A study on factors influencing measurement error of Ground-based LiDAR(Light Detection And Ranging) system was conducted in Kimnyeong wind turbine test site on Jeju Island. Three properties of wind including inclined angle, turbulence intensity and power law exponent were taken into account as factors influencing the measurement error of Ground-based LiDAR. In order to calculate LiDAR measurements error, 2.5-month wind speed data collected from LiDAR (WindCube v2) were compared with concurrent data from the anemometer on a nearby 120m-high meteorological mast. In addition, data filtering was performed and its filtering criteria was based on the findings at previous researches. As a result, at 100m above ground level, absolute LiDAR error rate with absolute inclined angle showed 4.58~13.40% and 0.77 of the coefficients of determination, $R^2$. That with turbulence intensity showed 3.58~23.94% and 0.93 of $R^2$ while that with power law exponent showed 4.71~9.53% and 0.41 of $R^2$. Therefore, it was confirmed that the LiDAR measurement error was highly affected by inclined angle and turbulence intensity, while that did not much depend on power law exponent.
In this study, a floating LiDAR system (FLS) is investigated through a field test involving two steps. First, correlations among wind speeds, measured using the met mast and two LiDARs, are computed to analyze the acceptance criteria of LiDAR for measuring wind speed. The results of the analysis show that the slopes of single variant regression between mean wind speeds are below 1.03 and the coefficient of determination is above 0.97. Next, correlations among wind speeds measured using the FLS and a fixed LiDAR are determined through a field test carried out in Doomi-doo, Tong-young, Gyeongsangnam-do. The FLS is installed 300 m away from the fixed LiDAR on the ground. The results show that the slope of single variant regression is approximately 1.0275 and the coefficient of determination is above 0.971. According to the IEA/wind 18 recommendation, it is found that the developed FLS measures valid wind speeds to assess wind resources for the development of offshore wind farms.
Floating LiDAR systems provide significant savings in cost and time compared to the fixed meteorological mast measurement type, and have the advantage of being able to be deployed in various locations due to less restriction on the depth of the installation site. However, to use the wind data collected by a floating LiDAR system commercially, verification procedure is required to ensure that the collected data have sufficient availability. The Carbon Trust OWA roadmap presents guidelines in three stages for the reliability of the wind data collected using a floating LiDAR system. Companies developing wind farms are requesting at least Stage 2 (pre-commercial stage) presented by OWA, and many overseas companies are leading the domestic and overseas markets. In this paper, we introduce the case of OWA Stage 2 certification for the commercial operation of floating LiDAR systems.
Due to the limitations of onshore wind power, the wind power industry is currently transitioning to offshore wind power. There has been active research on the development of a floating LiDAR system (FLS) that is easy to install at a low cost. The Carbon Trust published a commercialization roadmap for FLS in 2013, and an updated version was released in 2018, taking into account industry experience. The roadmap divides the development maturity of FLS into three stages: Stage 1 (prototype), Stage 2 (pre-commercialization), and Stage 3 (commercialization), each of which requires availability and accuracy assessment. The results must meet the requirements of the Key Performance Index (KPI) for each stage. Therefore, when developing FLS, the motion compensation algorithm of the FLS is essential because the LiDAR can produce incorrect measurements of wind speed and direction due to the six degrees of freedom in motion. In this study, we implemented the FLS motion compensation algorithm developed by Nassif, F.B. et al. and validated it using data provided by Fraunhofer. In conclusion, the results showed that the determination coefficients of wind speed and wind direction were improved compared to those obtained from the met mast.
This paper reports the conceptual design process for a floating metocean data measurement system (FMDMS) for measuring wind information at sea. The FMDMS consists of three circular pontoons, columns, and a deck, which the LiDAR (lighting detection and ranging) is installed on. The dynamics of the mooring lines and motion responses of the FMDMS were analyzed using commercial codes such as WAMIT and OrcaFlex. One design criterion of the developed FMDMS was to maintain the motion responses as small as possible to enhance the LiDAR's accuracy. Starting with the preliminary design parameters such as the FMDMS's principal dimensions, weight, and important parameters of mooring system, we checked whether the FMDMS met the design requirements at each design stage, and then made modifications as necessary. The developed FMDMS showed a large pitch behavior for a small heave motion.
풍력터빈 블레이드의 후단, 나셀 상부에 설치되는 나셀 풍속계는 블레이드 회전에 따른 후류효과 및 나셀형상 등으로 인하여 풍력터빈에 입사되는 자연풍속과는 다른 왜곡된 풍속을 측정한다. 풍력터빈 출력성능의 신뢰성 확보를 위해서는 나셀풍속을 자연풍속으로 보정하는 나셀전달함수를 유도하여 성능곡선을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 전라남도 비금도 북부 해안에 건설된 신안풍력발전소에서 지상기반 원격탐사 장비인 라이다(LiDAR)를 설치하여 나셀 풍속계와 동일 높이에서의 자연풍속을 측정하였다. 나셀풍속을 자연풍속으로 보정하는 기존의 단순회귀분석에 의한 선형 나셀전달함수를 개선하기 위하여 다중회귀분석에 의한 비선형 나셀전달함수를 유도하였다. 나셀전달함수로 계산한 보정풍속을 풍력터빈 출력곡선에 대입하여 산출한 이론 발전량과 실제 발전량의 잔차를 비교하여 개선효과를 검증하였다. 다중회귀분석 나셀전달함수는 단순회귀분석에 비해 풍속의 표준오차는 9.4% 감소하였으며, 발전량 잔차 분포의 평균은 6.5% 감소하여 개선효과가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 해안선 길이 변화량을 모니터링하기 위하여 RTK-GPS 측량방법과 최신 항공 LiDAR 측량 방법을 이용하여 분석하였다. 우선 해안선 길이를 추출하기 위하여 RTK-GPS 관측을 실시하고 관측시간대별 조위관측 자료를 비교하여 조석보정을 실시하였으며, 보정된 GPS자료에 대하여 Autocad Civil3D 프로그램으로 횡단면도를 작성하여 해안선을 추출하였다. 그리고 일정한 시간간격을 두고 2차에 걸쳐 RTK-GPS측량(1차 2007년 8월 29일, 2차 2007년 10월 6일)을 실시한후 해안선을 비교한 결과 2차 측량시의 해안선 길이는 1차 측량시 보다 약 21m 감소하였다. 또한, 항공 LiDAR 측량(2006년 12월 24일)의 결과와 비교한 1차 RTK-GPS 측량에 의한 해안선 길이가 약 15m 감소함을 알 수 있었다. 또한 침식과 퇴적에 대해서는 우측상단(선착장) 부분이 침식되고, 좌측하단(조선비치) 부분이 퇴적됨을 알 수 있었다. 이는 해수욕장의 개장에 따른 모래의 양빈과 태풍, 조류, 풍향 등 자연적인 영향으로 인하여 침식과 퇴적에 대한 면적이 변화하고 그에따라 해안선의 길이가 변화함을 알 수 있었다.
Floating LiDAR systems (FLSs) are used in many countries because they are easier to install than stationary weather towers, have low maintenance costs, and can be installed in deep sea areas. However, FLSs are rarely used in Korea due to a lack of clear evaluation criteria to verify the reliability and uncertainty of their measurements. This study is the first to verify the reliability of FLSs in Korea with one-year simultaneous observation of six lidar systems - two fixed and four floating systems - in sea areas of Gunsan and Yeonggwang. The reliability of FLSs measurement data was verified by comparison between fixed and floating systems. Moreover, differences between existing wind resource maps and the data observed from the six points were analyzed and wind resource maps were calibrated. The results show a return rate of more than 95 % of the observed data and strong correlations between fixed and floating systems (average R2 of 0.977). Additionally, errors in wind speed predictions to produce a wind resource map could be significantly reduced from 5.7 % to 0.6 % after calibrations with the observation data.
윈드라이다와 윈드프로파일러는 연속적인 바람의 연직 분포를 고해상도의 자료로 산출하는 장비로써 최근 활용도가 높아지고 있다. 두 장비의 관측방식과 데이터 처리방식은 유사하지만, 기상 및 동작 설정에 따라 바람 탐지정확도의 차이가 발생할 수 있다. 두 장비의 특성과 바람 산출 방법을 소개하고 최신 장비 검증기준을 적용해 라디오존데로 관측한 바람과 비교하여 정확성을 평가한다. 이에 따라 장비도입에 따른 새로운 성능검증 방향과 추가로 필요한 보완점을 제시한다.
Structural health monitoring is concerned with the safety and serviceability of the users of structures, especially for the case of building structures and infrastructures. When considering the safety of a structure, the maximum stress in a member due to live load, earthquake, wind, or other unexpected loadings must be checked not to exceed the stress specified in a code. It will not fail at yield, excessively large displacements will deteriorate the serviceability of a structure. To guarantee the safety and serviceability of structures, the maximum displacement in a structures must be monitored because actual displacement is a direct assessment index on its stiffness. However, no practical method has been reported to monitor the displacement, especially for the case of displacement of high-rise buildings because of not to easy accessive. In this paper, it is studied displacement measuring method of high-rise buildings using LiDAR The method is evaluated by analyzing accuracy of measured displacements for existing building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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