High-resolution wind resources maps (maps, here after) with spatial and temporal resolutions of 100 m and 3-hours, respectively, over South Korea have been produced and evaluated for the period from July 2016 to June 2017 using Korea Meteorological Administration (KMA) Post Processing (KMAPP). Evaluation of the 10 m- and 80 m-level wind speed in the new maps (KMAPP-Wind) and the 1.5 km-resolution KMA NWP model, Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), shows that the new high-resolution maps improves of the LDAPS winds in estimating the 10m wind speed as the new data reduces the mean bias (MBE) and root-mean-square error (RMSE) by 33.3% and 14.3%, respectively. In particular, the result of evaluation of the wind at 80 m which is directly related with power turbine shows that the new maps has significantly smaller error compared to the LDAPS wind. Analyses of the new maps for the seasonal average, maximum wind speed, and the prevailing wind direction shows that the wind resources over South Korea are most abundant during winter, and that the prevailing wind direction is strongly affected by synoptic weather systems except over mountainous regions. Wind speed generally increases with altitude and the proximity to the coast. In conclusion, the evaluation results show that the new maps provides significantly more accurate wind speeds than the lower resolution NWP model output, especially over complex terrains, coastal areas, and the Jeju island where wind-energy resources are most abundant.
Dhunny, Asma Z.;Lollchund, Michel R.;Rughooputh, Soonil D.D.V.
Wind and Structures
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v.20
no.4
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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 paper introduces the optimum macro-siting of a potential site for an offshore wind farm around Jeju Island using the RDAPS sea wind model. The statistical model was developed by analyzing the sea wind data from RDAPS model, and the meso-scale digital wind map was prepared. To develop the high resolution spatial calibration model, Artificial Neural Network(ANN) models were used to construct the wind and bathymetric maps. Accuracy and consistency of wind/bathymetric spatial calibration models were obtained using analysis of variance. The optimization problem was defined to maximize the energy density satisfying the criteria of maximum water depth and maximum distance from the coastline. The candidate site was selected through Genetic Algorithm(GA). From the results, it is possible to predict roughly a candidate site location for the installation of the offshore wind jam, and to evaluate the wind resources of the proposed site.
For determination of the design wave, a method of estimating the design wind speed at sea from the wind records at the nearby weather stations on land is proposed. Along the West Coast, the design wind speed are shown to have two main directions; namely, N through W, and WSW through S. Through the analysis of weather maps, fetches for the main wind directions along the West Coast are determined. The wind speeds at sea are found to have 0.8~0.9 times the wind speed at the stations on land for U$\geq$20m/s. The West Coast may be divided into three regions for which fetches are determind uniquely. Design waves with return period of 100 years are determined by the revised S.M..B. method along the West Coast, and show the deep water significant wave heights of 4.4~8.3 meters with wave periods of 8.9~12.0 seconds.
Park, Jae-Hyeong;Lee, Hwa-Woon;Kim, Dong-Hyuk;Kim, Hyun-Goo;Kim, Tae-Wook
Journal of Environmental Science International
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v.23
no.11
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pp.1919-1927
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2014
In order to decide the location of appropriate onshore wind farm with higher potential wind energy, several decision processes using Geographic Information System (GIS) including Digital Elevation Map (DEM) were proposed and we also estimated the wind resources through the proposed decision process. Decision process consists with three steps. First step is excluding inappropriate location geographically using DEM data including SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) terrain data, landslide, land-use, roadway, and forest road data. And the second step of decision process is consideration of the difficulty caused by the natural environmental problem. This step is carried out using ECVAM (Environmental Conservation Value Assessment Map) data. And final step is determination of the most suitable location through the Moving Suitability Identification Method (MSIM) based on the moving potentially estimated wind resources area. Proposed decision process was applied over the Korean Peninsula. Wind resource potential estimated by the first and the second step is cases shows 35.09 GW and 7.17 GW, respectively, and the total evaluated energy from the all proposed step were 0.43 GW and 1.87 GW for the 3 km and 1.5 km geographical grid size, respectively.
For determination of the design wves at the seven selected sites in the South Sea, a method of hindcasting the past annual largest significant waves from the records of both the wind speed at the nearby weather stations and the weather charts of typhoons are utilized. The design significant waves in deep water are determined through the extremal probability analysis for three major wave directions(SW, S, SE) at each site from the annual extremal series of wave heights. Design significant wave heights with the return period of 100 years ranged between 4.6m and 8.8m with the wave period ranging between 8.2 seconds and 12.9 seconds. Through the analysis of weather maps, both the fetches for the wind directions SW-SE along the South Coast and the relationship between the wind speed at sea and the wind speed at the nearby land weather stations for seasonal winds are determined. The wind speed at sea are found to be 0.8-0.9 times the wind speed at the land stations for $U_1$>15m/s. The ratio of the duration-averaged wind speed to the maximum wind speed varies between 0.7-0.9 as a negative exponential function for the duration ranging 2< t< 13 hours.
New and renewable energy information becomes one of the greatest issues because of serious environment problems and limited fossil resources However, There are few system to manage and utilize new and renewable energy information efficient. Therefore this study establish the GIS based Resource Map System to save and analyze new and renewable energy Informal ion about solar energy, wind power, small hydro, biomass, and geothermal. This Resource Map System is composed of the management system, practical system, field system and Web-service system. This System can Provide var ious spatial analysis tools such as data searching, treating thematic maps, evaluating location requirements for energy facilities.
New and renewable energy information becomes one of the greatest issues because of serious environment problems and limited fossil resources. However, There are few system to manage and utilize new and renewable energy information efficiently. Therefore this study establish the GIS based Resource Map System to save and analyze new and renewable energy information about solar energy, wind power, small hydro, biomass, and geothermal. This Resource Map System is composed of the management system, practical system, field system, and Web-service system. This System can provide various spatial analysis tools such as data searching, creating thematic maps, evaluating location requirements for energy facilities.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.1
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pp.47-52
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2021
Recently, the share of wind power in energy markets has sharply increased with the active development of renewable energy internationally. In particular, large-scale wind farms are being developed far from the coast to make use of abundant wind resources and to reduce noise pollution. In addition to the electromagnetic interference (EMI) caused by offshore wind farms to coastal or air surveillance radars, it is necessary to investigate the EMI on global maritime distress and safety system (GMDSS) communications between ship and coastal stations. For this purpose, this study investigates whether the transmitted field of MF/HF band from a ship would be subject to interference or attenuation below the threshold at a coastal receiver. First, using geographic information system digital maps and 3D CAD models of wind turbines, the area of interest is electromagnetically modeled with patch models. Although high frequency analysis methods like Physical Optics are appropriate to analyze wide areas compared to its wavelength, the high frequency analysis method is first verified with an accurate low frequency analysis method by simplifying the surrounding area and turbines. As a result, the received wave power is almost the same regardless of whether the wind farms are located between ships and coastal stations. From this result, although wind turbines are large structures, the size is only a few wavelengths, so it does not interfere with the electric field of MF/HF distress communications.
Natural or man-made disaster has been expected to be one of the potential themes that can integrate human geography and physical geography. Typhoons like Rusa and Maemi caused great loss to insurance companies as well as public sectors. We have implemented a natural disaster management system for a private insurance company to produce better estimation of hazards from high wind as well as calculate vulnerability of damage. Climatic gauge sites and addresses of contract's objects were geo-coded and the pressure values along all the typhoon tracks were vectorized into line objects. National GIS topog raphic maps with scale of 1: 5,000 were updated into base maps and digital elevation model with 30 meter space and land cover maps were used for reflecting roughness of land to wind velocity. All the data are converted to grid coverage with $1km{\times}1km$. Vulnerability curve of Munich Re was ad opted, and preprocessor and postprocessor of wind velocity model was implemented. Overlapping the location of contracts on the grid value coverage can show the relative risk, with given scenario. The wind velocities calculated by the model were compared with observed value (average $R^2=0.68$). The calibration of wind speed models was done by dropping two climatic gauge data, which enhanced $R^2$ values. The comparison of calculated loss with actual historical loss of the insurance company showed both underestimation and overestimation. This system enables the company to have quantitative data for optimizing the re-insurance ratio, to have a plan to allocate enterprise resources and to upgrade the international creditability of the company. A flood model, storm surge model and flash flood model are being added, at last, combined disaster vulnerability will be calculated for a total disaster management system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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