In order to integrate high wind generation resources into power grid, it is an essential to predict power outputs of wind generating resources. As wind farm outputs depend on natural wind resources that vary over space and time, spatial modeling based on geographic information such as latitude and longitude is needed to estimate power outputs of wind generation resources. In this paper, we introduce the basic concept of spatial modeling and present the spatial prediction model based on Kriging techniques. The empirical data, wind farm power output in Texas, is considered to verify the proposed prediction model.
As wind farm outputs depend on natural wind resources that vary over space and time, spatial correlation analysis is needed to estimate power outputs of wind generation resources. As a result, geographic information such as latitude and longitude plays a key role to estimate power outputs of spatially distributed wind farms. In this paper, we introduce spatial correlation analysis to estimate the power outputs produced by wind farms that are geographically distributed. We present spatial correlation analysis of empirical power output data for the JEJU Island and ERCOT ISO (Texas) wind farms and propose the Correlation Decay Distance (CoDecDist) model based on geographic correlation analysis to enhance the estimation of wind power outputs.
Recently, the size of wind farms is becoming larger, and the integration of high wind generation resources into power gird is becoming more important. Due to intermittency of wind generating resources, it is an essential to predict power outputs. In this paper, we introduce the basic concept of curvilinear regression, which is one of the method of wind power prediction. The empirical data, wind farm power output in Jeju Island, is considered to verify the proposed prediction model.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권7호
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pp.799-806
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2013
As a first step to develop the hybrid power generation system, on this study, the time-variable resources of wind and solar radiation of Yeongdo, Busan, Korea had been measured during June and July 2013. And the quantity of generated wind power and solar photovoltaic had also been measured during the same period. It is found out that the wind mainly flew from southwest at the average speed of 2 m/s during 2 months. And it is clear that, because of the low wind velocity, the wind quality to generate the power seems not enough at this area. Meanwhile solar radiation was measured every daytime (6:00~19:00) and the peak solar radiation occurred around 12:00~14:00. And it is clear that the time-based variations of quantity of generated power were proportional to the variations of these resources, respectively. As a proposal, these 2 natural energies can be combined as resources of a hybrid system, because these 2 patterns are not overlapped so much on time base.
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.
As a result of environmental concerns, the production of electricity through renewable energy resources is rapidly increasing. Wind energy is among the fastest growing renewable energy resources now being integrated in the power system, and the penetration rate of wind generation has been gradually increased. For power flow analysis of the recent systems, thus, steady-state modeling of wind turbines and their application are of great importance. This paper presents the procedure we applied for implementation of a steady-state wind turbine model in power flow.
Wind energy, which is one of renewable energy, would be useful resources that can be applied to making energy recycling villages without using fossil fuels. This study analyzed energy potential on wind power considering weather condition in three rural villages and compared with energy consumption surveyed. A wind turbine system in the 5kW class can generate 26.1%, 73.9% and 39.5% of the yearly mean consumption of electric power per house in Makhyun, Boojang and Soso respectively. A 750kW wind turbine system can generate 1.7%, 30.3% and 22.1% of the total amount of electric power consumption in three study villages respectively. Wind power energy density was too low in Makhyun and Soso, so it is determined that the application of wind turbine system is almost impossible. Wind energy potential was generally low in Boojang either, but it is evaluated that there is a little possibility of wind power generation relatively. For practical application of renewable energy to rural green-village planning, assessment of energy potential for the local area should be preceded.
Wind energy is one of the promising renewable energies that could provide electricity and other mechanical power. Wind energy market is dramatically growing in many European countries, but wind power is only 0.2% of the total renewable energy uses that is only about 2% of the primary energy consumption in Korea. It is widely accepted that wind resources fur power generation are only limited in some areas including coastal regions and mountainous areas in Gangwon province in Korea, particularly in terms of large scale wind power developments. In this study, wind velocity data were analyzed with respect to the potential utilization. The data provided from National Weather Service were used for the analysis. In addition, field wind data were also collected and analyzed for the comparison between the national data. The comparison showed that there were significant differences between the experimental station and the national station that are about 5km away. Annual average wind speed at the experimental station was less than 2 m/s, which is not enough fur wind power generation. It seemed that the topographic condition resulted in a significant difference in wind speed. When 600 W and 2.5 kW wind turbines were used, annual power productions were only 186 kWh and 598 kWh, respectively. When the average wind speed is lower, wind pumping is an alternative use of wind. At the experimental station, the average pumping rate of $3m^3/h$ at the head of 3 m was expected at a 2.5 m rotor under the conditions that efficiencies of the rotor and the pump were 40% and 80%, respectively. It did not seem that the wind pumping was not applicable at the station either. A higher wind speed was required to install the wind machines. Meanwhile, wind pumping would be applicable in conditions with lower pumping heads. Other applications were introduced far further wind energy utilization, including wind powered ventilation and friction heat generation in greenhouses.
Wind energy resources are recently considered as an important power generation alternative in the future. The fact that the investment of wind turbine installation continues to increase has motivated a need to develop more widely applicable methodologies for evaluating the actual benefits of adding wind turbines to conventional generating systems. This study is aiming to estimate the future wind resources with various estimation methods. The wind power is calculated at the hub height 75m of 800KW and 1,500KW wind turbines in Wolryong site, Jeju island, South Korea. Three equations - logarithmic, profile, and power law methods are applied for the accurate prediction of wind profile. In addition, yearly wind power can be calculated by using Weibull & Rayleigh distribution. It is found that predicted wind speed is highly affected by friction velocity, atmospheric stability, and averaged roughness length. It is concluded that Rayleigh distribution provides greater power generation than the Weibull distribution, especially for low wind-speed condition.
As the Kyoto Protocol, which aims at reducing greenhouse gases in accordance to the UNFCCC, came into force, research on environment friendly energy resources has been a matter of concern worldwide. As a general power generation system, among renewable energy resources, that is interconnected and operated with power system, the wind turbine is emerging as an effective alternative. Since power capacity of the wind turbine has been steadily increasing and its relative importance is also increasing in total facility capacity, we cannot ignore its effect. Because controlling generation output in the wind turbine is not as easy as in the synchronous machine due to its facility characteristics and it generates irregular output fluctuations when interconnected with power system, system interconnection was difficult. But the effect of large capacity wind turbine on isolated power system like Jeju island is serious problem on the frequency stability. Accordingly, it is necessary to analyze the effects of wind turbine on system interconnection and assess the optimum capacity of wind turbine that satisfies the most important principle of stable power supply. This paper have analyzed the effects of wind turbine capacity increases on the system and suggested the method of the capacity to achieve its steady operation. And It is applied to the Jeju island.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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