Representative impacts and effectiveness of surface meteorological observation data assimilation were examined in order to use wind resources estimation around southern coastal area of the Korean Peninsula. The data used in study are observational wind and temperature data at 5 and 41 sites of Regional Meteorological Offices and Automatical Weather Systems, respectively. Observation wind speed data tends to show small effective radius with limited area. Especially assimilation impacts of data observed at peninsula type sites like Yeosu play only around the inside of the peninsula. This limited effective radius for wind speed is caused by the strong correlation between topography and wind speed. And the efficient radius for surface air temperature is larger than that of wind. Data assimilation for observational air temperature is useful to increase the accuracy of wind energy estimation. However assimilation of wind data requires special care in its application due to high sensitivity of topographical complexity.
This paper presents a design of vertical axis Darrieus wind turbine combine with Savonius for wind-power generating system to be adapted for variable wind speed. The wind turbine consists of two troposkien- and four Savonius-blades. Darrieus turbine is designed with diameter 9.4[m], chord length 380[mm], tip speed ratio 5. Savonius turbine is designed with diameter 1.8[m], height 2[m], tip speed ratio 0.95. The design of turbine is laid for the main data of rated wind speed 10[m/s], turbine speed 101.4[rpm]. The generating power is estimated to maximum power 20[kW], and this is converted to commercial power line by means of three phase synchronous generator-inverter system. Generating system is designed for operation on VSVF(variable speed variable frequency) condition and constant voltage system.
The collection of wind speed time series by means of digital data loggers occurs in many domains, including civil engineering, environmental sciences and wind turbine technology. Since averaging intervals are often significantly larger than typical system time scales, the information lost has to be recovered in order to reconstruct the true dynamics of the system. In the present work we present a simple algorithm capable of generating a real-time wind speed time series from data logger records containing the average, maximum, and minimum values of the wind speed in a fixed interval, as well as the standard deviation. The signal is generated from a generalized random Fourier series. The spectrum can be matched to any desired theoretical or measured frequency distribution. Extreme values are specified through a postprocessing step based on the concept of constrained simulation. Applications of the algorithm to 10-min wind speed records logged at a test site at 60 m height above the ground show that the recorded 10-min values can be reproduced by the simulated time series to a high degree of accuracy.
최근 기후변화로 인해 태풍강도가 강화됨과 동시에 빈도가 늘어나는 추세이나, 설계기준에 제시된 풍하중 산정식은 1990년대 중반까지 측정된 풍속자료를 근거로 하고 있어 재검토가 필요한 상황이다. 이 논문에서는 1961년부터 2008년까지 전국 76개 관측소에서 측정된 풍속자료를 기초로 통계적 수법을 이용하여 건물, 교량 등 토목구조물의 내풍설계에 적용할 수 있는 기본풍속을 산정하였다. 풍속의 재현기대값은 Gumbel의 적률법에 의해 구하였으며, 풍속측정 지점의 100년 재현기대값을 근거로 지역별 기본풍속을 제안하였다. 지역별로 구해진 결과는 기존의 연구결과 및 설계기준에 제시된 값과의 비교를 통하여 검토하였으며, 설계에 적용할 수 있도록 주요지역의 설계기본풍속을 4개 권역으로 구분하여 제시하였다.
A good understanding of normal modal variability of civil structures due to varying environmental conditions such as temperature and wind is important for reliable performance of vibration-based damage detection methods. This paper addresses the quantification of wind-induced modal variability of a cable-stayed bridge making use of one-year monitoring data. In order to discriminate the wind-induced modal variability from the temperature-induced modal variability, the one-year monitoring data are divided into two sets: the first set includes the data obtained under weak wind conditions (hourly-average wind speed less than 2 m/s) during all four seasons, and the second set includes the data obtained under both weak and strong (typhoon) wind conditions during the summer only. The measured modal frequencies and temperatures of the bridge obtained from the first set of data are used to formulate temperature-frequency correlation models by means of artificial neural network technique. Before the second set of data is utilized to quantify the wind-induced modal variability, the effect of temperature on the measured modal frequencies is first eliminated by normalizing these modal frequencies to a reference temperature with the use of the temperature-frequency correlation models. Then the wind-induced modal variability is quantitatively evaluated by correlating the normalized modal frequencies for each mode with the wind speed measurement data. It is revealed that in contrast to the dependence of modal frequencies on temperature, there is no explicit correlation between the modal frequencies and wind intensity. For most of the measured modes, the modal frequencies exhibit a slightly increasing trend with the increase of wind speed in statistical sense. The relative variation of the modal frequencies arising from wind effect (with the maximum hourly-average wind speed up to 17.6 m/s) is estimated to range from 1.61% to 7.87% for the measured 8 modes of the bridge, being notably less than the modal variability caused by temperature effect.
An investigation on reliability of reanalysis wind data was conducted using the met mast wind data at four coastal regions, Jeju Island. Shinchang, Handong, Udo and Gangjeong sites were chosen for the met mast sites, and ERA-Interim and MERRA reanalysis data at two points on the sea around Jeju Island were analyzed for creating Wind Statistics of WindPRO software. Reliability of reanalysis wind data was assessed by comparing the statistics from the met mast wind data with those from Wind Statistics of WindPRO software. The relative error was calculated for annual average wind speed, wind power density and annual energy production. In addition, Weibull wind speed distribution and monthly energy production were analyzed in detail. As a result, ERA-Interim reanalysis data was more suitable for wind resource assessment than MERRA reanalysis data.
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.
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.
This is the first of two companion papers that analyse ten years of on-site monitoring data for the Confederation Bridge to determine the validity of the original wind speeds and wind loads predicted in 1994 when the bridge was being designed. The check of the original design values is warranted because the design wind speed at the middle of Northumberland Strait was derived from data collected at shore-based weather stations, and the design wind loads were based on tests of section and full-aeroelastic models in the wind tunnel. This first paper uses wind, tilt, and acceleration monitoring data to determine the static and dynamic responses of the bridge, which are then used in the second paper to derive the static and dynamic wind loads. It is shown that the design ten-minute mean wind speed with a 100-year return period is 1.5% less than the 1994 design value, and that the bridge has been subjected to this design event once on November 7, 2001. The dynamic characteristics of the instrumented spans of the bridge including frequencies, mode shapes and damping are in good agreement with published values reported by others. The on-site monitoring data show bridge response to be that of turbulent buffeting which is consistent with the response predicted at the design stage.
In order to investigate the offshore wind resources, the "QuikSCAT Level 3" data by the QuikSCAT satellite was analyzed from Jan 2000 to Dec 2008. QuikSCAT satellite is a specialized device for a microwave scatterometer that measures near-surface wind speed and direction under all weather and cloud conditions. Wind speed measured at 10 m above from the sea surface as extrapolated to the hub height by using the power law model. It has been found that the high wind energy prevailing in the south sea and the east sea of the Korean peninsula. From the limitation of seawater depth for piling the tower and archipelagic environment around the south sea, the west and the south-west sea are favorable to construct the large scale wind farm. Wind map and monthly variation of wind speed are investigate at the positions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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