A long-term wind resource map was made to provide the key design data for the 2.5 GW Korean West-South Offshore Wind Project, and its reliability was validated. A one-way dynamic downscaling of the MERRA reanalysis meteorological data of the Yeongwang-Gochang offshore was carried out using WindSim, a Computational Fluid Dynamics based wind resource mapping software, to establish a 33-year time series wind resource map of 100 m x 100 m spatial resolution and 1-hour interval temporal resolution from 1979 to 2012. The simulated wind resource map was validated by comparison with wind measurement data from the HeMOSU offshore meteorological tower, the Wangdeungdo Island meteorological tower, and the Gochang transmission tower on the nearby coastline, and the uncertainty due to long-term variability was analyzed. The long-term variability of the wind power was investigated in inter-annual, monthly, and daily units while the short-term variability was examined as the pattern of the coefficient of variation in hourly units. The results showed that the inter-annual variability had a maximum wind index variance of 22.3% while the short-term variability, i.e., the annual standard deviation of the hourly average wind power, was $0.041{\pm}0.001$, indicating steady variability.
A good understanding of normal modal variability of civil structures due to varying environmental conditions such as temperature and wind is important for reliable performance of vibration-based damage detection methods. This paper addresses the quantification of wind-induced modal variability of a cable-stayed bridge making use of one-year monitoring data. In order to discriminate the wind-induced modal variability from the temperature-induced modal variability, the one-year monitoring data are divided into two sets: the first set includes the data obtained under weak wind conditions (hourly-average wind speed less than 2 m/s) during all four seasons, and the second set includes the data obtained under both weak and strong (typhoon) wind conditions during the summer only. The measured modal frequencies and temperatures of the bridge obtained from the first set of data are used to formulate temperature-frequency correlation models by means of artificial neural network technique. Before the second set of data is utilized to quantify the wind-induced modal variability, the effect of temperature on the measured modal frequencies is first eliminated by normalizing these modal frequencies to a reference temperature with the use of the temperature-frequency correlation models. Then the wind-induced modal variability is quantitatively evaluated by correlating the normalized modal frequencies for each mode with the wind speed measurement data. It is revealed that in contrast to the dependence of modal frequencies on temperature, there is no explicit correlation between the modal frequencies and wind intensity. For most of the measured modes, the modal frequencies exhibit a slightly increasing trend with the increase of wind speed in statistical sense. The relative variation of the modal frequencies arising from wind effect (with the maximum hourly-average wind speed up to 17.6 m/s) is estimated to range from 1.61% to 7.87% for the measured 8 modes of the bridge, being notably less than the modal variability caused by temperature effect.
In the complex terrain where local wind systems are formed, accurate understanding of regional wind variability is required for wind resource assessment. In this paper, cluster analysis based on the similarity of time-series wind vector was applied to classify wind regions with similar wind characteristics and the meteorological validity of regionalization method was evaluated. Wind regions in Jeju Island and Busan were classified using the wind resource map of Korea created by a mesoscale numerical weather prediction modeling. The evaluation was performed by comparing wind speed, wind direction, and wind variability of each wind region. Wind characteristics, such as mean wind speed and prevailing wind direction, in the same wind region were similar and wind characteristics in different wind regions were meteor-statistically distinct. It was able to identify a singular wind region at the top area of Mt. Halla using the inconsistency of wind direction variability. Furthermore, it was found that the regionalization results correspond with the topographic features of Jeju Island and Busan, showing the validity.
Proper understanding of offshore wind speed variability is of essential importance in practice, which provides useful information to a wide range of coastal and marine activities. In this paper, long-term wind speed data recorded at various offshore stations are analyzed in the framework of fractal dimension analysis. Fractal analysis is a well-established data analysis tool, which is particularly suitable to determine the complexity in time series from a quantitative point of view. The fractal dimension is estimated using the conventional box-counting method. The results suggest that the wind speed data are generally fractals, which are likely to exhibit a persistent nature. The mean fractal dimension varies from 1.31 at an offshore weather station to 1.43 at an urban station, which is mainly associated with surface roughness condition. Monthly variability of fractal dimension at offshore stations is well-defined, which often possess larger values during hotter months and lower values during winter. This is partly attributed to the effect of thermal instability. In addition, with an increase in measurement interval, the mean and minimum fractal dimension decrease, whereas the maximum and coefficient of variation increase in parallel.
The recent largest forest fire in the Yeongdong region, Goseung/Okgae fires of 2019 occurred during YangGang wind event. The wind can be locally gusty and extremely dry, particularly in the complex terrain of Yeongdong. These winds can cause and/or rapidly spread wildfires, the threat of which is serious during the dry spring season. This study examines the spatial variability of the surface wind and its coupling with the upper atmospheric wind using the data during the IOP of the Gangwon Yeongdong Wind Experiments (G-WEX) conducted in 2020 and the data during YangGang wind event on 4~5 April 2019. In the case of IOPs, strong wind at the surface with a constant wind direction appears in the mountain area, and weak wind with large variability in wind direction appears from foothill to the coast in the vicinity of Gangneung region. However, in the 2019 event, strong wind at the surface with a constant wind direction appears in the entire region from the mountain to the coast, even with the stronger wind in the coast than in some part of the mountain area. The characteristics of the upper atmospheric wind related with the spatial distribution of surface wind show that during IOPs of G-WEX, a strong downdraft exists near the mountaintop in the level of about 1 to 4 km. However, in the 2019 event a strong downdraft is reinforced, when its location moves toward the coast and descends close to the ground. These downdrafts are generated by the breaking of mountain waves.
A regional wind network with complex surface conditions must be designed with sufficient space and time resolution to resolve the local circulations. In this study, the spatial variations of the wind field observed in the Seoul and Jeju regional networks were evaluated in terms of annual, seasons, and months to assess the spatial homogeneity of wind fields within the regional networks. The coherency of the wind field as a function of separation distance between stations indicated that significant coherency was sometimes not captured by the network, as inferred by low correlations between adjacent stations. A meso-velocity scale was defined in terms of the spatial variability of the wind within the network. This problem is predictably most significant with weak winds, dull prevailing wind, clear skies and significant topography. The relatively small correlations between stations imply that the wind at a given point cannot be estimated by interpolating winds from the nearest stations. For the Seoul and Jeju regional network, the meso-velocity scale has typically a same order of magnitude as the speed of the network averaged wind, revealing the large spatial variability of the Jeju network station imply topography and weather. Significant scatter in the relationship between spatial variability of the wind field and the wind speed is thought to be related to thermally-generated flows. The magnitude of the mesovelocity scale was significantly different along separation distance between stations, wind speed, intensity of prevailing wind, clear and cloudy conditions, topography. Resultant wind vectors indicate much different flow patterns along condition of contributing factors. As a result, the careful considerations on contributing factors such as prevailing wind in season, weather, and complex surface conditions with topography and land/sea contrast are required to assess the spatial variations of wind field on a regional network. The results in the spatial variation from the mesovelocity scale are useful to represent the characteristics of regional wind speed including lower surface conditions over the grid scale of large scale atmospheric model.
풍력발전단지의 신규 개발과 안정적인 운영 계획 수립을 위해 기후변화에 따른 미래 풍력에너지의 변동성 정보를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구는 IPCC 5차 보고서에서 새롭게 도입된 대표농도경로(Representative Concentration Pathway)를 적용한 기후변화 시나리오 자료를 활용하여 2006년부터 2040년까지의 가까운 미래에 대한 풍력에너지(풍력에너지밀도와 잠재전력생산량)의 시 공간적 변동성을 분석하고자 한다. 사용된 기후변화 시나리오는 지역기후모델 HadGEM3-RA를 이용해 생산된 RCP2.6과 8.5자료이다. 시나리오 생산의 기반이 된 지역기후모델을 과거기간에 대하여 ECMWF의 ERA-interim 재분석자료와 비교분석한 결과, 지역 기후모델은 풍력에너지를 육지에서는 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 그리고 변동성 역시 육지에서 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 미래 풍력에너지는 RCP 시나리오별로 다소 차이가 나타나지만 육지에서 증가, 바다에서는 감소할 것으로 예측되었으며 고도가 높은 산지 및 해안지역에서 미래 풍력에너지의 변동성이 증가할 것으로 분석되었다. 지역별 풍력에너지밀도 분석결과 제주에서 크게 증가할 것으로 예상되었으며 변동성도 크게 증가하였다. 미래 풍력에너지의 변동은 주변 기상장의 변화와 연관 지어 해석이 가능하였으나 큰 변동성으로 인한 불확실성이 증가할 것으로 판단할 수 있다. 본 연구를 통해서 분석된 결과는 미래 에너지 수급 및 활용계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있으리라 판단한다.
The reliability of antenna tower designed for a n-year design wind speed is determined by considering the variability of the strength of the component members and of the mean wind speed. For obtaining the n-year design wind speed, maximum annual wind speed is assumed to follow Gumbel Type-1 distribution. Following this distribution of the wind speed, the mean and standard deviation of stresses in each component member are worked out. The variability of the strength of members is defined by means of the nominal strength and a coefficient of variation. The probability of failure of the critical members of tower is determined by the first order second moment method (FOSM) of reliability analysis. Using the above method, the reliability against allowable stress failure of the critical members as well as the system reliabilities for a 75 m tall antenna tower, designed for n-year design wind speed, are presented.
Characteristics of wind resources of offshore and coastal regions were compared using wind data obtained from HeMOSU-1 (Herald of Meteorological and Oceanographic Special Unit-1) meteorological mast located at Southwestern Sea, and ground-based LiDAR (Light Detection And Ranging) at Gochang observation site near it. The analysis includes comparison of basic wind statistics such as mean wind speed, wind direction, power law exponent and their temporal variability as well as site assessment items for the wind power plant such as turbulence intensity and wind power density at the two observation sites. It was found that the wind at HeMOSU-1 site has lower diurnal and seasonal variability than that at Gochang site, which lead to smaller turbulence intensity. Overall, the results of the comparative analysis show that the wind resource at HeMOSU-1 site located offshore has more favorable condition for wind power generation than the wind resource at Gochang which shows nature of coastal area.
Wind resource data of short-term period has to be corrected a long-term period by using MCP method that Is a statistical method to predict the long-term wind resource at target site data with a reference site data. Because the field measurement for wind assessment is limited to a short period by various constraints. In this study, 2 different MCP methods such as Linear regression and Matrix method were chosen to compare the predictive accuracy between the methods. Finally long-term wind speed, wind power density and capacity factor at the target site for 20 years were estimated for the variability of wind and wind energy. As a result, for 20 years annual average wind speed, Yellow sea off shore wind farm was estimated to have 4.29% for coefficient of variation, CV, and -9.57%~9.53% for range of variation, RV. It was predicted that the annual wind speed at Yellow sea offshore wind farm varied within ${\pm}10%$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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