This paper discusses the impacts of large scale grid-connected wind farm equipped with permanent magnet synchronous generator (PMSG) on power system small signal stability (SSS) incorporating wind generation uncertainty and volatility. Firstly, a practical simplified PMSG model with rotor-flux-oriented control strategy applied is derived. In modeling PMSG generator side converter, the generator-voltage-oriented control strategy is utilized to implement the decoupled control of active and reactive power output. In modeling PMSG grid side converter, the grid-voltage-oriented control strategy is applied to realize the control of DC link voltage and the reactive power regulation. Based on the Weibull distribution of wind speed, the Monte Carlo simulation technique based is carried out on the IEEE 16-generator-68-bus test system as benchmark to study the impacts of wind generation uncertainty and volatility on small signal stability. Finally, some preliminary conclusions and comments are given.
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.
The lack of controllability over the wind causes fluctuations in the output power of the wind generators (WGs) located at the wind farms. Distribution Static Compensator (DSTATCOM) equipped with Battery Energy Storage System (BESS) can significantly smooth these fluctuations by injecting or absorbing appropriate amount of active power, thus, controlling the power flow of WGs. But because of the component aging and thermal drift, its harmonic filter parameters vary, resulting in performance degradation. In this paper, Quantitative Feedback Theory (QFT) is used as a robust control scheme in order to deactivate the effects of filter parameters variations on the wind power generation power smoothing performance. The proposed robust control strategy of the DSTATCOM is successfully applied to a microgrid, including WGs. The simulation results obviously show that the proposed control technique can effectively smooth the fluctuations in the wind turbines' (WT) output power caused by wind speed variations; taking into account the filter parameters variations (structural parameter uncertainties).
This paper reports investigation into the factors that influence the transient behavior of the wind power generation system following network fault conditions. It is shown that the critical clearing time(CCT) can be affected by various factors contributed by the host network. Such factors include capacity of wind power, power factor, the length of the interfacing line, etc. This investigation is conducted en a simulated grid-connected wind farm using Digsilent Power Factory.
The power generated by wind turbines changes rapidly because of the continuous fluctuation of wind speed and direction. It is important for the power industry to have the capability to predict the changing wind power. In this paper, neural network based wind power prediction scheme which uses wind speed and direction is considered. In order to get a better prediction result, compression function which can be applied to the measurement data is introduced. Empirical data obtained from wind farm located in Kunsan is considered to verify the performance of the compression function.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권2호
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pp.108-112
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2012
A sustainable production of electricity is essential for low carbon green growth in South Korea. The generation of wind power as renewable energy has been rapidly growing around the world. Undoubtedly wind energy is unlimited in potential. However, due to its own intermittency and volatility, there are difficulties in the effective harvesting of wind energy and the integration of wind power into the current electric power grid. To cope with this, many works have been done for wind speed and power forecasting. It is reported that, compared with physical persistent models, statistical techniques and computational methods are more useful for short-term forecasting of wind power. Among them, support vector regression (SVR) has much attention in the literature. This paper proposes an SVR based wind speed forecasting. To improve the forecasting accuracy, a fuzzy clustering is adopted in the process of SVR modeling. An illustrative example is also given by using real-world wind farm dataset. According to the experimental results, it is shown that the proposed method provides better forecasts of wind power.
풍력발전시스템은 기존의 발전시스템과 매우 다르다. 그러므로 전력계통에 풍력시스템을 연계하기 위해서는 동적특성에 대한 연구가 필요하다. 풍력발전기의 안정도해석은 전력계통의 운영에 있어서 중요 쟁점이다. 기존의 동기발전기만으로 구성된 전력계통의 위상각 안정도는 풍력발전기가 포함되면 그 결과가 달라진다. 즉, 풍력터빈에 연계된 발전기는 대부분 비동기인 유도발전기이기 때문이다. 위상각의 동기화 여부로 판별하는 위상각 안정도는 임계고장제거시간(CCT)을 계산하여 평가한다. 계통해석용 풍력터빈의 모델은 다양하여 그 해석에 어려움이 있으나 지금은 크게 4가지 타입으로 표준화가 되어있다. 본 논문에서는 PSS/E-32에서 제공하는 풍력터빈의 3번째 표준모델인 DFIG(Doubly-Fed induction Generator)모델을 이용하여 풍력단지가 연계된 전력계통의 CCT를 풍력단지의 위치와 용량을 고려하여 분석한다.
A wind turbine is one of the most popular energy conversion systems to generate electricity from the natural renewable energy source and an axial-flow type wind turbine is the most popular system for the electricity generation in the wind farm nowadays. In this study, a cross-flow type turbine has been studied for the application of wind turbine for electricity generation. The target capacity of electric power generation of the model wind turbine developing on the project is 12 volts, 130A/H (about 1.56kW). The important design parameters of the model turbine impeller are the inlet and exit angle of the turbine blade, number of blade, hub/tip ratio and the exit flow angle of the casing. In this study, the radial equilibrium theorem was used to decide the inlet and exit angle of the impller blade and CFD technique was used to have the performance analysis of the designed model power turbine to find out the optimum geometry of the CPT impeller and casing. The designed CPT with 24 impeller blades at ${\alpha}=82^{\circ}$, ${\beta}=40^{\circ}$ of turbine blade angle was estimated to generate 284.6 N.m of indicated torque and 2.14kW of indicated power.
This study draws economic expense factors according to the influence of generation resulted from slipstream and the arrangement of the complex when arranging and designing the complex for offshore windpower development as a model of 50MW offshore wind farm and conducts economics analysis. According to the result of the analysis, O (Optimize) arrangement was the one that has the highest generation for having the best windpower resources in terms of design and being least affected by slipstream; however, the arrangement requires expensive submarine cables and high installation cost. Therefore, according to the analysis of economics, it was thought that 50MW complex should have less economics as BC ratio 0.95 than the series arrangement of main wind direction and I+80 series arrangement would be rather more economical. This economics evaluation provides comparison according to the arrangement of the development complex considering the uncertainty of the electricity price and gross construction cost. And it is expected that the result of economics evaluation would greatly differ by installation capacity, and the reason is that the cost of electric infrastructure takes up a higher portion than the gross construction cost of the development complex. The only way to compensate this part is to make the windpower development complex larger. It seems that it will be necessary to enhance spot applicability to evaluate economics afterwards and pay consistent attention to and conduct follow-up research on the economics evaluation of the complex construction.
We investigate the amount of potential electricity energy generated by wind power in Busan metropolitan area, using the mesoscale meteorological model WRF (Weather Research & Forecasting), combined with small wind power generators. The WRF modeling has successfully simulated meteorological characteristics over the urban areas, and showed statistical significant to predict the amount of wind energy generation. The highest amount of wind power energy has been predicted at the coastal area, followed by at riverbank and upland, depending on predicted spatial distributions of wind speed. The electricity energy prediction method in this study is expected to be used for plans of wind farm constructions or the power supplies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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