본 연구에서는 제주 삼달 지역의 Hub 높이에서 측정된 실측 자료와 기상청에서 측정된 AWS 자료 1년(2010년)치를 토대로 Wind-Pro에 적용하여 풍황자원 분석을 하였다. 허브의 실측높이인 삼달지역 관측자료(100m)와 허브 보정값인 기상청 AWS 자료(15m)를 통해 각각의 연간발전량과 단지 효율을 측정하여 비교 분석하였고 실측높이와 보정치를 이용한 값을 적용하여 발전량 및 효율을 산출 비교하고 이를 통해 그 차이점을 분석하고자 한다. 이는 단지분석 시에 발생될 보정값의 불확도를 판단하는데 그 의의가 있다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.6
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pp.658-665
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2019
Among the renewable energy resources, wind power is growing rapidly in terms of technological development and market share. Recently, onshore wind farm have been affected by limitations of terrestrial space and environmental problems. Consequently, installation sites have been moved to the sea, and the development of floating offshore wind farms that are installed at deep waters with more abundant wind conditions is actively underway. In the context of maritime traffic, the optimal site of offshore wind farms is required to minimize the interference between ships and wind turbines and to reduce the probability of accidents. In this study, genetic algorithm based AIS(Automatic Indentification System) data composed of genes and chromosomes has been used. The optimal site of floating offshore wind farm was selected by using 80 genes and by evaluating the fitness of genetic algorithm. Further, the final site was selected by aggregating the seasonal optimal site. During analysis, 11 optimal site were found, and it was verified that the final site selected usng the genetic algorithm was viable from the perspective of maritime traffic.
A wind turbine power performance test is very important to wind turbine manufacturers because a wind farm developer or planner must want to define power performance characteristics and reliability of new wind turbines. Based on the IEC 61400-12-1, A wind turbine test site has to be nicely installed at flat terrain for testing. We are developing the wind power system which is IEC wind class IIa model with rated power of 3MW. KEPCO's Gochang power testing center was considered as candidates to build the test site without site calibration. This paper aims to verify the validity of the test site by using implement site assessment result that was based on IEC 61400-12-1.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.4
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pp.201-212
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2016
A Wind resource assessment and optimal micrositing of wind turbines were implemented for the development of an onshore wind farm of 30 MW capacity on Gadeok Island in Busan, Republic of Korea. The wind data measured by the automatic weather system (AWS) that was installed and operated in the candidate area were used, and a reliability investigation was conducted through a data quality check. The AWS data were measured for one year, and were corrected for the long term of 30 years by using the modern era retrospective analysis for research and application (MERRA) reanalysis data and a measure- correlate-predict (MCP) technique; the corrected data were used for the optimal micrositing of the wind turbines. The micrositing of the 3 MW wind turbines was conducted under 25 conditions, then the best-optimized layout was analyzed with a various wake model. When the optimization was complete, the estimated park efficiency and capacity factor were from 97.6 to 98.7 and from 37.9 to 38.3, respectively. Furthermore, the annual energy production (AEP), including wake losses, was estimated to be from 99,598.4 MWh to 100,732.9 MWh, and the area was confirmed as a highly economical location for development of a wind farm.
This paper presents a new framework for design and economic evaluation of wind energy-based electricity supply system. We propose a network optimization (mixed-integer linear programming) model to design the underlying energy supply system. In this model we include practical constraints such as land limitations of onshore wind farms and different costs of offshore wind farms to minimize the total annual cost. Based upon the model, we also analyze the sensitivity of the total annual cost on the change of key parameters such as available land for offshore wind farms, required area of a wind turbine and the unit price of wind turbines. We illustrate the applicability of the suggested model by applying to the problem of design of a wind turbines-based electricity supply problem in Jeju. As a result of this study, we identified the major cost-drivers and the regional cost distribution of the proposed system. We also comparatively analyzed the economic performance of on/off shore wind farms in wind energy-based electricity supply system of Jeju.
Kim, Seong-Gyun;Ryu, Geon Hwa;Kim, Young-Gon;Moon, Chae-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.2
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pp.265-278
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2022
The global energy paradigm is rapidly changing by centering on carbon neutrality, and wind energy is positioning itself as a leader in renewable energy-based power sources. The success of onshore and offshore wind energy projects focuses on securing the economic feasibility of the project, which depends on securing high-quality wind resources and optimal arrangement of wind turbines. In the process of constructing the wind farm, the optimal arrangement method of wind turbines considering the main wind direction is important, and this is related to minimizing the wake effect caused by the fluid passing through the structure located on the windward side. The accuracy of the predictability of the wake effect is determined by the wake model and modeling technique that can properly simulate it. Therefore, in this paper, using WindSim, a commercial CFD model, the wake diffusion pattern is analyzed through the sensitivity study of each wake model of the proposed onshore wind farm located in the mountainous complex terrain in South Korea, and it is intended to be used as basic research data for wind energy projects in complex terrain in the future.
Kim, Seong-Beom;Go, Jin-Seok;Yeo, Un-Gi;Lee, Seung-Yun;Ji, Hong-Gi
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1885-1889
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2006
제주지역은 대륙과 해양을 연결하는 요충지로서 한라산을 중심으로 동서사면은 $3{\sim}5^{\circ}$의 완만한 경사를 이루고 있다. 연평균 강우량은 1,975mm로서 국내 최다우 지역이나 제주도의 지질 특성상 도내 대부분의 지역이 투수성이 높은 다공질 현무암으로 구성되어 있는 관계로 지표수의 발달이 미약한 반면 지하수가 풍부하게 부존되어 있으며 기저지하수, 준 기저지하수, 상위지하수, 기반암지하수로 이루어져 있다. 최근 우리나라의 교토의정서 비준으로 인한 온실가스 감축이 불가피함에 따라 대체 재생가능한 에너지를 이용한 풍력발전시대가 도래하고 있으며, 제주 행원풍력발전단지에 설치된 총 15기 발전장치의 현실성과 경제성 입증을 통해 제주지역의 풍력에너지를 이용한 지하수 취수시스템을 제안하였다. 본 연구는 제주, 고산, 서귀포, 성산포지역에 대한 제주지방기상청 연평균 풍속자료$(2004{\sim}2005)$를 통하여 대상지역내 적용 가능한 로터(Roter), 나셀(Nacelle), 타워(Tower), 발전기를 포함한 발전장치를 선정하였으며, 공기역학적(Aerodynamic)특성에서 전기에너지로 변환한 풍력에너지를 지하수 취수시스템으로 적용하기까지의 전력공급절차를 도출하였다. 또한 생산되어진 풍력에너지 용량에 적용 가능한 수중.육상모터펌프를 산정하여 '제주도 지하수개발.이용시설 설치 및 관리기준(2004)'에서 제시한 구조도를 바탕으로 대상지역내 지하수위를 고려한 지하수 취수시스템을 도시하였다. 제주도는 지형 및 지질적인 특성상 수자원을 지하수에 의존할 수밖에 없는 특수한 지역이므로 2002년말 통계를 살펴보면 생활용, 공업용, 농업용으로 각각 57만$m^2$, 11만$m^2$, 56만$m^2$를 포함한 1일 최대 124만$m^2$의 지하수를 사용하고 있다. 따라서 풍력에너지를 이용한 지하수 취수시스템을 도입하여 재생가능한 에너지이용 효과와 세계인이 공감하는 청정한 관광자원으로 활용 가능할 것이라 판단된다.
The offshore wind farm is increasingly attractive as one of future energy sources all over the world. In addition, the capacity of an offshore wind turbine gets larger and its physical characteristics are big and heavy. In this regard, a special port is necessary to assemble, store, and transport the offshore wind systems, supporting to form the offshore wind farms. Thus, this study aims to provide a policy maker which evaluation factors can significantly affect to the optimal site selection of a offshore wind port. For this, Fuzzy-AHP method is applied to capture the relative weights. The results of this study can be summarized as follows. Five criteria in level I was defined such as the accumulation factor, the regional factor, the economic factor, the location factor, and the consortium factor. Of these, the accumulation factor(37.4%), the location factor(34.2%), and the economic factor( 24.5%) were analyzed by major factors. In level II, three assessment items of each factor were selected so that total fifteen items were formed. To sum up, the site selection of offshore wind port should consider the density of the wind industry, cargo volume of securing the economic operation of terminals, the development degree of offshore wind related industry, and the proximity to the offshore wind farms. In other words, the construction of offshore wind port should be paid attention to considering not only the proximity to offshore wind farms but also the preference of turbine manufacturing companies.
As the importance of the environment has been recognized worldwide, the need to calculate and reduce carbon emissions has been drawing an increasing attention throughout various industrial sections. Thereby the discipline of LCA (Life Cycle Assessment) involving raw material preparation, production processes, transportation and installation has been established. There is a clear research gap between the need and the practice for Korean Case of renewable energy industry, particularly wind power. To bridge the gap, this study conducted LCA research on wind power generation in the Korean area of Yeongdeok, an example of a domestic onshor wind power complex using SimaPro, which is the most widely used LCA system. As a result of the study, the energy recovery period (EPT) of one wind turbine is about 10 months, and the GHG emitted to generate power of 1 kwh is 15 g CO2/kWh, which is competitive compared to other energy sources. In the environmental impact assessment by component, the results showed that the tower of wind turbines had the greatest impact on various environmental impact sectors. The experience gained in this study can be further used in strengthening the introduction of renewable energy and reducing the carbon emission in line with reducing climate change.
A study on estimation of the Levelized Cost of Energy (LCOE) was conducted for the Korean onshore wind farms. The LCOE was estimated on the basis of the actual wind farm data from Data Analysis, Retrieval Transfer system (DART) run by Financial Supervisory Service. Recently, social discount rate of Korea dropped from 5.5% to 4.5%, which was taken into account for this study. The onshore wind farms studied accounted for 42% of all the onshore wind farms of South Korea. Capital Expenditure (CapEx) and Operation Expenditure (OpEx) were calculated from the actual data, while Capacity Factors (CFs) were obtained from the wind farms of five provinces. Their distributions were estimated using Maximum Likelihood Estimation method, and then Monte Carlo Simulation (MCS) was performed for estimating LCOE, Levelized Fixed Cost (LFC), and Levelized Variable Cost (LVC). As a result, the LCOEs at the two discount rates, 4.5 and 5.5%, were 142 and 152 $/MWh, respectively, which were lower than that of financially viable onshore wind project of Korea. The 1% drop of social discount rate was estimated to result in a 10 $/MWh decrease in LCOE and a 4 $/MWh in LFC, which can be an advantage for wind project investors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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