In order to support the development of wind farms in Jejudo, a wind resource database for Jejudo has been established using a meteor-statistical analysis of KIER(Korea Institute of Energy Research) met-mast measurements and KMA(Korea Meteorological Administration) weather data. The analysis included wind statistics, tower shading, an exposure category classification using satellite images, the effect of atmospheric stability on the wind profile exponent, and a correlation matrix of wind speed to gain an understanding of the meteorological correlation between long-term weather observation stations and short-term met-mast measurements. The wind resource database for Jejudo, is to be provided as an add-on to Google $Earth^{TM}$, which is expected to be utilized as a guideline for the selection of an appropriate reference site for long-term correction in the next wind farm development project.
Wind resource data of short-term period has to be corrected a long-term period by using MCP method that Is a statistical method to predict the long-term wind resource at target site data with a reference site data. Because the field measurement for wind assessment is limited to a short period by various constraints. In this study, 2 different MCP methods such as Linear regression and Matrix method were chosen to compare the predictive accuracy between the methods. Finally long-term wind speed, wind power density and capacity factor at the target site for 20 years were estimated for the variability of wind and wind energy. As a result, for 20 years annual average wind speed, Yellow sea off shore wind farm was estimated to have 4.29% for coefficient of variation, CV, and -9.57%~9.53% for range of variation, RV. It was predicted that the annual wind speed at Yellow sea offshore wind farm varied within ${\pm}10%$.
This paper reveals both the operational situation and the cause of the error occurred in wind turbine generator system of Hangwon wind farm in Jeju island. The four wind turbines were selected for this work, and the monitored period was for six months. Wind resource in the wind farm was analyzed, and the estimated energy production was compared with the actual energy production. As a result, with a decrease of system error, the estimated energy production was in good agreement with the actual energy production. The errors occurring in components such as gearbox and hydraulic motor affected the Availability of the wind turbine. Also, poor external conditions such as a strong wind, lightning and gust caused a standstill of wind turbines.
Kim, Hyun-Goo;Chyng, Chin-Wha;An, Hae-Joon;Ji, Yeong-Mi
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.31
no.2
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pp.63-71
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2011
The remote-sensng campaign was performed at the Pohang Accelerator Laboratory where is located in a basin 6km inland from Yeongil Bay. The campaign aimed uncertainty assessment of Remtech PA0 SODAR through a mutual comparison with WindCube LIDAR, the remote-sensing equipment for wind resource assessment. The joint observation was carried out by changing the setup for measurement heights three times over two months. The LIDAR measurement was assumed as the reference and the uncertainty of SODAR measurement was quantitatively assessed. Compared with LIDAR, the data availability of SODAR was about half. The wind speed measurement was fitted to a slope of 0.94 and $R^2$ of 0.79 to the LIDAR measurement. However, the relative standard deviation was about 17% under 150m above ground level. Therefore, the Remtech PA0 SODAR is judged to be unsuitable for the evaluation of wind resource assessment and wind turbine performance test, which require accuracy of measurement.
An investigation on reliability of reanalysis wind data was conducted using the met mast wind data at four coastal regions, Jeju Island. Shinchang, Handong, Udo and Gangjeong sites were chosen for the met mast sites, and ERA-Interim and MERRA reanalysis data at two points on the sea around Jeju Island were analyzed for creating Wind Statistics of WindPRO software. Reliability of reanalysis wind data was assessed by comparing the statistics from the met mast wind data with those from Wind Statistics of WindPRO software. The relative error was calculated for annual average wind speed, wind power density and annual energy production. In addition, Weibull wind speed distribution and monthly energy production were analyzed in detail. As a result, ERA-Interim reanalysis data was more suitable for wind resource assessment than MERRA reanalysis data.
Saemankeum is well known for its high speed wind, and it is known that the blueprint of a future city around Saemankeum, including new industrial complex, has been planned. As a result, large-scale offshore wind farm, on the basis of the measurement of wind resource for a long time, can be considered, so that generated electricity can be used to meet the energy demand near the wind farm. Wind speed in Kokunsando of Saemankeum is measured and analyzed with its statistical distribution and wind directions. The probability of wind power resource over Kokunsando of Saemangeum is reviewed with the measured data in one island of Kokunsando. According to measured data, the shape and scale factor of Weibull distribution of wind speed are obtained, and then power density is analyzed as well. Through this study, it is clear that the Saemangeum area has a fluent and abundant wind power source to develop the wind farm in Korea.
Park, Ung-Sik;Yoo, Neung-Soo;Kim, Jin-Han;Kim, Kwan-Soo;Min, Deok-Ho;Lee, Sang-Woo;Paek, In-Su;Kim, Hyun-Goo
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.35
no.2
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pp.1-10
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2015
Promising onshore wind farm sites in Gangwon province of Korea were investigated in this study. Gangwon province was divided into twenty five simulation regions and a commercial program based on Reynolds averaged Navier-Stokes equation was used to find out wind resource maps of the regions. The national wind atlas with a period 2007-2009 developed by Korea institute of energy research was used as climatologies. The wind resource maps were combined to construct a wind resource map of Gangwon province with a horizontal spatial resolution of 100m. In addition to the wind resource, national environmental zoning map, distance from substation, residence and automobile road, Beakdudaegan mountain range, terrain slope, airport and military reservation district were considered to find out promising wind farm sites. A commercial wind farm design program was used to find out developable wind farm capacities in promising wind farm site with and without excluding environmental protection regions. The total wind farm capacities with and without excluding the protection regions were estimated to be 46MW and 598MW, respectively, when a 2MW commercial wind turbine was employed.
The investigation on reliability of ERA-Interim reanalysis wind data was conducted using wind data from the five met masts measured at inland and coastal areas, Jeju island. Shinchang, Handong, Udo, Susan and Cheongsoo sites were chosen for the met mast location. ERA-Interim reanalysis data at onshore and offshore twenty points over Jeju Island were analyzed for creating Wind Statistics using WindPRO software. Reliability of ERA-Interim reanalysis wind data was assessed by comparing the statistics from the met mast wind data with those predicted at the interest point using the Wind Statistics. The relative errors were calculated for annual average wind speed and annual energy production. In addition, the trend of the error was analyzed with distance from met mast. As a result, ERA-Interim reanalysis wind data was more suitable for offshore wind resource assessment than onshore.
This paper introduces remote-sensing data which can be practically applied for offshore wind resource assessment. Development of offshore wind energy is inevitable for Korea to achieve the national dissemination target of renewable energy, i.e., 5% uptil 2010. However, the only available offshore in-situ measurement, marine buoy data would not represent areal wind characteristics. Consequently, remote-sensing technology has been started to apply to offshore wind resource assessment and is actively developing. Among them, NCAR/NCEP reanalysis dataset, QuikSCAT blended dataset, and offshore wind retrieval from SAR imagery are briefly summarized in this paper.
Kim, Jin-Young;Kim, Hyun-Goo;Kang, Yong-Heack;Yun, Chang-Yeol;Kim, Ji-Young;Lee, Jun-Shin
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.36
no.1
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pp.27-37
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2016
A simple but practical Ensemble Prediction System(EPS) for wind power forecasting was developed and evaluated using the measurement of the offshore meteorological tower, HeMOSU-1(Herald of Meteorological and Oceanographic Special Unite-1) installed at the Southwest Offshore in South Korea. The EPS developed by the Korea Institute of Energy Research is based on a simple ensemble mean of two Numerical Weather Prediction(NWP) models, WRF-NMM and WRF-ARW. In addition, the Kalman Filter is applied for real-time quality improvement of wind ensembles. All forecasts with EPS were analyzed in comparison with the HeMOSU-1 measurements at 97 m above sea level during Typhoon Bolaven episode in August 2012. The results indicate that EPS was in the best agreement with the in-situ measurement regarding (peak) wind speed and cut-out speed incidence. The RMSE of wind speed was 1.44 m/s while the incidence time lag of cut-out wind speed was 0 hour, which means that the EPS properly predicted a development and its movement. The duration of cut-out wind speed period by the EPS was also acceptable. This study is anticipated to provide a useful quantitative guide and information for a large-scale offshore wind farm operation in the decision making of wind turbine control especially during a typhoon episode.
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