This paper reviews three commercial softwares for wind climate data analysis in wind resource assessment; WAsP/Observed Wind Climate, WindRose and Windographer. Windographer is evaluated as the best software because of its variety of input data format, analysis functions, easiness of user interface, etc. For a quantitative understanding of uncertainty depending on software selection, a benchmark is carried out with the met-mast observation dataset at the Gimnyeong Wind Turbine Performance Test Site. It is found that Weibull parameter calculation and air density correction have a dependency on the software so that such uncertainty should be considered when an analysis software is selected. It is confirmed that annual energy production calculated by WAsP using a statistical table of frequency of occurrence may have some error compared to a time-series calculation method used by the other softwares.
In the complex terrain where local wind systems are formed, accurate understanding of regional wind variability is required for wind resource assessment. In this paper, cluster analysis based on the similarity of time-series wind vector was applied to classify wind regions with similar wind characteristics and the meteorological validity of regionalization method was evaluated. Wind regions in Jeju Island and Busan were classified using the wind resource map of Korea created by a mesoscale numerical weather prediction modeling. The evaluation was performed by comparing wind speed, wind direction, and wind variability of each wind region. Wind characteristics, such as mean wind speed and prevailing wind direction, in the same wind region were similar and wind characteristics in different wind regions were meteor-statistically distinct. It was able to identify a singular wind region at the top area of Mt. Halla using the inconsistency of wind direction variability. Furthermore, it was found that the regionalization results correspond with the topographic features of Jeju Island and Busan, showing the validity.
Kim, Hyun-Goo;Hwang, Hyo-Jung;Kang, Yong-Heack;Yun, Chang-Yeol
New & Renewable Energy
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v.9
no.4
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pp.13-18
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2013
Wind turbines should generally be installed at a certain distance from a road to ensure passengers' safety. In Korea, there is no clear guidance as the Ministry of Environment first proposed a road setback distance of 400 m in the Onshore Wind Farm Siting Guidelines draft proposed in July 2012, and then modified it to 1.5 times the height of the wind turbine in October of the same year. This study analyzed the dynamic range of onshore wind resource potential according to how the road setback distance is set using the Korea Wind Atlas with 100m spatial resolution made by the Korea Institute of Energy Research, the transportation network of the Ministry of Construction and Transportation, and the forest road network of the Korea Forestry Service. Owing to the geographical characteristics of Korea, where mountainous terrain accounts for 70% of the total territory, the wind resource potential within 1 km from forest roads are estimated to be 14.3 GW, 14% of Korea's total wind resource potential. In addition, the construction distance of new road for transporting wind turbines from the existing road to a wind farm site is estimated as less than 2 km. Given the limited wind resource potential and geographical constraints, an assessment system that can maximize wind resource utilization and ensure road safety at the same time, and which takes into account the regional characteristics instead of applying the fixed road setback distance across-the-road, is required.
In accordance with Madrid and Kyoto Protocols, a 10kw wind turbine installed about 625m away from the King Sejong Station in the Antarctica has been in operation successfully. The current location of the wind turbine has different geographic surroundings from the previous candidate site considered in 2005 and that makes re-evaluation of wind resource at the current site including geographic effects necessary. Especially, strong wind flow derived by steep and complex terrain is dominant in the Antarctica so that computational flow analysis is required. The wind rose measured at the previous and current installation location are identical with strong meteorological correlation but prevailing directions of wind power density are different because of local wind acceleration due to complex terrain. Numerical analysis explains which effects brings this discordance between the two sites, and a design guideline required for additional wind turbine installation has been secured.
This study explains the procedure that should be taken to develop a successful wind park project. It Provide guideline for activities and studies to be done step by step solution. This study follow a chronological flow through the development process. They cover Technical consideration, Assessment of Wind Energy Resource, Wind park siting and Energy yield calculation. It's build on the experience gained by the Youngduk Wind Park project and give the playa role in the development of wind energy projects. It is important to understand all theses issues if a new project is to be successfully completed.
Kim, You-Mi;Kim, Hyun-Goo;Kang, Yong-Heack;Yun, Chang-yeol;Kim, Jin-Young;Kim, Chang Ki;Kim, Shin-Young
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.36
no.4
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pp.11-20
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2016
For accurate wind resource assessment and wind turbine performance test, it is essential to secure wind data covering a rotor plane of wind turbine including a hub height. In general, we can depict wind speed profile by extrapolating or interpolating the wind speed data measured from a meteorological tower where multiple anemometers are mounted at different heights using a power-law of wind speed profile. The most important parameter of a power-law equation is a vertical wind profile exponent which represents local characteristics of terrain and land cover. In this study, we calculated diurnal vertical wind profile exponents of 8 locations in Jeju Island who possesses excellent wind resource according to the GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) to evaluate its uncertainty. Expanded uncertainty is calculated by combined standard uncertainty, which is the result of composing type A standard uncertainty with type B standard uncertainty. Although pooled standard deviation should be considered to derive type A uncertainty, we used the standard deviation of vertical wind profile exponent of each day avoiding the difficult of uncertainty evaluation of diurnal wind profile variation. It is anticipated that the evaluated uncertainties of diurnal vertical wind profile exponents at 8 locations in Jeju Island are to be registered as a national standard reference data and widely used in the relevant areas.
In recent years, many countries have been endeavoring to exploit the offshore wind energy in terms of overcoming the limitations of on-land wind energy. Considering that mountains cover 70 percent of the Korean Peninsula and arable plains for wind energy are negligibly small, Korean government aggressively drives the offshore wind development of the Korean Peninsula. As part of preliminary investigation of offshore wind resources, KEPCO-RI (Korea Electric Power Corporation-Research Institute) has been analyzing marine buoy datasets measured at 5 positions over the period of 12 years, including estimation of extreme wind speed. It can be observed that variation of yearly wind speed, monthly wind speed as well as frequency distribution of wind direction. Wind classes of buoy sites are estimated by extrapolated average wind speed using log law. In addition, wind turbine class based on IEC code is assessed for evaluation of suitable wind turbine.
Kim, Dae-Young;Jeong, Hyeong-Se;Kim, Yeon-Hee;Kim, Baek-Jo
Atmosphere
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v.28
no.1
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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.
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.
In order to test the predictability of the wind resource assessment computer code in our country a field experiment and prediction by WAsP has been compared. A field experiment has been performed in Songdang province, Jeju island, composed of sea, inland flat terrain, a high and a low slope craters. For this experiment, four meteorological towers have been installed at seashores, inland flat and on a crater. Wind resource at one site is predicted by WAsF with the meteorological data at the other three sites. The comparisons show that the WAsP preditions give better agreement with experimental data by adjusting the roughness descriptions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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