This paper proposes a probabilistic generation assessment model of renewable energy generators(REGs) considering uncertainty of resources, mainly focused on Wind Turbine Generator(WTG) and Solar Cell Generator(SCG) which are dispersed widely in South Korea The proposed numerical analysis method assesses the one day-ahead generation by combining equivalent generation characteristics function and probabilistic distribution function of wind speed(WS) and solar radiation(SR) resources. The equivalent generation functions(EGFs) of the wind and solar farms are established by grouping a lot of the farms appropriately centered on Weather Measurement Station(WMS). First, the EGFs are assessed by using regression analysis method based on typical least square method from the recorded actual generation data and historical resources(WS and SR). Second, the generation of the REGs is assessed by adding the one day-ahead resources forecast, announced by WMS, to the EGFs which are formulated as third order degree polynomials using the regression analysis. Third, a Renewable Energy Generation Assessment System(REGAS) including D/B of recorded actual generation data and historical resources is developed using the model and algorithm predicting one day-ahead power output of renewable energy generators.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권7호
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pp.799-806
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2013
As a first step to develop the hybrid power generation system, on this study, the time-variable resources of wind and solar radiation of Yeongdo, Busan, Korea had been measured during June and July 2013. And the quantity of generated wind power and solar photovoltaic had also been measured during the same period. It is found out that the wind mainly flew from southwest at the average speed of 2 m/s during 2 months. And it is clear that, because of the low wind velocity, the wind quality to generate the power seems not enough at this area. Meanwhile solar radiation was measured every daytime (6:00~19:00) and the peak solar radiation occurred around 12:00~14:00. And it is clear that the time-based variations of quantity of generated power were proportional to the variations of these resources, respectively. As a proposal, these 2 natural energies can be combined as resources of a hybrid system, because these 2 patterns are not overlapped so much on time base.
In order to integrate high wind generation resources into power grid, it is an essential to predict power outputs of wind generating resources. As wind farm outputs depend on natural wind resources that vary over space and time, spatial modeling based on geographic information such as latitude and longitude is needed to estimate power outputs of wind generation resources. In this paper, we introduce the basic concept of spatial modeling and present the spatial prediction model based on Kriging techniques. The empirical data, wind farm power output in Texas, is considered to verify the proposed prediction model.
As wind farm outputs depend on natural wind resources that vary over space and time, spatial correlation analysis is needed to estimate power outputs of wind generation resources. As a result, geographic information such as latitude and longitude plays a key role to estimate power outputs of spatially distributed wind farms. In this paper, we introduce spatial correlation analysis to estimate the power outputs produced by wind farms that are geographically distributed. We present spatial correlation analysis of empirical power output data for the JEJU Island and ERCOT ISO (Texas) wind farms and propose the Correlation Decay Distance (CoDecDist) model based on geographic correlation analysis to enhance the estimation of wind power outputs.
Of the new and renewable energies currently being pursued domestically, wind energy, together with solar photovoltaic energy, is a new core growth driver industry of Korea. As of May 2012, 33 wind farms at a capacity of 347.8MW are in operation domestically. The purpose of this study was to compare and analyze how efficiently each operational wind farm is utilizing its power generation capacity and the weather resource of wind. For this purpose, the study proceeded in 3 phases. In phase 1, ANOVA analysis was performed for each wind farm, thereby categorizing farms according to capacity, region, generator manufacturer, and quantity of weather resources available and comparing and analyzing the differences among their operating efficiency. In phase 2, for comparative analysis of the operating efficiency of each farm, Data Envelopment Analysis (DEA) was used to calculate the efficiency index of individual farms. In the final phase, phase 3, regression analysis was used to analyze the effects of weather resources and the operating efficiency of the wind farm on the power generation per unit equipment. Results shows that for wind power generation, only a few farms had relatively high levels of operating efficiency, with most having low efficiency. Regression analysis showed that for wind farms, a 1 hour increase in wind speeds of at least 3m/s resulted in an average increase of 0.0000045MWh in power generation per 1MW generator equipment capacity, and a unit increase in the efficiency scale was found to result in approximately 0.20MWh power generation improvement per unit equipment.
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 discussed the validity of wind force power generation in consideration of the topographical characteristics of Korea. In order to estimate the exact generation of wind power plants, we analyzed and compared wind resources in mountain areas and plain areas by introducing not only wind velocity, the most important variable, but also wind distribution and wind standard deviation that can reflect the influence of landform sufficiently. According to the results of this study, generation was higher at wind power plants installed in southwestern coastal areas where wind velocity was low than at those installed in mountain areas in Gangwondo where wind velocity was high. This suggests that the shape parameter of wind distribution is low due to the characteristics of mountain areas. and the standard deviation of wind velocity is large due to the effect of mountain winds, and therefore, actual generation is low in mountain areas although wind velocity is high.
This paper discussed the Feasibility study of wind power generation considering the topographical characteristics of Korea. In order to estimate the exact generation of wind power plants, we analyzed and compared wind resources in mountain areas and plain areas by introducing not only wind speed, the most important variable, but also wind distribution and wind standard deviation that can reflect the influence of landform sufficiently. According to the results of this study, generation was almost the same at wind power plants installed in southwestern coastal areas where wind speed was low as at those installed in mountain areas in Gangwondo where wind speed was high. This demonstrates that the shape parameter of wind distribution is low due to the characteristics of mountain areas, and the standard deviation of wind speed is large due to the effect of mountain winds, therefore, actual generation compared to southwestern coastal areas is almost similar in mountain areas even though wind speed is high.
Recently, wind power generation is an emerging industry expanding its market rapidly thanks to the increasing need to solve the scarcity of fossil fuels and the risk of potential global warming. Wind power generation has shown to be an effective response plan to global warming, showing the most price competitiveness among the renewable energy sources by its higher efficiency. Therefore wind energy has attracted considerable attention as the industrial growth drive for the next generation. Considering Korea's high dependence of overseas energy resources, the importance of wind power is growing as the most effective alternative energy source to ensure energy security as well as becoming a key strategic industry for exports. In this study, the social and economic effects of the wind power industry is discussed and the current status and the future prospects of the wind energy market is also examined.
In this paper, a sensorless pitch angle control method for a wind generation system is suggested. One-step-ahead prediction control law is adopted to control the pitch angle of a wind turbine in order for electric output power to track target values. And it is shown that this control scheme using the inverse dynamics of the controlled system enables us to predict current wind speed without an anemometer, to a considerable precision. The inverse input-output of the controlled system is realized by use of an artificial neural network. The proposed control and wind speed prediction method is applied to a Double-Feed Induction Generation system connected to a simple power system through computer simulation to show its effectiveness. The simulation results demonstrate that the suggested method shows better control performances with less control efforts than a conventional Proportional-Integral controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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