A web-based program was developed for analyzing weather and structure data from the HeMOSU-1 offshore meteorological mast installed by the KEPCO Research Institute, and 35 km west-southwestward away from Gyeokpo located in Jeonbuk province. All of the measured data are obtained through the data transmitter and the server systems equipped on the HeMOSU-1 and the aerodynamic laboratory in Chonbuk National University respectively. The dualised server system consists of two servers, one is for logging the 1 second based raw data with 10 minute averaged values, and the other is for managing web page with processed weather data. Daily or weekly 10-min averaged data can be provided based on the input date by users. Processed weather data such as wind rose, Weibull distribution, diurnal distribution, turbulence intensity according to wind speed, wind energy density, and so forth are visualized through the web page which would be both useful and informative for developing the wind farm or designing a wind blade for the wind farm nearby southwest sea around the Korean Peninsula. The URL for this web page is http://www.hemosu.org/.
At the altitudes above 3km, the wind is three to four time faster and less variable than at the current MW sized wind turbine hub height of around 100m. In addition, power generation from wind turbines installed on the ground is intermittent because local wind conditions are affected by local topography and artificial structures. The wind energy researchers and engineers are now looking for revolutionary ideas to utilize high altitude wind resources in-creasing the capabilities of wind turbine installations. This article presents and discusses several concepts for wind energy exploitation from wind at high altitudes. The concepts presented in this paper make use of lifting bodies, called wings or kites, connected to a tether that stetches into the higher regions of the atmosphere.
This paper is concerned with the characterized method of wind speed distribution for calculation of wind power density of regional group and wind potential in Korea. It is shown that the Rayleigh distribution, K = 2, is not suitable for analyzing wind data in Korea. Simple relationship, K = 0.21 V + 0.84, is derived from Weibull wind distribution by analyzing wind data obtained from 24 meteorological station and is a suitable tool for estimation of wind power density. Application of this result, the domestic ideal and actual wind potential are estimated as $3.16{\times}10^9$ KWH/year and $7.14{\times}$10^8 KWH/year respectively for the case of 10 meter height, $1m^2$ swept area and $0.1{\times}0.1Km^2$ land area. And for the case of 50 meter height, ideal and actual wind potential are increased as $7.56{\times}10^9$ KWH/year and $2.37{\times}10^9$ KWH/year respectively.
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.
The main cause of global warming is carbon dioxide generated from the use of fossil fuels, and active research on the reduction of carbon is in progress to slow down the increasing global warming. Wind turbines generate electricity from kinetic energy of wind and are considered as representative for an energy source that helps to reduce carbon emission. Since the kinetic energy of wind is proportional to the cube of the wind speed, the intensity of wind affects wind farm construction validity the most. Therefore, to organize a wind farm, validity analysis should be conducted first through measurement of the wind resources. To facilitate the approval and permission and reduce installation cost, measuring sensors should be installed at locations below the actual wind turbine hub. Wind conditions change in shape with air density, and air density is most affected by the variable sterrain and surface type. So the magnitude of wind speed depends on the ground altitude. If wind conditions are measured at a location below the wind turbine hub, the wind speed has to be extrapolated to the hub height. This correction of wind speed according to height is done with the Deacon equation used in the statistical analysis of previously observed data. In this study, the optimal Deacon equation parameter was obtained through the analysis of the correction of the wind speed error with the Deacon equation based on the characteristics of terrain.
Dhunny, Asma Z.;Lollchund, Michel R.;Rughooputh, Soonil D.D.V.
Wind and Structures
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v.20
no.4
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pp.565-578
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2015
A wind energy assessment is an integrated analysis of the potential of wind energy resources of a particular area. In this work, the wind energy potentials for Mauritius have been assessed using a Computational Fluid Dynamics (CFD) model. The approach employed in this work aims to enhance the assessment of wind energy potentials for the siting of large-scale wind farms in the island. Validation of the model is done by comparing simulated wind speed data to experimental ones measured at specific locations over the island. The local wind velocity resulting from the CFD simulations are used to compute the weighted-sum power density including annual directional inflow variations determined by wind roses. The model is used to generate contour maps of velocity and power, for Mauritius at a resolution of 500 m.
Weibull distribution is a conspicuous distribution known for its accuracy and its usage for wind energy analysis. The two and three parameter Weibull distributions are adopted in this study to fit wind speed data. The daily mean wind speed data of Ennore, Tamil Nadu, India has been used to validate the procedure. The parameters are estimated using maximum likelihood method, least square method and moment method. Four statistical tests namely Root mean square error, R2 test, Kolmogorov-Smirnov test and Anderson-Darling test are employed to inspect the fitness of Weibull probability density functions. The value of shape factor, scale factor, wind speed and wind power are determined at a height of 100m using extrapolation of numerical equations. Also, the value of capacity factor is calculated mathematically. This study provides a way to evaluate feasible locations for wind energy assessment, which can be used at any windy site throughout the world.
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 $400W/m^2$.
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.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.3
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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