We have established a wind map of Singapore, a city-state characterized its land cover by urban buildings to confirm a possibility of wind farm development. As a simple but useful approximation of urban canopy, a zero-plane displacement concept was employed. The territory is divided into 15 sectors having similar urban building layouts, and zero-plane displacement, equivalent roughness height at each sector was calculated to setup a terrain boundary condition. Annual mean wind speed and mean wind power density map were drawn by a CFD micrositing model, WindSim where Changi International Airport wind data was used as an in-situ measurement. Unfortunately, predicted wind power density does not exceed 80 $W/m^2$ at 50 m above ground level which would not sufficient for wind power generation. However, the established Singapore wind map is expected to be applied for wind environment assessment and urban planning purpose.
In order to make sure the impact of spatial resolution of wind energy map on the estimation of wind power density in the Korean Peninsula, the comparison studies on the characteristics of wind energy map with three different spatial resolutions were carried out. Numerical model used in the establishment of wind map is MM5 (5th generation Mesoscale Model) with RBAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) as initial and boundary data. Analyzed Period are four months (March, August, October, and December), which are representative of four seasons. Since high spatial resolution of wind map make the undulation of topography be clear, wind pattern in high resolution wind map is correspond well with topography pattern and maximum value of wind speed is also increase. Indication of island and mountains in wind energy map depends on the its spatial resolution, so wind patterns in Heuksan island and Jiri mountains are clearly different in high and low resolutions. And area averaged power density can be changed by estimation method of wind speed for unit area in the numerical model and by treatment of air density. Therefore the studiable resolution for the topography should be evaluated and set before the estimation of wind resources in the Korean Peninsula.
Wind power which is one of renewable energies is higher economical efficiency and technical maturity than other renewable energies. Recently, the government of ROK announced to increase the proportion of renewable energy through the National Energy Plan. Also, industry required to deregulate for large-scale wind power as Renewable Portfolio Standard (RPS) is introduced. Wind power whereas the eco-friendly energy, is a serious level of damage of the natural environment and topography when the wind power is located. Therefore, the study selected the indicators required for site selection of wind power and proposed the feasible area for wind power based on wind resource map. We selected the 15 indicators including 12 legal protected area, Ecology and Nature Map, rarity, and connectivity (National Ecological Network). After site selection, we should be considered slope and altitude at the stage of design for wind farm to mitigate the environmental impact. Results of analysis showed that 22.3% of wind resource map is available to locate wind power in real. Through the field survey we had verified the accuracy of the results was significantly correct.
A long-term wind resource map was made to provide the key design data for the 2.5 GW Korean West-South Offshore Wind Project, and its reliability was validated. A one-way dynamic downscaling of the MERRA reanalysis meteorological data of the Yeongwang-Gochang offshore was carried out using WindSim, a Computational Fluid Dynamics based wind resource mapping software, to establish a 33-year time series wind resource map of 100 m x 100 m spatial resolution and 1-hour interval temporal resolution from 1979 to 2012. The simulated wind resource map was validated by comparison with wind measurement data from the HeMOSU offshore meteorological tower, the Wangdeungdo Island meteorological tower, and the Gochang transmission tower on the nearby coastline, and the uncertainty due to long-term variability was analyzed. The long-term variability of the wind power was investigated in inter-annual, monthly, and daily units while the short-term variability was examined as the pattern of the coefficient of variation in hourly units. The results showed that the inter-annual variability had a maximum wind index variance of 22.3% while the short-term variability, i.e., the annual standard deviation of the hourly average wind power, was $0.041{\pm}0.001$, indicating steady variability.
This paper presents an estimation method of national wind resource potential using a national and GIS(Geographical Information System). The wind resource potential is classified into theoretical, geographical and technical potentials and each category narrows down the previous definition by excluding impossible area to be developed as a wind farm using GIS datasets for onshore and offshore. As a basic unit of wind energy potential at a certain area, API(Average Power Intercepted) is calculated from WPD(Wind Power Density) given by a national wind map which is established by numerical wind simulation, so that a logical and relatively accurate potential estimation is possible comparing with other methods based on a field measurement interpolation which is inevitable to avoid critical assumptions.
When we urgently need to develop and supply an alternative energy, wind power is growing with much interest because it has relative low cost of power and area of tower. To estimate the wind power resource, it is necessary to make an wind resource map first. On the study of wind resource map in the Korean peninsula, Southern coast was needed to investigate the possibility of developing wind power complex because of good wind resources. In this study, we made a vertical observation to analyze the properties of wind in coastal area. From tethered sonde observation, we knew that synoptic effect had an influence higher in second day than first day. This means local wind circulation is generated on first day but not second day. The local wind made vertical wind shear strong in first day. Also, there was large difference of wind speed between layers at night time by analysis of SODAR observation.
In order to research the way to evaluate wind resource without actual Met Mast data, this paper has been carried out on the southeastern region of Jeju island, Korea. Although wind turbine has been an economical alternative energy resource, misjudging the prediction of lifetime or payback period occurs because of the inaccurate assessment of wind resource and the location of wind turbine. Using WindPRO(Ver. 2.7), a software for wind farm design developed by EMD from Denmark, wind resources for the southeastern region of Jeju island was analyzed, and the performance of WindPRO prediction was evaluated in detail. Met Mast data in Su-san 5.5Km far from Samdal wind farm, AWS in Sung-san 4.5km far from Samdal wind farm, and Korea Wind Map data had been collected for this work.
Commercial wind farm design tools and the national wind map are used to determine the implementation potential of offshore wind power in Korea in this study. For this, the territorial waters of Korea were divided into nine analysis regions and a commercial CFD code was used to obtain wind resource maps at 100m A.S.L. which is the hub height of a 5MW wind turbine used in this study. With the wind resource obtained, factors including water depth, distance from substations, minimum and maximum capacity of a wind farm, distance between turbines and wind farms were considered to determine wind power potential. Also, the conservation areas, military zones, ports, fishing grounds, etc. were considered and excluded. As the result, a total capacity of 6,720 MW was found to be the implementation potential and this corresponds to $3.38MW/km^2$ in API. Also if the distance from the substation is not considered, the potential increased to be 10,040 MW. This offshore wind farm potential is considered enough to satisfy the target of wind farm capacities in the 7th national plan for electricity demand and supply.
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.
For the evaluation of wind resources, numerical simulation was carried out as a tool for establishing wind map around the korean peninsula. Initial and boundary condition are given by 3 hourly RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) data of KMA(Korea Meteorology Administration) and high resolution terrain elevation land cover(30 seconds) data from USGS(United States Geological Survey). Furthermore, Data assimilation was adopted to improve initial meteorological data with buoy and QuikSCAT seawinds data. The simulation was performed from 2003 to 2006 year. To understand wind data correctly in complex terrain as the korean peninsula, at this research, Wind map was classified 4 categories by distance from coastline and elevation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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