• 산업기술연구
• /
• 제31권A호
• /
• pp.119-122
• /
• 2011

AWS (Automated Weather Station) wind data was used to predict the annual energy production of Gangwon wind farm having a total capacity of 98 MW in Korea. Two common wind energy prediction programs, WAsP and WindSim were used. Predictions were made for three consecutive years of 2007, 2008 and 2009 and the results were compared with the actual annual energy prediction presented in the CDM (Clean Development Mechanism) monitoring report of the wind farm. The results from both prediction programs were close to the actual energy productions and the errors were within 10%.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.265-278
• /
• 2022

육·해상 풍력 프로젝트 성공여부는 사업의 경제성 확보에 중점을 두고 있으며, 이는 양질의 풍력자원 확보와 풍력단지 최적배치에 의해 좌우된다. 풍력단지를 배치하는 과정에서 주풍향을 고려한 풍력터빈들의 최적배치 방법이 중요하며, 이는 풍상측에 위치한 구조물을 통과하는 유체가 발생시키는 후류영향을 최소화시키는 것과 연관이 있다. 후류효과 예측성의 정확도는 이를 적절히 모의할 수 있는 후류모델과 모델링 기법에 의해 결정되어지며, 특히 산악 및 다도해지역과 같은 복잡지형에서는 고해상도 기반의 정확한 후류예측이 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 상용 CFD 모델인 WindSim을 활용하여 국내 산악 복잡지형에 위치한 육상풍력단지 예정지의 후류모델별 민감도 분석을 통해 후류확산 형태를 분석하고 향후 복잡지형 풍력발전 프로젝트의 기초연구 자료로 활용하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1986년도 하계학술대회논문집
• /
• pp.65-68
• /
• 1986

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
• /
• 제6권4호
• /
• pp.433-438
• /
• 2020

Accurate forecasting of wind power is important for grid operation. Wind power has intermittent and nonlinear characteristics, which increases the uncertainty in wind power generation. In order to accurately predict wind power generation with high uncertainty, it is necessary to analyze the factors affecting wind power generation. In this paper, 6 factors out of 11 are selected for more accurate wind power generation forecast. These are wind speed, sine value of wind direction, cosine value of wind direction, local pressure, ground temperature, and history data of wind power generated.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국신재생에너지학회 2006년도 춘계학술대회
• /
• pp.281-286
• /
• 2006

본 연구의 목적은 차세대 대체에너지로 각광받는 풍력발전 중에서 육상발전보다 여러 가지 이점이 있는 한국형 해상풍력터빈 블레이드의 최적형상설계를 위한 알고리즘을 구현하는 것이다. 블레이드 단면 익형의 양력과 항력 분포는 XFOIL을 이용하여 예측하였다. 첫 번째 수준의 설계변수인 각각의 블레이드 지름과 축 회전수에서 익형의 공력변수들과 최소에너지손실 조건을 이용하여 두 번째 설계변수인 각 블레이드 단면에서의 시위길이와 피치각 분포를 최적화하였다. 그리고 성능결과를 바탕으로 반응면을 구성하고, 확률적 방법을 이용하여 타당성 있는 설계공간까지 첫 번째 설계변수를 이동시키고 구배최적화 기법을 통해 각각의 제약함수를 만족하면서 목적함수를 죄대로 하는 최적블레이드 형상을 구현하였다. 설계된 최적형상에 대해 탈설계점 해석을 수행하여 성능을 구하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
• /
• 제30권2호
• /
• pp.46-53
• /
• 2010

In this paper the feasibility of wind power forecasting from MOS(Model Output Statistics) was evaluated at Gosan area in Jeju during February to Octoberin 2008. The observed wind data from wind turbine was compared with 24 hours and 48 hours forecasting wind data from MOS predicting. Coefficient of determination of measured wind speed from wind turbine and 24 hours forecasting from MOS was around 0.53 and 48 hours was around 0.30. These determination factors were increased to 0.65 from 0.53 and 0.35 from 0.30, respectively, when it comes to the prevailing wind direction($300^{\circ}\sim60^{\circ}$). Wind power forecasting ratio in 24 hours of MOS showed a value of 0.81 within 70% confidence interval and it also showed 0.65 in 80% confidence interval. It is suggested that the additional study of weather conditions be carried out when large error happened in MOS forecasting.

• 신재생에너지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.21-27
• /
• 2009

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 %.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
• /
• pp.942-945
• /
• 2010

분산형 전원은 에너지 실수요자 근처 혹은 건물 내부에 소형 발전설비(태양광, 풍력 발전을 포함하는 신재생에너지 발전)를 설치해 에너지 손실과 송 배전 설비를 줄이려는 노력에서 출발했다. 최근 세계적으로 기후 환경 변화에 대처하기 위해 다양한 신재생에너지를 활용하기 위한 댁내 분산형 전원 환경 시대를 예고하고 있다. 특히 태양광, 풍력 발전은 댁내에 설치하기 용이하고 가장 경제성이 뛰어나 많은 기업들이 적극적으로 사업에 진출하고 있다. 하지만 풍력 발전의 경우 바람의 세기에 따라 발전량의 변화가 심하고, 태양광은 일사량 및 일조량의 영향을 많이 받기 때문에 기후 상황에 따라 출력이 불안정하다는 단점이 있기 때문에 균일한 전력품질을 제공하기 위해 해결해야 할 기술적인 과제를 가지고 있다. 본 논문에서는 댁내에서 운용이 용이한 풍력 에너지, 태양광 에너지 및 기존 전력으로 구성되는 분산형 전원시스템에서 기후변화에 민감한 신재생에너지 발전량의 예측 방법에 대해 제안한다. 이를 바탕으로 효율적인 분산전력 관리를 가능하게 하며, 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기본 요소 기술을 제공하는 것이 본 논문의 목표이다.

• 대한기계학회논문집B
• /
• 제39권9호
• /
• pp.735-742
• /
• 2015

본 논문에서는 국지적 기상현상의 모사가 가능하고 AWS, 기상탑, 또는 위성자료의 입력이 필요치 않은 WRF 기상수치모델을 이용하여, 풍력단지의 풍황자원 예측정확도 및 적용타당성을 비교 검증하고자 한다. 풍력단지개발 예비타당성단계에서 요구되는 풍황자원 예측을 위한 WRF 모델의 적용타당성 검증을 위해, 기상탑 풍황측정자료와 WAsP에 의한 풍황자원 예측결과와의 비교 검증을 수행하였고 제주도 북서쪽에 위치한 평대와 우도사이트를 비교 검증용 사이트로 선정하였다. 연 월평균풍속, 와이블분포, 연간발전량 및 바람장미의 예측결과가 실측자료와 비교 검증되었고 WRF 모델의 풍황해석결과는 WAsP의 결과에 비해 높은 예측 정확도를 나타내었다. 풍력단지개발 예비타당성 평가를 위한 WRF 모델의 풍황자원 예측가능성이 최종적으로 확인되었다.

• 신재생에너지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.37-43
• /
• 2006

In this paper, the first forecasting system of wind power generation, KIER Forecaster is presented. KIER Forecaster has been constructed based on statistical models and was trained with wind speed data observed at Gosan Weather Station nearby Walryong Site. Due to short period of measurements at Walryong Site for training the model, Gosan wind data were substituted and transplanted to Walryong Site by using Measure-Correlate-Predict(MCP) technique. The results of One to Three-hour advanced forecasting models are consistent with the measurement at Walryong site. In particular, the multiple regression model by classification of wind speed pattern, which has been developed in this work, shows the best performance comparing with neural network and auto-regressive models.