The lack of controllability over the wind causes fluctuations in the output power of the wind generators (WGs) located at the wind farms. Distribution Static Compensator (DSTATCOM) equipped with Battery Energy Storage System (BESS) can significantly smooth these fluctuations by injecting or absorbing appropriate amount of active power, thus, controlling the power flow of WGs. But because of the component aging and thermal drift, its harmonic filter parameters vary, resulting in performance degradation. In this paper, Quantitative Feedback Theory (QFT) is used as a robust control scheme in order to deactivate the effects of filter parameters variations on the wind power generation power smoothing performance. The proposed robust control strategy of the DSTATCOM is successfully applied to a microgrid, including WGs. The simulation results obviously show that the proposed control technique can effectively smooth the fluctuations in the wind turbines' (WT) output power caused by wind speed variations; taking into account the filter parameters variations (structural parameter uncertainties).
Wind speed is the most important parameter in the design and study of wind energy conversion systems. The weibull distribution is commonly used for wind energy analysis as it can represent the wind variations with an acceptable level of accuracy. In this study, the wind data for 11 cities in Iran have been analysed over a period of one year. The Goodness of fit test is used for testing data fit to weibull distribution. The results show that this data fit to weibull function very well. The scale and shape factors are two parameters of the weibull distribution that depend on the area under study. The kinds of numerical methods commonly used for estimating weibull parameters are reviewed. Their performance for the cities under study was compared according to root mean square and wind energy errors. The result of the study reveals the empirical, modified maximum likelihood estimate of wind speed with minimum error. Also, that the moment and modified maximum likelihood are the best methods for estimating the energy production of wind turbines.
In this study, we analyzed the spatial and temporal distribution of wind resources over Korea based on hourly observational data recorded over a period of 5 years from 457 stations belonging to Korea Meteorological Administration (KMA). The surface and 850 hPa wind data obtained from the Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and the Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) over a period of 1 year are used as supplementary data sources. Wind speed is generally high over seashores, mountains, and islands. In 62 (13.5%) stations, mean wind speeds for 5 years are greater than $3ms^{-1}$. The effects of seasonal wind, land-sea breeze, and mountain-valley winds on wind resources over Korea are evaluated as follows: First, wind is weak during summer, particularly over the Sobaek Mountains. However, over the coastal region of the Gyeongnam-province, strong southwesterly winds are observed during summer owing to monsoon currents. Second, the wind speed decreases during night-time, particularly over the west coast, where the direction of the land breeze is opposite to that of the large-scale westerlies. Third, winds are not always strong over seashores and highly elevated areas. The wind speed is weaker over the seashore of the Gyeonggi-province than over the other seashores. High wind speed has been observed only at 5 stations out of the 22 high-altitude stations. Detailed information on the wind resources conditions at the 21 stations (15 inland stations and 6 island stations) with high wind speed in Korea, such as the mean wind speed, frequency of wind speed available (WSA) for electricity generation, shape and scale parameters of Weibull distribution, constancy of wind direction, and wind power density (WPD), have also been provided. Among total stations in Korea, the best possible wind resources for electricity generation are available at Gosan in Jeju Island (mean wind speed: $7.77ms^{-1}$, WSA: 92.6%, WPD: $683.9Wm^{-2}$) and at Mt. Gudeok in Busan (mean wind speed: $5.66ms^{-1}$, WSA: 91.0%, WPD: $215.7Wm^{-2}$).
This paper presents a simulation model based on support vector regression (SVR) for flicker emission estimation from wind turbines. Training patterns are developed by varying the wind speed and network parameters that might affect the expected flicker levels. A comparison is done to the fixed speed wind turbine (WT), which leads to a conclusion that the factors mentioned above have different influences on flicker emission. The simulation results have shown that the flicker estimation is performed accurately.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.33
no.3
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pp.122-130
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2021
A wind-speed estimation at the arbitrary elevations is key component for the design of the offshore wind energy structures and the computation of the wind-wave generation. However, the wind-speed estimation of the target elevation has been carried out by using the typical functions and their typical parameters, e.g., power and logarithmic functions because the available wind speed data is limited to the specific elevation, such as 2~3m, 10 m, and so on. In this study, the parameters of the vertical profile functions are estimated with optimal and analyzed the parameter ranges using the HeMOSU-1 platform wind data monitored at the eight different locations. The results show that the mean value of the exponent of the power function is 0.1, which is significantly lower than the typically recommended value, 0.14. The values of the exponent, the friction velocity, and the roughness parameters are in the ranges 0.0~0.3, 0~10 (m/s), and 0.0~1.0 (m), respectively. The parameter ranges differ from the typical ranges because the atmospheric stability condition is assumed as the neutral condition. To improve the estimation accuracy, the atmospheric condition should be considered, and a more general (non-linear) vertical profile functions should be introduced to fit the diverse profile patterns and parameters.
Ahmed Ali Rajput;Muhammad Daniyal;Muhammad Mustaqeem Zahid;Hasan Nafees;Misha Shafi;Zaheer Uddin
Advances in Energy Research
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v.8
no.2
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pp.95-110
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2022
Wind energy can be utilized for the generation of electricity, due to significant wind potential at different parts of the world, some countries have already been generating of electricity through wind. Pakistan is still well behind and has not yet made any appreciable effort for the same. The objective of this work was to add some new strategies to calculate Weibull parameters and assess wind energy potential. A new approach calculates Weibull parameters; we also developed an alternate formula to calculate shape parameters instead of the gamma function. We obtained k (shape parameter) and c (scale parameter) for two-parameter Weibull distribution using five statistical methods for five different cities in Pakistan. Maximum likelihood method, Modified Maximum likelihood Method, Method of Moment, Energy Pattern Method, Empirical Method, and have been to calculate and differentiate the values of (shape parameter) k and (scale parameter) c. The performance of these five methods is estimated using the Goodness-of-Fit Test, including root mean square error, mean absolute bias error, mean absolute percentage error, and chi-square error. The daily 10-minute average values of wind speed data (obtained from energydata.info) of different cities of Pakistan for the year 2016 are used to estimate the Weibull parameters. The study finds that Hyderabad city has the largest wind potential than Karachi, Quetta, Lahore, and Peshawar. Hyderabad and Karachi are two possible sites where wind turbines can produce reasonable electricity.
This study focuses on an advanced second-order sliding mode control strategy for a variable speed wind turbine based on a permanent magnet synchronous generator to maximize wind power extraction while simultaneously reducing the mechanical stress effect. The control design based on a modified version of the super-twisting algorithm with variable gains can be applied to the cascaded system scheme comprising the current control loop and speed control loop. The proposed control inheriting the well-known robustness of the sliding technique successfully deals with the problems of essential nonlinearity of wind turbine systems, the effects of disturbance regarding variation on the parameters, and the random nature of wind speed. In addition, the advantages of the adaptive gains and the smoothness of the control action strongly reduce the chatter signals of wind turbine systems. Finally, with comparison with the traditional super-twisting algorithm, the performance of the system is verified through simulation results under wind speed turbulence and parameter variations.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.4
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pp.247-253
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2011
A sustainability of electricity supply has emerged as a critical issue for low carbon green growth in South Korea. Wind power is the fastest growing source of renewable energy. However, due to its own intermittency and volatility, the power supply generated from wind energy has variability in nature. Hence, accurate forecasting of wind speed and power plays a key role in the effective harvesting of wind energy and the integration of wind power into the current electric power grid. This paper presents a short-term wind speed prediction method based on support vector regression. Moreover, particle swarm optimization is adopted to find an optimum setting of hyper-parameters in support vector regression. An illustration is given by real-world data and the effect of model regularization by particle swarm optimization is discussed as well.
Kiwifruit vines with broad leaves are easily torn or shed by high-speed wind. In this study, the threshold wind speed at which a cane is broken was investigated experimentally with varying physical parameters of a kiwifruit vine under two different ABL (atmospheric boundary layer) conditions. In addition, the temporal variation of wind-blown young canes was visualized using a high-speed camera. The average threshold wind speeds for ABL types A and B are about 20.5 m/s and 18.9 m/s, respectively. A wind-blown young cane takes periodic up-and-down motion when it is broken off. The mean motion frequency of young canes of the kiwifruit vines was found to be about 4.5Hz.
The necessity of accurate high-resolution meteorological forecasts becomes increasing in socio-economical applications and disaster risk management. The Korea Meteorological Administration Post-Processing (KMAPP) system has been operated to provide high-resolution meteorological forecasts of 100 m over the South Korea region. This study evaluates and improves the KMAPP performance in simulating wind speeds over complex terrain areas using the ICE-POP 2018 field campaign measurements. The mountainous measurements give a unique opportunity to evaluate the operational wind speed forecasts over the complex terrain area. The one-month wintertime forecasts revealed that the operational Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) has systematic errors over the complex mountainous area, especially in deep valley areas, due to the orographic smoothing effect. The KMAPP reproduced the orographic height variation over the complex terrain area but failed to reduce the wind speed forecast errors of the LDAPS model. It even showed unreasonable values (~0.1 m s-1) for deep valley sites due to topographic overcorrection. The model's static parameters have been revised and applied to the KMAPP-Wind system, developed newly in this study, to represent the local topographic characteristics better over the region. Besides, sensitivity tests were conducted to investigate the effects of the model's physical correction methods. The KMAPP-Wind system showed better performance in predicting near-surface wind speed during the ICE-POP period than the original KMAPP version, reducing the forecast error by 21.2%. It suggests that a realistic representation of the topographic parameters is a prerequisite for the physical downscaling of near-ground wind speed over complex terrain areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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