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公开(公告)号：KR3007188200000S
公开(公告)日：2013-12-03
申请号：KR3020130043161
申请日：2013-08-22
Applicant: 한국에너지기술연구원
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公开(公告)号：KR101332559B1
公开(公告)日：2013-11-26
申请号：KR1020120126463
申请日：2012-11-09
Applicant: 한국에너지기술연구원
Inventor： 김현구
IPC: G01W1/00
CPC classification number: G06F17/5009 , G01W1/10 , G06F17/10 , G06F2217/16
Abstract: The present invention relates to an atmospheric flow field numerical simulation system by using computational fluid dynamics and a method thereof capable of rapidly and efficiently performing fluid analysis and easily mapping wind power resources by setting a wind direction interpretation result according to a same interpretation area into an initial condition (a second initial condition in the present invention) of different wind direction interpretation. [Reference numerals] (AA) Form grid system;(BB) Topography data;(CC) Direction of the wind (쨘)=360/16�(i-1);(DD) Wind speed (m/s)=25/5�(j-1) atmospheric stability (m)= -500 +1000/5 � (k-1);(EE) Input initial condition;(FF) Interpret air flow field V_ijk(X,Y,Z);(GG) Converging;(HH) Atmosphere data;(II) Calculate appearing frequency;(JJ) Wind power resource map V(x,y,z)
Abstract translation: 本发明涉及一种使用计算流体动力学的大气流场数值模拟系统及其方法，其能够快速有效地进行流体分析，并且通过将根据相同的解释区域的风向解释结果设置为 不同风向解释的初始条件（本发明的第二初始条件）。 （AA）格栅系统;（BB）地形数据;（CC）风向（쨘）= 360 /16 （i-1）;（DD）风速（m / s）= 25 （5）（j-1）大气稳定性（m）= -500 +1000/5 （k-1）;（EE）输入初始条件;（FF）解释气流场V_ijk（X，Y，Z）; （GG）融合;（HH）大气数据;（II）计算出现频率;（JJ）风力资源图V（x，y，z）<=出现频率计算值X V_ijk（x，y，z）
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101313822B1
公开(公告)日：2013-09-30
申请号：KR1020120086236
申请日：2012-08-07
Applicant: 한국에너지기술연구원
CPC classification number: Y02A90/15
Abstract: PURPOSE: A wind power density predicting method using a nerve network analyzing technique is provided to supply a scientific base for establishing a complex position strategy for wind power generation and ground wind power resource potential calculation by developing a geographical statistics model about ground wind power density analysis. CONSTITUTION: Wind power density which is an output variable and input variables selected from among surface roughness, altitude, a relative altitude difference, wide area openness, a relative gradient, a gradient, an average altitude, the highest altitude, the lowest altitude, a relative relief, and a distance form a coast (S100). Nerve network analysis is performed by using the output variable and the input variables. An RMSE value and the number of hidden nodes are calculated by each nerve network analyzing model (S200). A correlation coefficient is calculated by using the RMSE value and the number of the hidden nodes. A nerve network analyzing model having the closest correlation coefficient to 1 and a small number of hidden nodes and RMSE values is estimated (S300). [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S100) Step of inputting variables; (S210) Step of first analyzing; (S220) Step of second analyzing; (S230) Step of third analyzing; (S240) Step of fourth analyzing; (S250) Step of fifth analyzing; (S300) Step of estimating a nerve network model
Abstract translation: 目的：提出一种利用神经网络分析技术的风力发电密度预测方法，为制定风力发电复杂位置策略和地面风电资源潜力计算提供科学依据，制定地面风功率密度分析地理统计模型 。 构成：作为输出变量的风力密度和从表面粗糙度，高度，相对高度差，广域开放度，相对梯度，梯度，平均高度，最高高度，最低高度， 相对浮雕，和海岸距离（S100）。 使用输出变量和输入变量执行神经网络分析。 每个神经网络分析模型计算RMSE值和隐藏节点数（S200）。 通过使用RMSE值和隐藏节点的数量来计算相关系数。 估计具有最接近相关系数1和少量隐藏节点和RMSE值的神经网络分析模型（S300）。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S100）输入变量的步骤; （S210）第一次分析步骤; （S220）第二次分析步骤; （S230）第三次分析步骤; （S240）第四次分析步骤; （S250）第五次分析步骤; （S300）估计神经网络模型的步骤
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公开(公告)号：KR3006120190000S
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：KR3020110016633
申请日：2011-04-22
Applicant: 한국에너지기술연구원
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公开(公告)号：KR2020100005051U
公开(公告)日：2010-05-17
申请号：KR2020080014860
申请日：2008-11-07
Applicant: 한국에너지기술연구원
CPC classification number: Y02E10/721 , Y02E10/726 , F03D1/0691 , F03D80/00 , F05B2270/32 , G01W1/02
Abstract: 본 고안은 풍력발전기에 장착되는 풍속 측정 장치에 관한 것으로, 좀 더 자세하게는 정확한 풍속을 얻을 수 있고, 이를 기반으로 최적의 발전 제어가 가능하며, 정확한 모니터링이 가능한 풍속 측정 장치에 관한 것이다.
본 고안은 로터블레이드(200)를 포함하는 풍력발전기용 풍속 측정 장치에 있어서, 상기 풍속 측장 장치의 측정용 프루브(410)는 상기 로터블레이드(200)의 허브 선단에 설치되는 것이 특징인 풍력발전기의 풍속 측정 장치를 제공한다.
풍력발전기, 풍속계, 허브, 장착, 측정-
公开(公告)号：KR100954238B1
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：KR1020090103729
申请日：2009-10-29
Applicant: 한국에너지기술연구원
CPC classification number: G01M9/02
Abstract: PURPOSE: A compact wind tunnel is provided to create various controlled distributions of wind environments in low costs. CONSTITUTION: A compact wind tunnel capable of creating various distributions of wind environments comprises: a blowing unit(200) which generates a wind by a plurality of blowers(210) which are installed in coplanar and the number of the blower per square increased by downward; a testing unit(100) which is located at the front of the blower units and includes a sensing unit(700) which measures a wind distribution; and a control unit(600) which controls a discrete operation of blowers to generate intended wind distribution.
Abstract translation: 目的：提供一个紧凑的风洞，以低成本创建风力环境的各种受控分布。 构成：能够产生风力环境的各种分布的紧凑型风洞包括：吹风单元（200），其由共同安装的多个鼓风机（210）产生风，并且每平方厘米的鼓风机的数量增加了向下 ; 测试单元（100），其位于鼓风机单元的前部，并且包括测量风分布的感测单元（700）; 以及控制单元（600），其控制鼓风机的离散操作以产生预期的风力分配。
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公开(公告)号：KR100926460B1
公开(公告)日：2009-11-13
申请号：KR1020070114896
申请日：2007-11-12
Applicant: 한국에너지기술연구원
Abstract: 본 발명은 와이어나 로프에 의해 지상에 고정되며 부양기구로 부양되어 고층기상을 관측하는 기상관측장비인 테더 존데(tethersonde)에 공급되는 전기를 자가 발전에 의해 공급하도록 하는 자가 발전형 테더 존데에 관한 것이다.
본 발명의 자가 발전형 테더 존데는, 와이어(20)에 의해 지상에 고정되며 부양기구로 부양되어 고층기상을 관측하는 기상관측장비인 테더 존데(tethersonde)(100)에 있어서, 상기 와이어(20) 상에 설치되는 하우징(51); 상기 하우징(51)에 회전가능하게 설치되며 풍력에 의해 회전되는 회전자(52); 및 상기 하우징(51)에 고정되며 상기 회전자(52)와 연동되는 축(53a)의 회전에 의해 전기를 발생시키며 발생된 전기를 상기 테더 존데(100)에 공급하는 발전기(53); 를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 자가 발전형 테더 존데는, 테더 존데에 필요한 전기를 자가발전에 의해 공급하도록 함으로써 배터리의 교체가 요구되지 않아 기상관측기간을 연장할 수 있으며, 배터리, 전원 케이블 등의 전기 공급을 위한 장비를 탑재하지 않아도 되므로 높은 곳에 위치한 기상관측이 가능하게 되고, 테더 존데를 경량화시켜 부양력을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
기상, 관측, 존데, 테더존데, 자가, 발전
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