본 연구에서는 국내 서해안의 해상풍력 발전을 위한 적지를 검토하기 위해 기상청에서 제공하는 6개 지점(서수도, 가대암, 십이동파, 갈매여, 해수서, 지귀도)의 2014년 연간 풍속 자료를 수집하고 이를 분석하였다. 관측된 풍속 자료는 Rayleigh 모델과 Weibull 모델에 적합하였으며, 풍속 출현빈도에 따라 연간 부존량을 추정하였다. 풍력발전기 모델로는 GWE-3kH(3 kW급) 터빈과 GWE-10KU (10 kW급) 터빈을 선정하였으며 이의 성능곡선을 이용하였다. 그 결과, 서수도, 가대암, 십이동파, 갈매여, 해수서, 지귀도의 연평균 풍속은 각각 4.60, 4.5, 5.00, 5.13, 5.51, 5.90 m/s로 나타났으며, 연간 발전량은 10,622.752, 11,313.05, 13,509.41, 14,899.55, 17,106.13, 19,660.85kWh로 나타났다. 6개 지점의 연평균에너지 밀도는 전체적으로 poor와 marginal 계급으로 나타났으며, 터빈 이용률은 지귀도가 22.44%로 가장 높게 나타났다.
This paper presents how to determine AEP(Annual Energy Production) by a small wind turbine in DuckjeokDo island. Evaluation of AEP is introduced to make a self-contained island including renewable energy sources of wind, solar, and tidal energy. To determine the AEP in DuckjeokDo island, a local wind data is analyzed using the annual wind data from Korea Institute of Energy Research firstly. After the wind data is separated in 12-direction, a mean wind speed at each direction is determined. And then, a small wind turbine power curve is selected by introducing the capacity of a small wind turbine and the energy production of the wind turbine according to each wind direction. Finally, total annual wind energy production for each small wind turbine can be evaluated using the local wind density and local energy production considering a mechanical energy loss. Throughout the analytic study, it is found that the AEP of DuckjeokDo island is about 2.02MWh/y and 3.47MWh/y per a 1kW small wind turbine installed at the altitude of 10 m and 21m, respectively.
북한 지역의 27개 기상관측지점의 30년 바람 자료를 이용하여 고도 50 m에서의 풍력밀도를 분석하였다. 27개 지점의 연평균 풍력밀도는 58.6W/$m^2$로 1등급에 해당하는 풍력 자원이었다. 계절에 따른 평균 풍력밀도는 겨울보다 봄에 더 높았으며, 여름에는 봄의 50% 정도의 풍력밀도를 나타냈다. 풍력밀도의 일변화를 보면 거의 모든 관측 지점에서 오후에 비교적 높은 풍력밀도와 오전 3-6시 경에 낮은 풍력밀도를 보였으며, 일변화의 진폭은 봄에 가장 컸다. 특히 내륙 중심부인 개마고원 지역과 함경북도 동북부, 평안도 남부 해안, 황해도 해안 근처에서 비교적 높은 값을 나타냈다. 장진에서의 연평균 풍력밀도는 3등급인 151.2 W/$m^2$를 나타냈으며, 용연은 2등급인 102.4 W/$m^2$의 값을 보였다.
We have established a wind map of Singapore, a city-state characterized its land cover by urban buildings to confirm a possibility of wind farm development. As a simple but useful approximation of urban canopy, a zero-plane displacement concept was employed. The territory is divided into 15 sectors having similar urban building layouts, and zero-plane displacement, equivalent roughness height at each sector was calculated to setup a terrain boundary condition. Annual mean wind speed and mean wind power density map were drawn by a CFD micrositing model, WindSim where Changi International Airport wind data was used as an in-situ measurement. Unfortunately, predicted wind power density does not exceed 80 $W/m^2$ at 50 m above ground level which would not sufficient for wind power generation. However, the established Singapore wind map is expected to be applied for wind environment assessment and urban planning purpose.
Effects of Weibull shape parameter, k, on capacity factors of wind turbines were investigated. Wind distributions with mean wind speeds of 5 m/s, 6 m/s, 7 m/s and 8 m/s were simulated and used to estimate the annual energy productions and capacity factors of a 2MW wind turbine for various Weibull shape parameters. It was found from the study that the capacity factors of wind turbines are much affected by Weibull shape parameters. When the annual mean wind speed at the hub height of a wind turbine was about 7 m/s, and the air density was assumed to be 1.225 $kg/m^3$, the maximum capacity factor of a 2 MW wind turbine having a rated wind speed of 13 m/s was found to occur with the shape parameter of 2. It was also found that as the mean wind speed increased, the Weibull k parameter which yielded the maximum capacity factor increased. The simulated results were also validated by predictions of capacity factors of wind turbines using wind data measured in complex terrain.
Wave power distribution is investigated to determine the optimal sites for wave power generation at Jeju sea which has the highest wave energy density in the Korean coastal waters. The spatial and seasonal variation of wave power per unit length is calculated in the Jeju sea area based on the monthly mean wave data from 1979 to 2002 which is produced by the SWAN wave model simulation in prior research. The selected favorable locations for wave power generation are compared in terms of magnitude of wave energy density and distribution characteristics of wave parameters. The results suggest that Chagui-Do is the most optimal site for wave power generation in the Jeju sea. The seasonal distribution of wave energy density reveals that the highest wave energy density occurs in the northwest sea in the winter and it is dominated by wind waves, while the second highest one happens at south sea in the summer and it is dominated by a swell sea. The annual average of wave energy density shows that it gradually increases from east to west of the Jeju sea. At Chagui-Do, the energy density of the sea swell sea is relatively uniform while the energy density of the wind waves is variable and strong in the winter.
The future variability of Wind Energy Density (WED) over the Korean Peninsula under RCP climate change scenario is projected using ensemble analysis. As for the projection of the future WED, changes between the historical period (1981~2005) and the future projection (2021~2050) are examined by analyzing annual and seasonal mean, and Coefficient of Variation (CV) of WED. The annual mean of WED in the future is expected to decrease compared to the past ones in RCP 4.5 and RCP 8.5 respectively. However, the CV is expected to increase in RCP 8.5. WEDs in spring and summer are expected to increase in both scenarios RCP 4.5 and RCP 8.5. In particular, it is predicted that the variation of CV for WED in winter is larger than other seasons. The time series of WED for three major wind farms in Korea exhibit a decrease trend over the future period (2021~2050) in Gochang for autumn, in Daegwanryeong for spring, and in Jeju for autumn. Through analyses of the relationship between changes in wind energy and pressure gradients, the fact that changes in pressure gradients would affect changes in WED is identified. Our results can be used as a background data for devising a plan to develop and operate wind farm over the Korean Peninsula.
Yoon, Gihwan;Lee, Hyewon;Lee, Sang Ho;Hur, Don;Cheol, Yong
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권3호
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pp.820-826
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2014
It is well known that energy generated by a wind generator (WG) depends on the wind resources at the installation site. In other words, a WG installed in a high wind speed area can produce more energy than that in a low wind speed area. However, a WG installed at a low wind site can produce a similar amount of energy to that produced by a WG installed at a high wind site if the WG is designed with a rated wind speed corresponding to the mean wind speed of the site. In this paper, we investigated the power curve of a WG suitable for Korea's southwestern coast with a low mean wind speed to achieve a high capacity factor (CF). We collected the power curves of the 11 WGs of the 6 WG manufacturers. The probability density function of the wind speed on Korea's southwestern coast was modeled using the Weibull distribution. The annual energy production by the WG was calculated and then the CFs of all of the WGs were estimated and compared. The results indicated that the WG installed on the Korea's southwestern coast could obtain a CF higher than 40 % if it was designed with the lower rated speed corresponding to the mean wind speed at the installation site.
In this study, synthetic time series wind data was generated numerically using a second-order Markov chain. One year of wind data in 2020 measured by the AWS on Wido Island was used to investigate the statistics for measured wind data. Both the transition probability matrix and the cumulative transition probability matrix for annual hourly mean wind speed were obtained through statistical analysis. Probability density distribution along the wind speed and autocorrelation according to time were compared with the first- and the second-order Markov chains with various lengths of time series wind data. Probability density distributions for measured wind data and synthetic wind data using the first- and the second-order Markov chains were also compared to each other. For the case of the second-order Markov chain, some improvement of the autocorrelation was verified. It turns out that the autocorrelation converges to zero according to increasing the wind speed when the data size is sufficiently large. The generation of artificial wind data is expected to be useful as input data for virtual digital twin wind turbines.
During the last century, most scientific questions related to climate change were focused on the evidence of anthropogenic global warming (IPCC, 2001). There are robust evidences of warming and also human-induced climate change. We now understand the global, mean change a little bit better; however, the uncertainties for regional climate change still remains large. The purpose of this study is to understand the past climate change over Korea based on the observational data and to project future regional climate change over East Asia using ECHAM4/HOPE model and MM5 for downscaling. There are significant evidences on regional climate change in Korea, from several variables. The mean annual temperature over Korea has increased about 1.5∼$1.7^{\circ}C$ during the 20th century, including urbanization effect in large cities which can account for 20-30% of warming in the second half of the 20th century. Cold extreme temperature events occurred less frequently especially in the late 20th century, while hot extreme temperature events were more common than earlier in the century. The seasonal and annual precipitation was analyzed to examine long-term trend on precipitation intensity and extreme events. The number of rainy days shows a significant negative trend, which is more evident in summer and fall. Annual precipitation amount tends to increase slightly during the same period. This suggests an increase of precipitation intensity in this area. These changes may influence on growing seasons, floods and droughts, diseases and insects, marketing of seasonal products, energy consumption, and socio-economic sectors. The Korean Peninsular is located at the eastern coast of the largest continent on the earth withmeso-scale mountainous complex topography and itspopulation density is very high. And most people want to hear what will happen in their back yards. It is necessary to produce climate change scenario to fit forhigh-resolution (in meteorological sense, but low-resolution in socio-economic sense) impact assessment. We produced one hundred-year, high-resolution (∼27 km), regional climate change scenario with MM5 and recognized some obstacles to be used in application. The boundary conditions were provided from the 240-year simulation using the ECHAM4/HOPE-G model with SRES A2 scenario. Both observation and simulation data will compose past and future regional climate change scenario over Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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