This study has analyzed the scale, location, resource potential and feasibility of offshore wind farm scientifically and systematically based on the national wind map and GIS. For long-term wind power development, this study pursues siting strategy building, selection of target area and deciding development priority as well as the presenting a basis for assessment that are necessary for policy decision making by making theme layers under GIS environment. According to the analysis after organizing technological development by stages, even if only the most suitable sites are developed among the area of offshore wind farm candidates that can be developed under the current technological standard, it has been evaluated as being able to develop about 3 times of the wind power dissemination target until 2012. It is expected that about 5% of territorial water area can be developed in a short-term future while the southern offshore area possessing relatively favorable wind resource than the western offshore has been identified as the most feasible site. While about 23% of territorial water area has been classified as potential area for offshore wind farm development in a long-term future, even Jeju Island and offshore of Ulsan possessing excellent wind resource have been analyzed as feasible sites. The feasibility assessment of offshore wind lam development established by this study is expected to assist national strategy building for accomplishing the wind power dissemination target.
The accurate wind speed information at the hub height of a wind turbine is very essential to the exact estimation of the wind turbine power performance testing. Several methods on the site calibration, which is a technique to estimate the wind speed at the wind turbine's hub height based on the measured wind data using a reference meteorological mast, are introduced. A site calibration result and the wind resource assessment for the Taekwanryung test site are presented using a one-month wind data from a reference meteorological mast and a temporal mast installed at the site of wind turbine. From this analysis, it turns out that the current location of the reference meteorological mast is wrongly determined, and the self-developed codes for the site calibration are working properly. Besides, an analysis on the uncertainty allocation for the wind speed correction using site calibration is performed.
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 ${\pm}10%$.
Simulations using two well-known commercial codes, WAsP and WindSIM, were performed to predict the wind resources in complex terrains of Korea. The predictions from the codes were compared with the measured data. Cross predictions were performed for two closely located measurement sites. The results from WindSIM were found to be more accurate than those from WAsP. The predictions for wind velocity and direction in five different sites of complex terrain from WAsP and WindSIM were also compared. It was found that if the self prediction of the wind velocity and direction from WAsP is close to the measured wind data, the discrepancies between WAsP results and WindSIM results are also close.
풍력에너지는 청정 및 재생에너지의 가장 저렴한 모형중의 하나로 널리 알려져 있다. 실제로 몇몇 국가에서는 풍력에너지가 새롭게 건설되는 발전소들 중에서 화석연료 발전단가와 동등한 수준으로 만들어 오고 있다. 해상풍력 에너지 개발은 한국정부의 3020계획 목표달성을 위한 중요한 국내 에너지자원일 것으로 보인다. 풍력프로젝트의 개발단계 중에서 중심이 되는 항목은 풍력자원 평가이다. 풍력자원평가의 기본적인 3가지 등급 또는 단계는 예비부지확정, 부지 풍력자원 평가, 마이크로사이팅 등으로 나누어 분류할 수 있다. 본 연구에서는 6개소 해상기상탑 자료를 기반으로 3단계를 적용하여 전남 해상지역의 풍력발전 용량을 추정하는 것이다. 풍력프로젝트 개발을 위하여 소프트웨어 도구로 25년 이상 실적이 있고 풍력에너지 프로젝트 개발프로그램으로 잘 알려진 WindPRO를 사용하였다. 전남지역 해상풍력발전용량의 설계결과는 6개 풍력단지에서 총 2.52GW로 계산되었다.
Wind monitoring system is an absolutely-required system for assessing a performance and fatigue load of the wind energy generator in an on-shore wind energy experimental research complex. It was implemented for the purpose of monitoring the wind information measured from a meteorological tower at the monitoring house and of utilizing the measured data for the performance assessment, by using the LabVIEW program. Then, by adding the performance assessment-related data acquired from the wind energy generator during the performance assessment and the data recorder for synchronizing the data of meteorological tower, the system was implemented. Because it transmitted the data by converting the output 'RS-232' of data logger which measures the wind condition into CAN protocol, the data error rate was minimized, This paper is intended to explain the developed wind data monitoring system.
It is difficult to avoid measurement errors caused by the shading effect of the meteorological tower, which is used for wind resource assessment according to the IEC Standard. This paper presents a validation of the computational flow analysis results by comparing the results with the wind tunnel experiment conducted for Reynolds numbers in the $10^4$ to $10^5$ range, for the preparation of a database for use in an automatic method of correcting met-tower shading errors. A three-dimensional simulation employing the MP (Modified Production) $k-{\varepsilon}$ turbulence model predicted a wind speed deficit in the wake region according to minimum wind speed ratio, within an MAE (Mean Absolute Error) of 2.4%.
To predict annual energy production (AEP) accurately in the wind farm where located in Seongsan, Jeju Island, Equivalent wind speed (EQ) which can consider vertical wind shear well than Hub height wind speed (HB) is calculated. AEP is produced by CFD model WindSim from National wind resource map. EQ shows a tendency to be underestimated about 2.7% (0.21 m/s) than HB. The difference becomes to be large at nighttime when wind shear is large. EQ can be also affected by atmospheric stability so that is classified by wind shear exponent (${\alpha}$). AEP is increased by 11% when atmosphere becomes to be stabilized (${\alpha}$ > 0.2) than it is convective (${\alpha}$ < 0.1). However, it is found that extreme wind shear (${\alpha}$ > 0.3) is hazardous for power generation. This results represent that AEP calculated by EQ can provide improved accuracy to short-term wind power forecast and wind resource assessment.
We classified wind sectors according to the wind features in South Korea. In order to get the information of wind speed and wind direction, we used and improved on the atmospheric numerical model. We made use of detailed topographical data such as terrain height data of an interval of 3 seconds and landuse data produced at ministry of environment, Republic of Korea. The result of simulated wind field was improved. We carried out the cluster analysis to classify the wind sectors using the K-means clustering. South Korea was classified as 8 wind sectors to the annual wind field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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