 정확도를 높인다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.386-389
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2006
The sea surface wind speed (SSWS) derived by microwave radiometer can be contaminated by change of microwave brightness temperature owing to the angle between the sensor azimuth and the wind direction (Relative Wind Direction). We attempt to correct the contamination to the SSWS derived by Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR) on Advanced Earth Observing Satellite II (ADEOS-II), by applying the method proposed by Konda and Shibata (2004). The improvement of accuracy of the SSWS estimation amounts to roughly 60% of the error caused by the RWD effect.
A comparison study between computational-fluid-dynamics simulation and wind tunnel test for a megawatt-class wind turbine is conducted. For the study, flow-field in wake, basic aerodynamic performance, and effect of the yaw error for a 1/86 scaled-down model of the NREL offshore 5 MW wind turbine are numerically calculated using commercial software "FloEFD" with $k-{\varepsilon}$ turbulence model. The computed results are compared to the wind tunnel test performed by the constant-velocity mode for the model. It is shown that discrepancy are found between the two results at lower tip-speed ratio and higher yaw angle, however, the velocity-defection distribution in the wake, the torque coefficient at moderated and high tip-speed ratios are in good agreement with the wind tunnel test.
최근들어 사장교나 현수교와 같은 케이블 형식의 장대교량이 많이 건설되거나 계획중에 있다. 하지만 도로교 설계기준에 제시된 풍하중 산정시 중요한 요인인 기본풍속 산정함에 있어서 1995년까지 측정된 풍속자료를 근거로 한 일반교량에 적합한 풍속을 명시하고 있어 장대교량에 적합한 풍속에 대한 재검토가 필요한 상황이다. 본 연구에서는 태풍의 빈도가 높고 대부분의 장대교량이 건설되고 있는 서남해안지역으로 구체화하였다. 풍하중기준과 같이 극치I형분포(Gumbel분포)에 의해 일반교량에 적용할 100년, 장대교량에 적용할 200년 재현기대풍속을 적률법과 최소자승법의 두 가지 방법으로 추정하고, 극한 상황인 해상에서 불어오는 풍속으로 보정하여 지상풍속보다 약 17%정도 큰 값을 추정하였다. RMS error 방법에 의해 재현기대풍속의 적합성을 평가한 결과 최소자승법이 서남해안지역의 경우 적합성이 우수하였다.
High-resolution wind resources maps (maps, here after) with spatial and temporal resolutions of 100 m and 3-hours, respectively, over South Korea have been produced and evaluated for the period from July 2016 to June 2017 using Korea Meteorological Administration (KMA) Post Processing (KMAPP). Evaluation of the 10 m- and 80 m-level wind speed in the new maps (KMAPP-Wind) and the 1.5 km-resolution KMA NWP model, Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), shows that the new high-resolution maps improves of the LDAPS winds in estimating the 10m wind speed as the new data reduces the mean bias (MBE) and root-mean-square error (RMSE) by 33.3% and 14.3%, respectively. In particular, the result of evaluation of the wind at 80 m which is directly related with power turbine shows that the new maps has significantly smaller error compared to the LDAPS wind. Analyses of the new maps for the seasonal average, maximum wind speed, and the prevailing wind direction shows that the wind resources over South Korea are most abundant during winter, and that the prevailing wind direction is strongly affected by synoptic weather systems except over mountainous regions. Wind speed generally increases with altitude and the proximity to the coast. In conclusion, the evaluation results show that the new maps provides significantly more accurate wind speeds than the lower resolution NWP model output, especially over complex terrains, coastal areas, and the Jeju island where wind-energy resources are most abundant.
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.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.247-253
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2011
A sustainability of electricity supply has emerged as a critical issue for low carbon green growth in South Korea. Wind power is the fastest growing source of renewable energy. However, due to its own intermittency and volatility, the power supply generated from wind energy has variability in nature. Hence, accurate forecasting of wind speed and power plays a key role in the effective harvesting of wind energy and the integration of wind power into the current electric power grid. This paper presents a short-term wind speed prediction method based on support vector regression. Moreover, particle swarm optimization is adopted to find an optimum setting of hyper-parameters in support vector regression. An illustration is given by real-world data and the effect of model regularization by particle swarm optimization is discussed as well.
This paper proposes a new fuzzy speed control method based on Takagi-Sugeno fuzzy method of permanent magnet synchronous generators(PMSM) for variable-speed wind turbine systems. The proposed fuzzy speed controller consists of the control terms that compensate for the nonlinearity of PMSG and the control terms that stabilize the error dynamics. The conditions are derived for the existence of the proposed speed controller, and the gain matrices of the controller are given. The proposed control method can guarantee that the PMSG can effectively track the speed reference which is calculated through the MPPT control and can reduce the fluctuations of the generated power under even fast random wind conditions. To verify the performance of the proposed fuzzy speed controller, the simulation results are demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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