As constantly increasing wind power penetrates power grid, wind power plants (WPPs) are exerting a direct influence on the traditional power system. Most of WPPs are using variable speed constant frequency (VSCF) wind turbines equipped with doubly fed induction generators (DFIGs) due to their high efficiency over other wind turbine generators (WTGs). Therefore, the analysis of DFIG has attracted considerable attention. Precisely measuring optimum reference speed is basis of utilized maximum wind power in electric power generation. If the measurement of wind speed can be easily taken, the reference of rotation speed can be easily calculated by known system's parameters. However, considering the varying wind speed at different locations of blade, the turbulence and tower shadow also increase the difficulty of its measurement. The aim of this study is to design fuzzy controllers to replace the wind speedometer to track the optimum generator speed based on the errors of generator output power and rotation speed in varying wind speed. Besides, this paper proposes the fuzzy adaptive PID control to replace traditional PID control under rated wind speed in variable-pitch wind turbine, which can detect and analyze important aspects, such as unforeseeable conditions, parameters delay and interference in the control process, and conducts online optimal adjustment of PID parameters to fulfill the requirement of variable pitch control system.
The probabilistic nature of renewable energy, especially wind energy, increases the needs for new forms of planning and operating with electrical power. This paper presents a novel approach for determining the short-term generation schedule for optimal operations of wind energy-integrated power systems. The proposed probabilistic security-constrained optimal power flow (P-SCOPF) considers dispatch, network, and security constraints in pre- and post-contingency states. The method considers two sources of uncertainty: power demand and wind speed. The power demand is assumed to follow a normal distribution, while the correlated wind speed is modeled by the Weibull distribution. A Monte Carlo simulation is used to choose input variables of power demand and wind speed from their probability distribution functions. Then, P-SCOPF can be applied to the input variables. This approach was tested on a modified IEEE 30-bus system with two wind farms. The results show that the proposed approach provides information on power system economics, security, and environmental parameters to enable better decision-making by system operators.
This paper proposes a modeling and controller design approach for a wind-diesel hybrid system including dump load. Wind turbine depends on nature such as wind speed. It causes power fluctuations of wind turbine. Excessive power fluctuation at stand-alone power grid is even worse than large-scale power grid. The proposed control scheme for power quality is fuzzy PI controller. This controller has advantages of PI and fuzzy controller. The proposed model is carried out by using Matlab/Simulink simulation program. In the simulation study, the proposed controller is compared with a conventional PI controller. Simulation results show that the proposed controller is more effective against disturbances caused by wind speed and load variation than the PI controller, and thus it contributes to a better quality wind-diesel hybrid power system.
This paper studies the method to predict voltage variation that can be presented in the case of operating a small-sized wind turbine in grid connection to the isolated small-sized power system. In order to do this, it makes up the simplified simulation model of the existing power plant connected to the isolated system, load, transformer, and wind turbine on the basis of PSCAD/EMTDC and compares them with the operating characteristics of the actual established wind turbine. In particular, it suggests a simplified model formed with equivalent impedance of the power system network including the load to analytically predict voltage variation at the connected point. It also confirms that the voltage variation amount calculated by the suggested method accords well with both simulation and actually measured data. The results can be utilized as a tool to ensure security and reliability in the stage of system design and preliminary investigation of a small-sized grid connected wind turbine.
This paper describes a real-time hardware simulator for a grid-tied Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG) wind power system, which consists of an anemometer, a data logger, a motor-generator set with vector drive, and a back-to-back power converter with a digital signal processor (DSP) controller. The anemometer measures real wind speed, and the data is sent to the data logger to calculate the turbine torque. The calculated torque is sent to the vector drive for the induction motor after it is scaled down to the rated simulator power. The motor generates the mechanical power for the PMSG, and the generated electrical power is connected to the grid through a back-to-back converter. The generator-side converter in a back-to-back converter operates in current control mode to track the maximum power point at the given wind speed. The grid-side converter operates to control the direct current link voltage and to correct the power factor. The developed simulator can be used to analyze various mechanical and electrical characteristics of a grid-tied PMSG wind power system. It can also be utilized to educate students or engineers on the operation of grid-tied PMSG wind power system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.12
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pp.2202-2211
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2010
The wind power prediction system is composed of a meteorological forecasting module, calculation module of wind power output and HMI(Human Machine Interface) visualization system. The final information from this system is a short-term (6hr ahead) and mid-term (48hr ahead) wind power prediction value. The meteorological forecasting module for wind speed and direction forecasting is a combination of physical and statistical model. In this system, the WRF(Weather Research and Forecasting) model, which is a three-dimensional numerical weather model, is used as the physical model and the GFS(Global Forecasting System) models is used for initial condition forecasting. The 100m resolution terrain data is used to improve the accuracy of this system. In addition, optimization of the physical model carried out using historic weather data in Jeju. The mid-term prediction value from the physical model is used in the statistical method for a short-term prediction. The final power prediction is calculated using an optimal adjustment between the currently observed data and data predicted from the power curve model. The final wind power prediction value is provided to customs using a HMI visualization system. The aim of this study is to further improve the accuracy of this prediction system and develop a practical system for power system operation and the energy market in the Smart-Grid.
Because of being environmentally friendly, renewable energy resources has been growing at a high rate. Wind energy is one of the most successfully utilized of such sources for producing electrical energy. Due to the randomness of wind speed, wind farms can not supply power with a balanceable level as well as conventional power plants. The reliability evaluation of wind power is more and more important. Capacity credit is used to estimate the capacity credit of power systems including wind farms. This paper presents a method of capacity credit calculation for a power system considered wind farms and shows how it gets study on an actual power system (the Jeju Island power system). The paper describes the step of capacity credit calculation and presents test results, which indicate its effectiveness.
This paper proposes the method to implement the railroad switching point heating system using the hybrid of the photovoltaic and wind power. The goal of the implementation of the railroad switching point heating system is to prevent freezing of the snow in the winter. The heating system of railway used to supply electricity through photovoltaic and wind power to prevent freezing. Hot wires of the railroad switching point heating system are used about 2kW of electric energy at the day. The electric energy of 2kW used the length of the hot wires about 3m. As the ON and/or OFF mode considering the tracks temperature and the ambient temperature, so the way the use of power-saving effect. In addition, the system can be used the railroad switching point heating system in winter and railway signal and street lights around the track in summer. In experiment, we acquired the power data according to time at the day of photovoltaic and wind power. We confirmed the temperature rise using the heating cable for 3m of 85∘C, 30W/m. The temperature rise of the heating cable changes the temperature of 5∘C after 10 minutes and 11∘C after 10 minutes. We have confirmed the possibility of the railroad switching point heating system using the hybrid of the photovoltaic and wind power.
Wind energy can be conversed into electrical power using wind generator. Wind farm is made up of many wind generators, and it is often interconnected into distribution system to supply power for utilities. There are many protection problems on distribution system connected with Wind farm. It can effect on power quality severely when faults are occurred on distribution line or Wind farms. Therefore the correct protective scheme must be set for distribution system which has a Wind farm. In this paper, A wind farm connected into distribution line is simulated with several fault types which can be occurred on distribution line and Wind farm using PSCAD/EMTDC. And this paper proposes necessary relays to protect both sides of distribution system and wind farm.
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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