In order to identify positive or negative effect of seawall on wind turbine, a wind tunnel experiment has been conducted with a 1/100 scaled-down model of Goonsan wind farm which is located in West coast along seawall. Wind speedup due to the slope of seawall contributed to about 3% increment of area-averaged wind speed on rotor-plane of a wind turbine which is anticipated to augment wind power generation. From the turbulence measurement and flow visualization, it was confirmed that there would be no negative effect due to flow separation because its influence is confined below wind turbine blades' sweeping height.
The main objective of this study is to predict the wind power generation at the wind farm using various wake models. Modeling of wind farm is a prerequisite for prediction of annual energy production at the wind farm. In this study, we modeled 20 MW class Seongsan wind farm which has 10 wind turbines located at the eastern part of Jeju Island. WindSim based on the computational fluid dynamics was adopted for the estimation of power generation. The power curve and thrust coefficient with meteorology file were prepared for wind farm modelling. The meteorology file was produced based on the measured data of the Korea Wind Atlas provided by Korea Institute of Energy Research. Three types of wake models such as Jensen, Larsen, and Ishihara et al. wake models were applied to investigate the wake effects. From the result, Jensen and Ishihara wake models show nearly the same value of power generation whereas the Larsen wake model shows the largest value. New positions of wind turbines are proposed to reduce the wake loss, and to increase the annual energy production of the wind farm.
This paper investigated wind turbine degradation quantitatively by analyzing the short-term operation records of the Shinan Wind Power Plant. Instead of a capacity factor which is needed to be normalized its variability due to monthly wind speed change, this study suggests an analysis method by taking the difference between the theoretical power output calculated from the nacelle wind speed and actual power output as the quantitative index of performance degradation. For three-year SCADA data analysis of the Shinan Wind Power Plant, it was confirmed that power output degradation rate of 0.54% per year. This value is within the average reduction rate 0.4%/year~0.9%/year of normalized capacity factor of the onshore wind power plants in U.K. and Denmark; however, lower than the rate 2%/year of Canadian wind power plants.
Mechanical load measurements on blade and tower of Vestas 100 kW wind turbine has been reformed in Wollyong test site, Jeju island. The experimental procedure for the measurement of wind turbine loads, such as edgewise(lead-lag) bending moment, flapwise bending moment, and tower base bending moment, has been established. The test facilities consisting of strain-gauges, telemetry and T-Mon system are installed in the wind turbine. Strain gauges are on-site calibrated against load cell prior to monitoring the wind turbine loads. Using the test setup, the loads on the components are being measured and analysed for various external conditions of the wind turbine. A set of results for near rated wind speed has been presented in this paper.
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 ${\pm}10%$.
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.
This paper proposes a probabilistic generation assessment model of renewable energy generators(REGs) considering uncertainty of resources, mainly focused on Wind Turbine Generator(WTG) and Solar Cell Generator(SCG) which are dispersed widely in South Korea The proposed numerical analysis method assesses the one day-ahead generation by combining equivalent generation characteristics function and probabilistic distribution function of wind speed(WS) and solar radiation(SR) resources. The equivalent generation functions(EGFs) of the wind and solar farms are established by grouping a lot of the farms appropriately centered on Weather Measurement Station(WMS). First, the EGFs are assessed by using regression analysis method based on typical least square method from the recorded actual generation data and historical resources(WS and SR). Second, the generation of the REGs is assessed by adding the one day-ahead resources forecast, announced by WMS, to the EGFs which are formulated as third order degree polynomials using the regression analysis. Third, a Renewable Energy Generation Assessment System(REGAS) including D/B of recorded actual generation data and historical resources is developed using the model and algorithm predicting one day-ahead power output of renewable energy generators.
In order to clarify predictive accuracy for the wind resource predicted by running WindPRO(Ver. 2.5) which is software for wind farm design developed by EMD from Denmark, an investigation was carried out at the northeast region of Jeju island. The Hangwon, Susan and Hoichun sites of Jeju island were selected for this study. The measurement period of wind at the sites was for one year. As a result, when the sites had different energy roses, though the two Wind Statistics made by STATGEN module were used for the prediction, it was difficult to exactly predict the energy rose at a given site. On the other hand, when the two Wind Statistics were used to predict the average wind speed, the wind power density and the annual energy production, the relative error was under ${\pm}20%$ which improved more than that when using only one Wind Statistics.
The investigation on wind farm design using CFD technique was carried out to reduce turbulence intensity in a wind farm. A potential wind farm in Gasiri of Jeju Island was selected for the design and the commercial S/W of Meteodyn WT was used for applying CFD technique. The initial layout of wind turbines was derived using WindPRO which is mainly used for wind farm design in Korea. Then, the distribution of turbulence intensity on complex terrain was calculated and visible by Meteodyn WT. Based on the distribution, wind turbines were positioned properly. As a result, wind turbines could be deployed at positions with minimum turbulence intensity as well as maximum Annual Energy Production, AEP, using Meteodyn WT. It is necessary to take into account turbulence intensity in wind farm design to avoid wind turbine failure.
A Dokdo wind resource map has been drawn up for the Green Island Energy Master Plan according to Korea's national vision for 'Low Carbon Green Growth'. The micro-siting software WindSim v5.1,which is based on Computational Flow Analysis, is used with MERRA reanalysis data as synoptic climatology input data, and sensitivity analysis on turbulence model is accompanied. A wind resource assessment has been conducted for the Dokdo wind power dissemination plan, which consists of two 10kW wind turbines to be installed at the Dongdo dock and Dokdo guard building. It is evaluated that the capacity factors at Dongdo dock and Dokdo guard building are about 20% and 30% respectively, and annual and hourly variations of wind power generation have been analyzed, but summertime energy production is predicted to be only 40% of wintertime energy production.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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