본 논문은 고속철도 차량 주행풍에 기반한 풍력 발전의 가능성을 분석한다. 저자는 풍속계와 데이터 분석 프로그램을 포함한 풍속 측정 장비를 구성하였으며, 이를 활용해 실제 고속 철도 차량 노선 부근에서 주행풍의 특성을 측정하였다. 저자는 반복적인 측정을 통해 주행풍 특성의 변화를 야기할 수 있는 다양한 요인들의 영향을 고려하였다. 우선적으로, 저자는 터널의 유무 및 계곡 지형 요인에 의해 구분되는 세 지점에서 개별적으로 주행풍의 풍속 및 지속 시간을 측정하여, 지형 요인에 따른 주행풍의 특성 차이를 분석한다. 또한 세 단계에 걸쳐 높이를 점증시키며 주행풍의 특성을 측정해, 차량과의 상대적인 높이에 따른 주행풍의 변화를 분석한다. 나아가 주행 차량의 특성을 고려하여, 길이와 중량에서 차이가 있는 Korean Train eXpress (KTX) 차량과 Super Rapid Train (SRT) 차량에 따른 주행풍의 차이를 분석한다. 끝으로 측정된 주행풍의 풍속 및 지속 시간을 토대로, 실제 풍력 발전에 도입할 경우 얻을 수 있는 풍력 에너지 수준을 도출하고, 이를 통해 기대되는 효용성에 대해 논의한다.
Potential yield of micro wind turbine on the roof of urban high rise buildings is estimated. Urban wind profile is modeled as logarithmic profile above the mean building height with roughness length 0.8, displacement 7.5 m. Mean wind velocity from the meteorological agency data at the hight of 50m is used. Wind velocity changes are simulated on the rectangular roof of 26, 45, 53 degree pitch and the circular roof by computational fluid dynamics and RNG k-$\varepsilon$ turbulence models. Wind velocity increased approximately by a factor of the order of 270 % on the 26 degree pitched roof. In the 100 m and 200 m high buildings, wind enhancement is greater at the front side than at the center of the building. In the building arrangement model wind velocity changes abruptly and it becomes wind gusts. When commercial wind turbines are installed on the building roof, average power and annual power generation enhanced by 3~4 times than normal wind velocity at 50m and 6 kw wind turbine can generate 1053 kwh per month on the 26 degree pitched roof at 50m height and sufficiently supply electrical power with 15 household for common electrical use and food waste disposer. However, power output will vary significantly by the wind conditions in the order of $\pm$ 20 %.
Dhunny, Asma Z.;Lollchund, Michel R.;Rughooputh, Soonil D.D.V.
Wind and Structures
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제20권4호
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pp.565-578
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2015
A wind energy assessment is an integrated analysis of the potential of wind energy resources of a particular area. In this work, the wind energy potentials for Mauritius have been assessed using a Computational Fluid Dynamics (CFD) model. The approach employed in this work aims to enhance the assessment of wind energy potentials for the siting of large-scale wind farms in the island. Validation of the model is done by comparing simulated wind speed data to experimental ones measured at specific locations over the island. The local wind velocity resulting from the CFD simulations are used to compute the weighted-sum power density including annual directional inflow variations determined by wind roses. The model is used to generate contour maps of velocity and power, for Mauritius at a resolution of 500 m.
This study focuses on proposing measures for the reasonable development of offshore wind farms using the case of Norway, which was the first nation in the world to build a floating offshore wind farm of 80 MW or more. Norwegian authorities conducted a strategic environment assessment in 2012 to select offshore wind farm sites, discovered 15 potential sites, and finally decided on two designated sites in 2020. Based on various survey data such as seabirds, marine environment, and fishing activities, scientific-based spatial analysis was conducted to select additional offshore wind farm sites in line with future development plans. In addition, a government-led steering committee and advisory group have established marine spatial plans since 2002. Therefore, it will be possible to listen to and coordinate the opinions of stakeholders by using the steering committee and advisory group for offshore wind power development. By examining the case of Norway, we suggest the following policy points that can achieve carbon neutrality and develop sustainable offshore wind farms: 1. Establish a government-led steering committee and advisory group that can select potential sites for offshore wind farms by coordinating the opinions of stakeholders 2. Induce efficient and sequential offshore wind farm development by using various survey data and scientific-based spatial analysis.
Saemankeum is well known for its high speed wind, and it is known that the blueprint of a future city around Saemankeum, including new industrial complex, has been planned. As a result, large-scale offshore wind farm, on the basis of the measurement of wind resource for a long time, can be considered, so that generated electricity can be used to meet the energy demand near the wind farm. Wind speed in Kokunsando of Saemankeum is measured and analyzed with its statistical distribution and wind directions. The probability of wind power resource over Kokunsando of Saemangeum is reviewed with the measured data in one island of Kokunsando. According to measured data, the shape and scale factor of Weibull distribution of wind speed are obtained, and then power density is analyzed as well. Through this study, it is clear that the Saemangeum area has a fluent and abundant wind power source to develop the wind farm in Korea.
Wind energy is one of the promising renewable energies that could provide electricity and other mechanical power. Wind energy market is dramatically growing in many European countries, but wind power is only 0.2% of the total renewable energy uses that is only about 2% of the primary energy consumption in Korea. It is widely accepted that wind resources fur power generation are only limited in some areas including coastal regions and mountainous areas in Gangwon province in Korea, particularly in terms of large scale wind power developments. In this study, wind velocity data were analyzed with respect to the potential utilization. The data provided from National Weather Service were used for the analysis. In addition, field wind data were also collected and analyzed for the comparison between the national data. The comparison showed that there were significant differences between the experimental station and the national station that are about 5km away. Annual average wind speed at the experimental station was less than 2 m/s, which is not enough fur wind power generation. It seemed that the topographic condition resulted in a significant difference in wind speed. When 600 W and 2.5 kW wind turbines were used, annual power productions were only 186 kWh and 598 kWh, respectively. When the average wind speed is lower, wind pumping is an alternative use of wind. At the experimental station, the average pumping rate of $3m^3/h$ at the head of 3 m was expected at a 2.5 m rotor under the conditions that efficiencies of the rotor and the pump were 40% and 80%, respectively. It did not seem that the wind pumping was not applicable at the station either. A higher wind speed was required to install the wind machines. Meanwhile, wind pumping would be applicable in conditions with lower pumping heads. Other applications were introduced far further wind energy utilization, including wind powered ventilation and friction heat generation in greenhouses.
Climatic characteristics were described using the LiDAR (Light Detection and Ranging) and the met-mast on Dongbok·Bukchon region. The influences of meteorological conditions on the power performance of wind turbines were presented using the data of Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) and met-mast of the Dongbok·Bukchon Wind Farm (DBWF) located in Jeju Island. The stability was categorized into three parameters (Richardson number, Turbulence intensity, and Wind shear exponent). DBWF was dominant in unstable atmospheric conditions. At wind speeds of 14 m/s or more, the proportion of slightly unstable conditions accounted for more than 50%. A clear difference in the power output of the wind turbine was exhibited in the category of atmospheric stability and turbulence intensity (TI). Particularly, a more sensitive difference in power performance was showed in the rated wind speeds of the wind turbine and wind regime with high TI. When the flow had a high turbulence at low wind speeds and a low turbulence at rated wind speeds, a higher wind energy potential was produced than that in other conditions. Finally, the high-efficiency of the wind farm was confirmed in the slightly unstable atmospheric stability. However, when the unstable state become stronger, the wind farm efficiency was lower than that in the stable state.
This study has analyzed the scale, location, resource potential and feasibility of offshore wind farm scientifically and systematically based on the national wind map and GIS. For long-term wind power development, this study pursues siting strategy building, selection of target area and deciding development priority as well as the presenting a basis for assessment that are necessary for policy decision making by making theme layers under GIS environment. According to the analysis after organizing technological development by stages, even if only the most suitable sites are developed among the area of offshore wind farm candidates that can be developed under the current technological standard, it has been evaluated as being able to develop about 3 times of the wind power dissemination target until 2012. It is expected that about 5% of territorial water area can be developed in a short-term future while the southern offshore area possessing relatively favorable wind resource than the western offshore has been identified as the most feasible site. While about 23% of territorial water area has been classified as potential area for offshore wind farm development in a long-term future, even Jeju Island and offshore of Ulsan possessing excellent wind resource have been analyzed as feasible sites. The feasibility assessment of offshore wind lam development established by this study is expected to assist national strategy building for accomplishing the wind power dissemination target.
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.
Mulomba Mukendi Christian;Yun Seon Kim;Hyebong Choi;Jaeyoung Lee;SongHee You
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.393-405
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2023
Accurate prediction of wind speed and power is vital for enhancing the efficiency of wind energy systems. Numerous solutions have been implemented to date, demonstrating their potential to improve forecasting. Among these, deep learning is perceived as a revolutionary approach in the field. However, despite their effectiveness, the noise present in the collected data remains a significant challenge. This noise has the potential to diminish the performance of these algorithms, leading to inaccurate predictions. In response to this, this study explores a novel feature engineering approach. This approach involves altering the data input shape in both Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) and Autoregressive models for various forecasting horizons. The results reveal substantial enhancements in model resilience against noise resulting from step increases in data. The approach could achieve an impressive 83% accuracy in predicting unseen data up to the 24th steps. Furthermore, this method consistently provides high accuracy for short, mid, and long-term forecasts, outperforming the performance of individual models. These findings pave the way for further research on noise reduction strategies at different forecasting horizons through shape-wise feature engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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