본 연구는 바람에 민감한 영향을 받는 건축물 또는 구조물에 있어서 풍향풍속을 고려하여 평가하는 방법을 제안하며 지역별 년 최대풍속에 따른 풍향풍속 특성에 대한 기초적인 결과를 정리한 것이다. 본 풍향풍속성 평가방법에서는 년최대풍속의 기상청 데이터를 기초로 하여 극치분포를 통해 적합성을 확인하였으며 풍향성을 고려하기 위하여 풍향풍속별 풍향패턴을 4그룹으로 구분하여 풍향풍속성 평가방법을 시도하여 제안하였다. 연구결과는 서울, 통영, 인천지역의 년최대풍속 기상데이터를 사용하여 전풍향풍속이 Gumbel분포에 의한 적합성을 확인하였으며, 이 전풍향풍속의 Gumbel model은 패턴별 4그룹 풍향풍속 Gumbel mode을 지배하는 독립된 확률특성을 가지므로 풍향패턴 4그룹 풍향풍속성의 평가를 통하여 적용율을 제안하였다. 연구결과는 년최대풍속에 의한 Gumbel분포의 적합성에 따른 서울, 통영, 인천 지역의 풍향패턴 4그룹 풍향풍속성을 고려한 새로운 적용율을 제안하였다.
Global warming and climate change are increasing the intensity of typhoons and hurricanes and thus increasing the risk effects of typhoon and hurricane hazards on nuclear power plants (NPPs). To reflect these changes, a new NPP should be designed to endure design-basis hurricane wind speeds corresponding to an exceedance frequency of $10^{-7}/yr$. However, the short typhoon and hurricane observation records and uncertainties included in the inputs for an estimation cause significant uncertainty in the estimated wind speeds for return periods of longer than 100,000 years. A logic-tree framework is introduced to handle the epistemic uncertainty when estimating wind speeds. Three key parameters of a typhoon wind field model, i.e., the central pressure difference, pressure profile parameter, and radius to maximum wind, are used for constructing logic tree branches. The wind speeds of the simulated typhoons and the probable maximum wind speeds are estimated using Monte Carlo simulations, and wind hazard curves are derived as a function of the annual exceedance probability or return period. A logic tree decreases the epistemic uncertainty included in the wind intensity models and provides reasonably acceptable wind speeds.
The energy demand of the world is increasing rapidly, mainly using fossil energy, which causes environmental damage. The wind is free and clean energy to solve the environmental problems. Thailand is one of the developing nations, and the majority of its energy is obtained from petroleum, natural gas and coal. The objective of this study is to test the characteristics of wind energy at Khon Kaen in Thailand. The wind measurement tools, the 3-cup anemometers to measure wind speed, and wind vanes to measure wind direction, were mounted on a wind tower mast to record wind data at the heights of 60, 90 and 120 meters above ground level (AGL) for 5 years between January 2012 and December 2016. The results show that the annual mean wind speeds were 3.79, 4.32 and 4.66 m/s, respectively. The highest mean wind speeds occurred in June, August and December, in order, and the lowest occurred in September. The majority of prevailing wind directions were from the North-East and South-West directions. The average annual wind shear coefficient was 0.297. Furthermore, five wind turbines with rated power from 0.85 to 4.5 MW were selected to estimate the wind energy output and it was found that the maximum AEP and CF were achieved from the low cut-in speed and high hub-height wind turbines. This important information will help to develop wind energy applications, such as the plan to produce electricity and the calculation of the wind load that affects tall and large structures.
This paper presents a method of estimation of extreme wind. Assuming the extreme wind follows the Gumbel distribution, it is modeled through fitting an exponential function to the numbers of storms over different thresholds. The comparison between the estimated results with the Improved Method of Independent Storms (IMIS) shows that the proposed method gives reliable estimation of extreme wind. The proposed method also shows its advantage on the insensitiveness of estimated results to the precision of the data. The volume of extreme storms used in the estimation leads to more than 5% differences in the estimated wind speed with 50-year return period. The annual rate of independent storms is not a significant factor to the estimation.
The accurate estimation of the buffeting response of a bridge pylon is related to the quality of the bridge construction. To evaluate the influence of wind field characteristics on the buffeting response of a pylon in a trumpet-shaped mountain pass, this paper deduced a multimodal coupled buffeting frequency domain calculation method for a variable-section bridge tower under the twisted wind profile condition based on quasi-steady theory. Through the long-term measurement of the wind field of the trumpet-shaped mountain pass, the wind characteristics were studied systematically. The effects of the wind characteristics, wind yaw angles, mean wind speeds, and wind profiles on the buffeting response were discussed. The results show that the mean wind characteristics are affected by the terrain and that the wind profile is severely twisted. The optimal fit distribution of the monthly and annual maximum wind speeds is the log-logistic distribution, and the generalized extreme value I distribution may underestimate the return wind speed. The design wind characteristics will overestimate the buffeting response of the pylon. The buffeting response of the pylon is obviously affected by the wind yaw angle and mean wind speed. To accurately estimate the buffeting response of the pylon in an actual construction, it is necessary to consider the twisted effect of the wind profile.
Effects of Weibull shape parameter, k, on capacity factors of wind turbines were investigated. Wind distributions with mean wind speeds of 5 m/s, 6 m/s, 7 m/s and 8 m/s were simulated and used to estimate the annual energy productions and capacity factors of a 2MW wind turbine for various Weibull shape parameters. It was found from the study that the capacity factors of wind turbines are much affected by Weibull shape parameters. When the annual mean wind speed at the hub height of a wind turbine was about 7 m/s, and the air density was assumed to be 1.225 $kg/m^3$, the maximum capacity factor of a 2 MW wind turbine having a rated wind speed of 13 m/s was found to occur with the shape parameter of 2. It was also found that as the mean wind speed increased, the Weibull k parameter which yielded the maximum capacity factor increased. The simulated results were also validated by predictions of capacity factors of wind turbines using wind data measured in complex terrain.
Huang, Mingfeng;Li, Qiang;Xu, Haiwei;Lou, Wenjuan;Lin, Ning
Wind and Structures
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제26권3호
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pp.129-146
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2018
Extreme wind speed analysis has been carried out conventionally by assuming the extreme series data is stationary. However, time-varying trends of the extreme wind speed series could be detected at many surface meteorological stations in China. Two main reasons, exposure change and climate change, were provided to explain the temporal trends of daily maximum wind speed and annual maximum wind speed series data, recorded at Hangzhou (China) meteorological station. After making a correction on wind speed series for time varying exposure, it is necessary to perform non-stationary statistical modeling on the corrected extreme wind speed data series in addition to the classical extreme value analysis. The generalized extreme value (GEV) distribution with time-dependent location and scale parameters was selected as a non-stationary model to describe the corrected extreme wind speed series. The obtained non-stationary extreme value models were then used to estimate the non-stationary extreme wind speed quantiles with various mean recurrence intervals (MRIs) considering changing climate, and compared to the corresponding stationary ones with various MRIs for the Hangzhou area in China. The results indicate that the non-stationary property or dependence of extreme wind speed data should be carefully evaluated and reflected in the determination of design wind speeds.
The first-order method for estimating the extreme wind pressure on building envelopes with consideration of the directionality of wind speed and wind pressure is improved to enhance its computational efficiency. In this improved method, the result is obtained directly from the empirical distribution of a random selection of annual maximum wind pressure samples generated by a Monte Carlo method, rather than from the previously utilized extreme wind pressure probability distribution. A discussion of the relationship between the first- and full-order methods indicates that when extreme wind pressures in a non-typhoon climate with a high return period are estimated with consideration of directionality, using the relatively simple first-order method instead of the computationally intensive full-order method is reasonable. The validation of this reasonableness is equivalent to validating two assumptions to improve its computational efficiency: 1) The result obtained by the full-order method is conservative when the extreme wind pressure events among different sectors are independent. 2) The result obtained by the first-order method for a high return period is not significantly affected when the extreme wind speeds among the different sectors are assumed to be independent. These two assumptions are validated by examples in different regions and theoretical derivation.
Kim, Young-Jung;Ryou, Young-Sun;Kang, Geum-Choon;Paek, Yee;Yun, Jin-Ha;Kang, Youn-Ku
Agricultural and Biosystems Engineering
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제6권2호
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pp.65-69
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2005
A windheat generation system with a Savonius windturbine was developed and the performance was evaluated through field tests. The system consisted of a heat generation drum, heat exchanger, water storage tank, and two circulation pumps. Frictional heat is created by rotation of a rotor inside the drum containing thermo oil, and was used to heat water. In order to estimate the capacity of this windheat generation system, weather data was collected for one year at the site near the windheat generation system. Wind Power from the savonius wind turbine mill was transmitted to the heat generation system with an one-to-three gear system. Starting force to rotate the savonius wind turbine and the whole system including the windheat generation system were 1.0 and 2.5 kg, respectively. Under the outdoor wind condition, maximum speed of the rotor in the drum was 75rpm at wind speed 6.5 m/sec, which was not fast enough to produce heat for greenhouse heating. Annual cumulative hours for wind speeds greater than 5 m/sec at height of 10, 20, 30 m were 190, 300 and 1020 hrs, respectively. A $5^{\circ}C$ increase in water temperature was achieved by the windheat generation system under the tested wind environment.
Strength design wind loads for the wind resistance design of structures shall be evaluated by the product of wind loads calculated based on the basic wind speed with 100 years return period and the wind load factor 1.3 specified in the provisions of load combinations in Korean Building Code (KBC) 2016. It may be sure that the wind load factor 1.3 in KBC(2016) had not been determined by probabilistic method or empirical method using meteorological wind speed data in Korea. In this paper, wind load factors were evaluated by probabilistic method and empirical method. The annual maximum 10 minutes mean wind speed data at 69 meteorological stations during past 40 years from 1973 to 2012 were selected for this evaluation. From the comparison of the results of those two method, it can be found that the mean values of wind load factors calculated both probability based method and empirical based method were similar at all meteorological stations. When target level of reliability index is set up 2.5, the mean value of wind load factors for all regions should be presented about 1.35. When target level of reliability index is set up 3.0, wind load factor should be presented about 1.46. By using the relationship between importance factor(conversion factor for return period) and wind load factor, the return periods for strength design were estimated and expected wind speeds of all regions accounting for strength design were proposed. It can be found that return period to estimate wind loads for strength design should be 500 years and 800 years in according to target level of reliability index 2.5 and 3.0, respectively. The 500 years basic wind speed map for strength design was suggested and it can be used with a wind load factor 1.0.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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