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방향별 후류를 고려한 풍력발전단지 연간 에너지 생산량 예측 프로그램 개발 및 적용
양경부(Kyoungboo Yang),조경호(Kyungho Cho),허종철(Jongchul Huh) 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集B Vol.41 No.7
풍력발전단지에서 연간 에너지 생산량 예측의 정확도를 위해서는 바람 방향별 후류영향에 의한 풍속감소와 이에 따른 발전량 손실을 효과적으로 계산하여야 한다. 본 연구에서는 연간 에너지 생산량 예측을 위하여 방향별 후류영향을 고려한 계산 프로그램을 개발하고, 예측 적합성을 확인하기 위해 실제 풍력발전단지의 연간 에너지 생산량 분석 결과 및 기존 상용 소프트웨어의 계산결과와 비교하였다. 적용된 계산식들은 기존 이론들을 바탕으로 하고 있어 상용 소프트웨어와 동일하지만 풍향별 후류영향 범위의 계산과정에서 차이가 있다. 비교결과 개발 프로그램은 실제 풍력발전단지 전체 시스템 이용율에 1% 이내로 근접하였고 기존 상용 프로그램을 이용한 예측 결과보다 2% 이상 실제 연간 시스템 이용율에 근접하는 결과를 보여주었다. For accurate AEP prediction in a wind farm, it is necessary to effectively calculate the wind speed reduction and the power loss due to the wake effect in each wind direction. In this study, a computer program for AEP prediction considering directional wake effect was developed. The results of the developed program were compared with the actual AEP of the wind farm and the calculation result of existing commercial software to confirm the accuracy of prediction. The applied equations are identical with those of commercial software based on existing theories, but there is a difference in the calculation process of the detection of the wake effect area in each wind direction. As a result, the developed program predicted to be less than 1% of difference to the actual capacity factor and showed more than 2% of better results compared with the existing commercial software.
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양경부(Kyoungboo Yang),조경호(Kyungho Cho),허종철(Jongchul Huh) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集B Vol.42 No.6
공학적 관점에서 풍력발전단지의 최대 목표는 풍력발전단지에서 생산되는 전기 에너지 생산량을 최대화 하는 것이다. 본 연구에서는 풍력발전단지 설계시 제한된 공간내에서 후류로 인한 에너지 손실을 최소화하여 생산되는 에너지를 최대화하기 위한 풍력터빈 최적배치 알고리즘을 개발하였다. 개발 알고리즘은 확률론적 최적화 기법의 하나인 유전 알고리즘을 기반으로 풍력터빈 배치에 적합한 염색체를 구성하고 단지효율을 목적함수로 사용하여 실제 풍력발전단지를 대상으로 그 성능을 검토하였다. 알고리즘 수행 결과 기존 배치 보다 연간 시스템 이용율이 1.4% 향상되면서 기존 배치의 연간 에너지 생산량 보다 높은 연간 에너지를 발생하는 배치결과를 도출함으로써 풍력단지 설계 과정에 자동배치 알고리즘의 적용 가능성을 보여주었다. The main purpose of a wind farm from an engineering perspective is to achieve maximum energy production. In this study, an algorithm for layout optimization of wind turbines was developed to maximize energy production. This maximized energy production can be achieved by minimizing energy losses due to the wake effects of individual wind turbines. The developed algorithm is based on a genetic algorithm which is one of the stochastic optimization methods. We tested the performance of the algorithm using park efficiency as an objective function in a real wind farm. Results showed that the algorithm yielded an annual capacity factor that was 1.4% higher than that of the existing layout. Our optimal layout algorithm showed the applicability of this automatic layout method to wind farm design and thus can assist to produce more annual energy in wind farm.
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풍력단지에서의 Jensen 후류모델 후류감소계수 영향 분석
양경부(Yang Kyoungboo),고경남(Ko Kyungnam) 한국태양에너지학회 2024 한국태양에너지학회 논문집 Vol.44 No.1
Wind turbines exchange wake effects with each other on wind farms, resulting in wake loss that reduces the power production of the wind farm. Various wake models have been developed to calculate these wake effects. Among them, the Jensen wake model is the most widely used. The model has a wake decay constant parameter for considering the topographical environment of the wind farm. However, setting this wake decay constant relies on the subjective judgment of the designer. In this study, a simulation program was developed to examine the effect of the wake decay constant of the Jensen wake model. The simulation results were compared with data collected from an actual wind farm. Consequently, the output of the downstream wind turbine was reduced due to the wake. By analyzing the effect of the wake decay constant, when the recommended value was applied, the results matched the measured values in certain cases but did not in others. However, when the wake decay constant calculated using the turbulence intensity was applied, the results were generally similar to those of the actual data.
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정속 피치제어형 풍력터빈의 풍속별 운전특성 및 난류에 따른 영향 분석
양인섭(Inseop Yang),양경부(Kyoungboo Yang),허수영(Sooyoung Her),허종철(Jongchul Huh) 대한기계학회 2019 大韓機械學會論文集B Vol.43 No.9
풍력터빈의 운전 특성을 이해하는 것은 풍력터빈을 안정적으로 운영할 수 있도록 도와주며, 풍력터빈 시스템을 향상시키기 위한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 운영 중인 660kW 용량의 정속형 풍력터빈을 대상으로 SCADA 시스템에서 수집된 운전 데이터를 이용하여 풍속별 출력, 로터 회전수, 블레이드 피치각 및 주요 부품의 온도 변화를 분석하였다. 또한, 난류에 따른 운전 특성을 파악하기 위하여 분석 데이터를 정상난류모델에 의한 풍속별 난류 강도로 구분하여 난류에 따른 운전 특성 변화를 논의하였다. 난류 강도에 따른 풍속별 에너지밀도 분석을 통해 고난류인 경우 저난류에 비해 좀 더 많은 에너지를 가지고 있어 출력이 상승하는 효과가 있으나 고풍속 구간에서는 출력 제어 과정에서 난류성분 중 낮은 풍속 영역에 대응하여 로터회전수가 낮아지고 출력이 감소하고 있음을 확인하였다. Understanding the operation characteristics of a wind turbine can help ensure its stable operation as well as provide information to improve the wind turbine system. In this study, the power output, rotor RPM, blade pitch angle, and major component temperature variations by the wind speed of a fixed-speed-type wind turbine were analyzed using the operation data collected from the SCADA system. In addition, the operation characteristics according to the turbulence were analyzed with the turbulence data divided into high turbulence and low turbulence. The analysis of energy density according to turbulence intensity shows that the power output increased because it has more energy in the case of high turbulence than in low turbulence. However, in the high wind speed section, high turbulence showed that the rotor RPM and power output decreased owing to the power control.
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지형복잡도에 따른 국내 육상풍력발전단지의 LCOE와 그 구성요소에 대한 상관도 분석
이건우(Lee Keonwoo),양경부(Yang Kyoungboo),고경남(Ko Kyungnam) 한국태양에너지학회 2024 한국태양에너지학회 논문집 Vol.44 No.2
A study on the relationship between levelized cost of energy (LCOE), its components, and terrain complexity was conducted for Korean onshore wind farms. The 22 wind farms are selected for this study. The actual capital expenditures (CapExs) and operational expenditures (OpExs) of the wind farms are collected from the Data Analysis Retrieval Transfer (DART) system of the Korean Financial Supervisory Service. The capacity factors (CFs) of the wind farms are estimated using the dataset of system marginal price (SMP), renewable energy certificate (REC), and capacities of wind farms. To evaluate terrain complexity, the ruggedness index (RIX) is calculated using the installed wind turbine locations of analyzed onshore wind farms and the numerical terrain contour data. The average RIX is 25.53% that corresponds to mountainous terrain. The correlation analysis is performed to determine the relationship between CF, CapEx, and OpEx in accordance with RIX. The LCOE is calculated from the actual expenditures and estimated CFs. Consequently, the average LCOE is estimated to be 141.04 USD/MWh. The correlation analysis reveals no relationship between LCOE, its components, and RIX.
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