The energy consumption in the world is growing rapidly. And the environmental issues of climate become a important task. The interest in renewable energy like wind and solar is increasing now. Especially, by reducing power transmission loss, a small wind power is getting attention at the residential areas and campus of university. In this study, we attempted to estimate and compare the wind energy density using wind data of AWS (Automatic Weather Station) of H University. In this case of a campus, the weibull distribution parameter C is 2.27, and K is 0.88. According to the data, the energy density of the small wind power is 12.7 W/m2. We did CFD(Computational Fluid Dynamics) simulations at H University campus by 7 wind directions(ENE, ESE, SE, NW, WNW, W, WSW). In the results, we suggest 4 small wind powers. The small wind power generating system can produce 4,514kWh annually.
Offshore wind farms are rapidly growing owing to their comparatively more stable wind conditions than onshore and land-based wind farms. The power capacity of offshore wind turbines has been increased to 5MW in order to capture a larger amount of wind energy, which results in an increase of each component's size. Furthermore, the weight of the marine turbine components installed in the nacelle directly influences the total mechanical design, as well as the operation and maintenance (O&M) costs. A reduction in the weight of the nacelle allows for cost-effective tower and foundation structures. On the other hand, longer transmission distances from an offshore wind turbine to the load leads to higher energy losses. In this regard, DC transmission is more useful than AC transmission in terms of efficiency because no reactive power is generated/consumed by DC transmission cables. This paper describes some of the challenges and difficulties faced in designing high-power-density power conversion systems (HPDPCSs) for offshore wind turbines. A new approach for high gain/high voltage systems is introduced using transformerless power conversion technologies. Finally, the proposed converter is evaluated in terms of step-up conversion ratio, device number, modulation, and costs.
Wind power density distribution over the North Korea territory was investigated by using 30-year wind observations at 27 meteorological stations. The mean annual wind power density over North Korea turned out to be 58.6W/$m^2$, which corresponds to the wind power class of 1. The wind power density shows a seasonal variation, having the highest density in spring and the lowest in summer. In particular, the wind power density in summer is about a half of that in spring. The diurnal variation of the wind power density shows that the highest and lowest densities occur in the afternoon and between 3 and 6 am in local time, respectively. The most potential wind energy generation regions are the Gaema Plateau in the central region, the northeast part of Hamgyeongbuk-do, the south coast of Pyongan-do and the west coast of Hwanghae-do. The mean annual wind power density in Changjin is 151.2W/$m^2$, which is equivalent to the class of 3. In Ryongyon, the annual mean wind power density is 102.4W/$m^2$, which belongs to the class of 2.
The purpose of this study is to select appropriate location factors for wind power plant, provide detailed classification criteria, and find out appropriate sites for installing wind power plant in Gangwondo. In this study, the following 11 factors were extracted for site selection of wind power plant : wind resource, topography (valley angle, distance to the ridge), forest density, land use, preservation area, national park, Baekdu-Daegan, noise, shade, Transmission Line, and approaching roads. Each factor had relatively different level of importance so that AHP (Analytic Hierarchy Process) technique was used to calculated the weighted value per factor. For overlay analysis, classification criteria were prepared for each factor and each factor was classified into 3 grades : very appropriate, intermediate, poor. According to overlay analysis, the areas which received the highest grade (grade 5) was only in 0.16% of the total area of Gangwondo and had a tendency to exist along the mountain ridge over 600-meter elevation. Through analyzing the yearly average of wind power density, it was proved that the wind power density of areas with grade 4 or 5 had abundant wind resource over $400W/m^2$.
Interest in new and renewable energies like solar energy and wind energy is increasing throughout the world due to the rapidly expanding energy consumption and environmental reasons. An essential requirement for wind force power generation is estimating the size of wind energy accurately. Wind energy is estimated usually using meteorological data or field measurement. This study attempted to estimate wind energy density using meteorological data on daily mean wind speed and the Weibull parameters in Seoul, a representative inland city where over 60% of 15 story or higher apartments in Korea are situated, and Busan, Incheon, Ulsan and Jeju that are major coastal cities in Korea. According to the results of analysis, the monthly mean probability density distribution based on the daily mean wind speed agreed well with the monthly mean probability density distribution based on the Weibull parameters. This finding suggests that the Weibull parameters, which is highly applicable and convenient, can be utilized to estimate the wind energy density distribution of each area. Another finding was that wind energy density was higher in coastal cities Busan and Incheon than in inland city Seoul.
Kim, Dong-Hyuk;Lee, Hwa-Woon;Kim, Hyun-Goo;Kim, Min-Jung;Park, Soon-Young;Lee, Soon-Hwan
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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한국신재생에너지학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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pp.501-504
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2009
In order to investigate of possibility for developing urban wind power, wind profile and wind power density are estimated using Sodar and Lidar based on surface. Since poor performance of Sodar and Lidar are often shown in a paticular meteorological condition, inter-comparison and validation with radio-sonde for each of instruments are performed. As a result, Lidar shows a good performance and wind data from Lidar are used to analyze wind profile and wind power density. It can be found that a wind power system mounted tall building in urban area is very attractive.
We have established a wind map of Singapore, a city-state characterized its land cover by urban buildings to confirm a possibility of wind farm development. As a simple but useful approximation of urban canopy, a zero-plane displacement concept was employed. The territory is divided into 15 sectors having similar urban building layouts, and zero-plane displacement, equivalent roughness height at each sector was calculated to setup a terrain boundary condition. Annual mean wind speed and mean wind power density map were drawn by a CFD micrositing model, WindSim where Changi International Airport wind data was used as an in-situ measurement. Unfortunately, predicted wind power density does not exceed 80 $W/m^2$ at 50 m above ground level which would not sufficient for wind power generation. However, the established Singapore wind map is expected to be applied for wind environment assessment and urban planning purpose.
Kim, Dae-Young;Jeong, Hyeong-Se;Kim, Yeon-Hee;Kim, Baek-Jo
Atmosphere
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제28권1호
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pp.1-13
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2018
Characteristics of wind resources of offshore and coastal regions were compared using wind data obtained from HeMOSU-1 (Herald of Meteorological and Oceanographic Special Unit-1) meteorological mast located at Southwestern Sea, and ground-based LiDAR (Light Detection And Ranging) at Gochang observation site near it. The analysis includes comparison of basic wind statistics such as mean wind speed, wind direction, power law exponent and their temporal variability as well as site assessment items for the wind power plant such as turbulence intensity and wind power density at the two observation sites. It was found that the wind at HeMOSU-1 site has lower diurnal and seasonal variability than that at Gochang site, which lead to smaller turbulence intensity. Overall, the results of the comparative analysis show that the wind resource at HeMOSU-1 site located offshore has more favorable condition for wind power generation than the wind resource at Gochang which shows nature of coastal area.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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제30권3호
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pp.295-303
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2012
Clarify wind energy productivity depends on three factors: the wind probability density function(PDF), the turbine's power curve, and the air density. The wind PDF gives the probability that a variable will take on the wind speed value. Wind shear refers to the change in wind speed with height above ground. The wind speed tends to increase with the height above ground. also, Wind PDF refers to the change with height above ground. Wind analysts typically use the Weibull distribution to characterize the breadth of the distribution of wind speeds. The Weibull distribution has the two-parameter: the scale factor c and the shape factor k. We can use a linear least squares algorithm(or Ln-least method) and moment method to fit a Weibull distribution to measured wind speed data which data was located same site and different height. In this study, find that the scale factor is related to the average wind speed than the shape factor. and also different types of terrain are characterized by different the scale factor slop with height above ground. The gross turbine power output (before accounting for losses) was caculated the power curve whose corresponding air density is closest to the air density. and air desity was choose two way. one is the pressure of the International Standard Atmosphere up to an elevation, the other is the measured air pressure and temperature to calculate the air density. and then each power output was compared.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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