This paper describe the power quality monitoring results of the grid-connected wind turbine generator in Daegwallyeong Test Site. The power quality monitoring for grid-connected wind turbine generators are important to verify their performance as the grid-connected generators. In order to measure the impacts on the grid of wind turbine generator and evaluate the performance by analyzing electrical parameters, we equipped the power quality monitoring system in the real field of the Daegwallyeong test site. The developed monitoring system gathers information by remote access through the internet. The monitoring results and the detail explanation for the developed wind turbine monitoring system is presented in the study.
The probabilistic characterization of wind field characteristics is a significant task for fatigue reliability assessment of long-span railway bridges in wind-prone regions. In consideration of the effect of wind direction, the stochastic properties of wind field should be represented by a bivariate statistical model of wind speed and direction. This paper presents the construction of the bivariate model of wind speed and direction at the site of a railway arch bridge by use of the long-term structural health monitoring (SHM) data. The wind characteristics are derived by analyzing the real-time wind monitoring data, such as the mean wind speed and direction, turbulence intensity, turbulence integral scale, and power spectral density. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method is proposed to formulate the joint distribution model of wind speed and direction. For the probability density function (PDF) of wind speed, a double-parameter Weibull distribution function is utilized, and a von Mises distribution function is applied to represent the PDF of wind direction. The SQP algorithm with multi-start points is used to estimate the parameters in the bivariate model, namely Weibull-von Mises mixture model. One-year wind monitoring data are selected to validate the effectiveness of the proposed modeling method. The optimal model is jointly evaluated by the Bayesian information criterion (BIC) and coefficient of determination, $R^2$. The obtained results indicate that the proposed SQP algorithm-based finite mixture modeling method can effectively establish the bivariate model of wind speed and direction. The established bivariate model of wind speed and direction will facilitate the wind-induced fatigue reliability assessment of long-span bridges.
A vibration monitoring system for a small size wind turbine (WIT) is established and operated. The monitoring system consists of monolithic integrated chip accelerometer for vibration monitoring, anemometers for wind data acquisition and auxiliary sensors for atmospheric data. Using the monitoring system, vibration response of a 6kW stand alone WIT generator is investigated. Acceleration data of the WIT tower under various operation condition is acquired in real time using LabVIEW and the data are remotely transferred from the test site to the laboratory in school by internet. Vibration response characteristics of the tower structure are diagnosed in the aspect of stability of W/T. Wind data and electrical power performance are also investigated with the stability problem.
The scale of wind turbines has continuously increased over the last decade. Especially, the rapid growth of the rotor diameter has brought about the increase of the tower height and the load on the rotor blade, as can be seen in the case of a 5MW class wind turbine with 126m rotor diameter. This trend means the increasing possibility of system failure. In addition to that, it is impossible for human operators to stay and manage all the turbines in the case of a large-scale wind farm. For these reasons, the operation and maintenance technology is getting more importance. In this paper, we present an unmanned remote monitoring system for MW class wind turbines and its application to YeungHeung wind test bed.
Rebelo, C.;Veljkovic, M.;da Silva, L. Simoes;Simoes, R.;Henriques, J.
Wind and Structures
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제15권4호
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pp.285-299
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2012
This paper describes the development and calibration of a structural monitoring system installed in a 80 meters high steel wind tower supporting a 2.1 MW turbine Wind Class III IEC2a erected in the central part of Portugal. The several signals are measured at four different levels and include accelerations, strains on the tower wall and inside the connection bolts, inclinations and temperature. In order to correlate measurements with the wind velocity and direction and with the turbine operational parameters the corresponding signals are obtained directly from the turbine own monitoring system and are incorporated in the developed system. Results from the system calibration, the structural identification and the initial period of data acquisition are presented in this paper.
A damage detection method for the tripod support structure of offshore wind turbines is presented for structural health monitoring. A finite element model of a prototype tripod support structure is established and the modal properties are calculated. The degree and location of the damage are estimated based on the neural network technique using the changes of natural frequencies and mode shape due to the damage. The stress distribution occurring in the support structure is obtained by a dynamic analysis for the wind turbine system to select the output data of the neural network. The natural frequencies and mode shapes for 36 possible damage scenarios were used for the input data of the learned neural network for damage assessment. The estimated damages agreed reasonably well with the accurate ones. The presented method could be effectively applied for damage detection and structural health monitoring of various types of support structures of offshore wind turbines.
In this paper, remote monitoring system for wind turbine is developed. The developed system consists of data acquisition for wind sensor, and monitoring for site environment. In order to accomplish effective monitoring, the system uses Datasocket, SMB, FTP, Web Server, and G Web Server. Two computer system - one is data acquisition computer using Windows-XP and the other is monitoring computer using UNIX - constraint the distribute system with individual tasks. By using this system, one can perform various monitoring and control tasks in Wind-Turbine application, efficiently.
This paper presents monitoring system for 750kW-class DFIG wind turbine generator system and an architecture for applying standardized communication, IEC61400-25. Monitoring and control system is consists of wind turbine PLC, Local and Remote I/O Server, HMI. and Web-server. Proposed System has been demonstrated in Daegi-ri, Kangwon-do, which aims to test local and/or remote monitoring and control system and evaluate the performance of 750kW-class WTS. Finally we described the design of logical nodes and services based on IEC61400-25 and its application scheme.
In this paper, remote monitoring system for wind turbine site is developed. This system is a hierarchical reliable monitoring system connected by wireless communication channels between monitoring host computer and modular slave measuring subsystems. The design of this systems; the slave measuring subsystems is placed in meteorological tower and wind turbine, and the supervisory host computer is in the safety zone. The slave measuring subsystems signals are from a meteorological tower, wind turbine generator and tower. For monitoring and command function, the supervisory computer is implemented with a PC using graphic user interface. This system can be transferred the information among host computer and remote computers through the Ethernet. Consequently we can get reliability but economic system. The system has the concept of universality and modularity, so it is simple and easy to implement in wind turbine test sites.
In this study, a health monitoring system was developed for the two most vulnerable parts of a wind tower support structure: the connection between steel towers (L-Flange) and the concrete foundation-steel tower connection. To select assessment parameters for health monitoring, detailed FEM analysis was conducted using the ABAQUS program. Additionally, a testbed was established near the Jeju Woljeongri wind turbine farm to evaluate the applicability of measurement data by installing sensors. Through computational analysis and relevant criteria review, we defined limits for measurement parameters by vulnerable section. We categorized the structural safety evaluation into four stages: normal, caution, warning, and danger, and selected management criteria for each stage. From this, an algorithm to evaluate safety was developed, and a visualized monitoring platform based on the established critical parts monitoring system was developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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