This study introduces an environmental noise evaluation procedure and results for a wind turbine (W/T) system. Test and evaluation are required by the international standard IEC 61400-11 in the aspect of environmental effect. Test and evaluation are performed on U-50 WT model which is first developed by the domestic W/T manufacturer. W/T test model is under operation in Daekwanryung wind test site. An integrated monitoring system in the test site is utilized for the evaluation. With the noise signal, meteorological data and W/T operational data are monitored in real time by the integrated monitoring system using LabVIEW. From the measured noise data, acoustic power level are estimated and compared with those of other similar size WT under the wind speeds required by international standard.
Yoon Seok Chae;Ho Min Kim; Ji Hyung Kim;Sung Hoon Lee
Journal of Wind Energy
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v.14
no.4
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pp.43-49
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2023
We have studied biofouling in Korea's offshore wind farms by using image analysis through monitoring and surface energy analysis. To observe the biofouling characteristics, samples were fabricated using Micron extra 2 and PropOne, which have a self-polishing property, and Hempathane HS 55610, which is used in substructure coatings. The manufactured samples were installed at the bottom of a ladder in a substructure, and monitored for 10 months. The most biofouling occurred in the sample without the self-polishing property, and algae, barnacles and corallinales were observed. The surface energy analysis used the Owens-Wendt-Rabel and Kaelble (OWRK) model, which uses the contact angles of two standard fluids. As a result of calculating the surface energy using contact angle measurement, the sample without the self-polishing property showed the highest value. This result was consistent with the biofouling incidence observed through monitoring.
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.
Solari, Giovanni;Burlando, Massimiliano;De Gaetano, Patrizia;Repetto, Maria Pia
Wind and Structures
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v.20
no.6
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pp.763-791
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2015
"Wind and Ports" is a European project that has been carried out since 2009 to handle wind forecast in port areas through an integrated system made up of an extensive in-situ wind monitoring network, the numerical simulation of wind fields, the statistical analysis of wind climate, and algorithms for medium-term (1-3 days) and short term (0.5-2 hours) wind forecasting. The in-situ wind monitoring network, currently made up of 22 ultrasonic anemometers, provides a unique opportunity for detecting high resolution thunderstorm records and studying their dominant characteristics relevant to wind engineering with special concern for wind actions on structures. In such a framework, the wind velocity of thunderstorms is firstly decomposed into the sum of a slowly-varying mean part plus a residual fluctuation dealt with as a non-stationary random process. The fluctuation, in turn, is expressed as the product of its slowly-varying standard deviation by a reduced turbulence component dealt with as a rapidly-varying stationary Gaussian random process with zero mean and unit standard deviation. The extraction of the mean part of the wind velocity is carried out through a moving average filter, and the effect of the moving average period on the statistical properties of the decomposed signals is evaluated. Among other aspects, special attention is given to the thunderstorm duration, the turbulence intensity, the power spectral density and the integral length scale. Some noteworthy wind velocity ratios that play a crucial role in the thunderstorm loading and response of structures are also analyzed.
To effectively extract the vast wind resource, offshore wind turbines are designed with large rotor and slender tower, which makes them vulnerable to external vibration sources such as wind and wave loads. Substantial research efforts have been devoted to mitigate the unwanted vibrations of offshore wind turbines to ensure their serviceability and safety in the normal working condition. However, most previous studies investigated the vibration control of wind turbines in one direction only, i.e., either the out-of-plane or in-plane direction. In reality, wind turbines inevitably vibrate in both directions when they are subjected to the external excitations. The studies on both the in-plane and out-of-plane vibration control of wind turbines are, however, scarce. In the present study, the NREL 5 MW wind turbine is taken as an example, a detailed three-dimensional (3D) Finite Element (FE) model of the wind turbine is developed in ABAQUS. To simultaneously control the in-plane and out-of-plane vibrations induced by the combined wind and wave loads, another carefully designed (i.e., tuned) spring and dashpot are added to the perpendicular direction of each Tuned Mass Damper (TMD) system that is used to control the vibrations of the tower and blades in one particular direction. With this simple modification, a bi-directional TMD system is formed and the vibrations in both the out-of-plane and in-plane directions are simultaneously suppressed. To examine the control effectiveness, the responses of the wind turbine without control, with separate TMD system and the proposed bi-directional TMD system are calculated and compared. Numerical results show that the bi-directional TMD system can simultaneously control the out-of-plane and in-plane vibrations of the wind turbine without changing too much of the conventional design of the control system. The bi-directional control system therefore could be a cost-effective solution to mitigate the bi-directional vibrations of offshore wind turbines.
The dynamic characteristics of wind turbine blades are usually monitored by contact sensors with the disadvantages of high cost, difficult installation, easy damage to the structure, and difficult signal transmission. In view of the above problems, based on computer vision technology and the improved YOLOv5 (You Only Look Once v5) deep learning model, a non-contact dynamic characteristic monitoring method for wind turbine blade is proposed. First, the original YOLOv5l model of the CSP (Cross Stage Partial) structure is improved by introducing the CSP2_2 structure, which reduce the number of residual components to better the network training speed. On this basis, combined with the Deep sort algorithm, the accuracy of structural displacement monitoring is mended. Secondly, for the disadvantage that the deep learning sample dataset is difficult to collect, the blender software is used to model the wind turbine structure with conditions, illuminations and other practical engineering similar environments changed. In addition, incorporated with the image expansion technology, a modeling-based dataset augmentation method is proposed. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is verified by experiments followed by the analytical procedure about the influence of YOLOv5 models, lighting conditions and angles on the recognition results. The results show that the improved YOLOv5 deep learning model not only perform well compared with many other YOLOv5 models, but also has high accuracy in vibration monitoring in different environments. The method can accurately identify the dynamic characteristics of wind turbine blades, and therefore can provide a reference for evaluating the condition of wind turbine blades.
In this study, climate analysis and wind sector division were conducted for a propriety assessment to determine the location of air quality monitoring sites in the Busan metropolitan area. The results based on the meteorological data$(2000{\sim}2004)$ indicated hat air temperature is strongly correlated between 9 atmospheric monitoring sites, while wind speed and direction are not. This is because wind is strongly affected by the surrounding terrain and the obstacles such as building and tree. in the next stage, we performed cluster analysis to divide wind sector over the Busan metropolitan area. The cluster analysis showed that the Busan metropolitan area is divided into 6 wind sectors. However 1 downtown and 2 suburbs an area covering significantly broad region in Busan are not divided into independent sectors, because of the absence of atmospheric monitoring site. As such, the Busan metropolitan area is finally divided into 9 sectors.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.9
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pp.316-325
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2018
In this paper, to integrate distributed IT resources and manage human resource efficiently as purpose of cost reduction, infrastructure of wind turbine monitoring system have been designed and developed on the basis of SaaS cloud. This infrastructure hierarchize data according to related task and services. Softwares to monitor conditions via the infrastructure are also developed. Softwares are made up of DB design, field measurement, data transmission and monitoring programs. The infrastructure is able to monitor conditions from SCADA data and additional sensors. Total time delay from field measurement to monitoring is defined by modeling of step-wise time delay in condition monitoring algorithms. Since vibration data are acquired by measurements of high resolution, the delay is unavoidable and it is essential information for application of O&M program. Monitoring target is gearbox in wind turbine of MW-class and it is operating for 10 years, which means that accurate monitoring is essential for its efficient O&M in the future. The infrastructure is in operation to deal with the gearbox conditions with high resolution of 50 TB data capacity, annually.
This study has been motivated to examine the performance of a wireless sensor system under the typhoons as well as to analyze the effect of the typhoons on the bridge's vibration responses and the variation of cable forces. During the long-term field experiment on a real cable-stayed bridge in years 2011-2012, the bridge had experienced two consecutive typhoons, Bolaven and Tembin, and the wireless sensor system had recorded data of wind speeds and vibration responses from a few survived sensor nodes. In this paper, the wireless structural health monitoring of stay cables under the two consecutive typhoons is presented. Firstly, the wireless monitoring system for cable-stayed bridge is described. Multi-scale vibration sensor nodes are utilized to measure both acceleration and PZT dynamic strain from stay cables. Also, cable forces are estimated by a tension force monitoring software based on vibration properties. Secondly, the cable-stayed bridge with the wireless monitoring system is described and its wireless monitoring capacities for deck and cables are evaluated. Finally, the structural health monitoring of stay cables under the attack of the two typhoons is described. Wind-induced deck vibration, cable vibration and cable force variation are examined based on the field measurements in the cable-stayed bridge under the two consecutive typhoons.
A full-scale instrumented low-rise building with gable roof was built at a coastal site with a high incidence of tropical cyclones for monitoring of wind effects on the building during windstorms. This paper presents the field measurements of the wind velocity field around and the wind-induced pressures on the low-rise building during the passage of severe tropical storm Soudelor. Near-ground wind characteristics such as wind speed, wind direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral length scale and wind velocity spectra were investigated. The wind-induced pressures on the roof of the building were analyzed and discussed. The results revealed that the eave and ridge edges on the roof were subjected to the most severe suction pressures under quartering winds. These suction pressures showed obvious non-Gaussian behavior. The measured results were compared with the provisions of ASCE 7-10 to assess the suitability of the code of practice for the wind-resistant design of low-rise buildings under tropical cyclones. The field study aims to provide useful information that can enhance our understanding of the extreme wind effects on low-rise buildings in an effort to reduce tropical cyclone wind damages to residential buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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