A model that precisely forecasts how much wind power is generated is critical for making decisions on power generation and infrastructure updates. Existing studies have estimated wind power from wind speed using forecasting models such as ANFIS, SMO, k-NN, and ANN. This study applies a projected clustering technique to identify wind power patterns of wind turbines; profiles the resulting characteristics; and defines hourly and daily power patterns using wind power data collected over a year-long period. A wind power pattern prediction stage uses a time interval feature that is essential for producing representative patterns through a projected clustering technique along with the existing temperature and wind direction from the classifier input. During this stage, this feature is applied to the wind speed, which is the most significant input of a forecasting model. As the test results show, nine hourly power patterns and seven daily power patterns are produced with respect to the Korean wind turbines used in this study. As a result of forecasting the hourly and daily power patterns using the temperature, wind direction, and time interval features for the wind speed, the ANFIS and SMO models show an excellent performance.
This paper proposes the modeling and control strategy to track the MPPs of hybrid PV and Wind power systems, using a new dual input boost converter. The dual input power conditioning system with an independent MPPT control scheme is introduced with minimum number of circuit elements in order to reduce the switching loss, size and cost of the system. Since the operating conditions for the PV and Wind power systems are very distinct from each other, an efficient and superior control system is required to track the MPPs of both renewable sources with the use of a simply-structured single-ended single-inductor converter. The design of Power-Conditioning System (PCS) and detail control strategy are presented in this paper. To provide independent tracking of MPPs, a variable duty-cycle control strategy is employed for the wind system and a variable frequency strategy is employed for the PV system. Finally, the proposed dual-input converter for hybrid power conditioning system is implemented and the hardware test results are presented. From the hardware experiment, it is concluded that the proposed system successfully tracks the MPPs of both of the renewable power systems independently.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.1
no.4
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pp.472-476
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2012
In this paper, a sensorless control scheme for a three-phase bi-directional voltage-type PWM rectifier in wind power generation system that operates without the input AC voltage sensors (generator side) is described. The basic principles and classification of the PWM rectifier are analyzed, and then the three-phase mathematical model of the input AC voltage sensorless PWM rectifier control system is established. The proposed scheme has been developed in order to lower the cost of the three-phase PWM rectifier but still achieve excellent output voltage regulation, limited current harmonic content, and unity input power factor.
The probabilistic nature of renewable energy, especially wind energy, increases the needs for new forms of planning and operating with electrical power. This paper presents a novel approach for determining the short-term generation schedule for optimal operations of wind energy-integrated power systems. The proposed probabilistic security-constrained optimal power flow (P-SCOPF) considers dispatch, network, and security constraints in pre- and post-contingency states. The method considers two sources of uncertainty: power demand and wind speed. The power demand is assumed to follow a normal distribution, while the correlated wind speed is modeled by the Weibull distribution. A Monte Carlo simulation is used to choose input variables of power demand and wind speed from their probability distribution functions. Then, P-SCOPF can be applied to the input variables. This approach was tested on a modified IEEE 30-bus system with two wind farms. The results show that the proposed approach provides information on power system economics, security, and environmental parameters to enable better decision-making by system operators.
This research investigates the adaptive input estimation method applied to the multilayer shearing stress structure. This method is to estimate the values of wind load inputs by analyzing the active reaction of the system. The Kalman filter without the input term and the adaptive weighted recursive least square estimator are two main portions of this method. The innovation vector can be produced by the Kalman filter, and be applied to the adaptive weighted recursive least square estimator to estimate the wind load input over time. This combined method can effectively estimate the wind loads to the structure system to enhance the reliability of the system active performance analysis. The forms of the simulated inputs (loads) in this paper include the periodic sinusoidal wave, the decaying exponent, the random combination of the sinusoidal wave and the decaying exponent, etc. The active reaction computed plus the simulation error is regard as the simulated measurement and is applied to the input estimation algorithm to implement the numerical simulation of the inverse input estimation process. The availability and the precision of the input estimation method proposed in this research can be verified by comparing the actual value and the one obtained by numerical simulation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.51
no.8
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pp.467-474
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2002
In this paper, a wind power simulator is designed and implemented. To realize the torque of wind blade, a DC motor is used as a variable torque input device. An induction machine is used as a generator of which speed is controlled to maintain the optimal tip speed ratio during wind speed change. Input torque of system is controlled by armature current of DC motor and speed is controlled by generator control unit using field oriented control algorithm. Various control algorithms such as MPPT, soft start up, the simulator reactive power control, can be developed and tested using the simulator.
In this paper, a sensorless pitch angle control method for a wind generation system is suggested. One-step-ahead prediction control law is adopted to control the pitch angle of a wind turbine in order for electric output power to track target values. And it is shown that this control scheme using the inverse dynamics of the controlled system enables us to predict current wind speed without an anemometer, to a considerable precision. The inverse input-output of the controlled system is realized by use of an artificial neural network. The proposed control and wind speed prediction method is applied to a Double-Feed Induction Generation system connected to a simple power system through computer simulation to show its effectiveness. The simulation results demonstrate that the suggested method shows better control performances with less control efforts than a conventional Proportional-Integral controller.
In this paper, a novel loss minimization of an induction generator in wind energy generation systems is presented. The proposed algorithm is based on the flux level reduction, for which the generator d-axis current reference is estimated using support vector regression (SVR). Wind speed is employed as an input of the SVR and the samples of the generator d-axis current reference are used as output to train the SVR algorithm off-line. Data samples for wind speed and d-axis current are collected for the training process, which plots a relation of input and output. The predicted off-line function and the instantaneous wind speed are then used to determine the d-axis current reference. It is shown that the effect of loss minimization is more significant at low wind speed and the loss reduction is about to 40% at 4[m/s] wind speed. The validity of the proposed scheme has been verified by experimental results.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2001.11a
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pp.107-111
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2001
This paper presents a detailed analysis method of the universal input forward converter with LC input filter operating in discontinuous capacitor voltage mode(DCVM) for wind power generation. In this analysis, condition for DCVM operation and conversion ratio for rectified sinusoidal input are made clear. To verify the validity of the analysis, simulation is carried out for the universal input ranging from 90 $V_{rms} to 260 V_{rms}$
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.54
no.12
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pp.609-615
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2005
A 30kW electrical power conversion system is developed for a variable speed wind turbine. In the wind energy conversion system(WECS) a synchronous generator with field current excitation converts the mechanical energy into electrical energy. As the voltage and the frequency of the generator output vary according to the wind speed, a 6-bridge diode rectifier and a PWM boost chopper is utilized as an ac-dc converter maintaining the constant dc-link voltage with only single switch control. An input current control algorithm for maximum power generation during the variable speed operation is proposed without any usage of speed sensor. Grid connection type PWM inverter converts dc input power to ac output currents into the grid. The active power to the grid is controlled by q-axis current and the reactive power is controlled by d-axis current with appropriate decoupling. The phase angle of utility voltage is detected using software PLL(Phased Locked Loop) in d-q synchronous reference frame. Experimental results from the test of 30kW prototype wind turbine system show that the generator power can be controlled effectively during the variable speed operation without any speed sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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