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SVM방법을 이용한 풍력발전기 고장 예측 및 발전수익 평가
Fault prediction of wind turbine and Generation benefit evaluation by using the SVM method 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.28 no.5, 2014년, pp.60 - 67  

신준현 (한양대학교 전기공학과) ,  이윤성 (한양대 대학원 전기공학과) ,  김성열 (계명대학교 에너지공학과) ,  김진오 (한양대학교 전기공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Wind power is one of the fastest growing renewable energy sources. The blades length and tower height of wind turbine have been growing steadily in the last 10 years in order to increase the output amount of wind power energy. The amount of wind turbine energy is increased by increasing the capacity...

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  • 여기서 풍력발전기 용량은 5MW, MWh당 가격은 18만원이고, C.F.는 0.2이고, PrSVM은 80%라고 가정하였다. 운영시간이 길어지게 되면 발전수익이 더 증가하게 되는 것을 알 수 있으며, 발전기가 늘어나게 되면 발전수익 및 이득은 더 증가하게 되는 것을 알 수 있다.
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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
풍력발전이 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있는 이유는? 풍력발전은 신재생 에너지원 중 전력생산단가가 싸고 에너지원을 자연에서 쉽게 얻을 수 있으며 에너지원이 영구적이고, 폐기물이 없으며 탄소배출이 없는 청정에너지이기 때문에 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있다. 현재 풍력발전은 좀 더 경제적인 에너지를 생산하기 위하여 풍력발전기 출력을 향상시키고 있는데, 풍력발전기 출력은 터빈의 지름의 제곱에 비례하고 풍속의 세제곱에 비례하게 된다.
발전시 높은 출력을 얻기 위하여 풍력발전기는 높은 고도에 긴 블레이드를 갖게끔 설치하고 있는데, 이로 인해 발생하는 문제점은? 풍력발전기는 높은 출력을 얻기 위하여 지상에서 좀 더 높은 위치에 풍력발전기를 설치하기 위하여 타워의 높이를 높이고(고도가 높은 지역이 평균 풍속이 강하기 때문에), 지름의 길이를 길게 하기 위하여 블레이드의 길이를 증가시키고 있다. 하지만 풍력발전기의 출력을 높이기 위한 위의 사항들이 풍력발전기 예방, 고장 유지보수 비용 및 컴포넌트 교체비용을 증가하게 되는 단점을 발생하게 되었다.
풍력발전기 출력은 터빈이나 풍속과 어떤 관계가 있는가? 풍력발전은 신재생 에너지원 중 전력생산단가가 싸고 에너지원을 자연에서 쉽게 얻을 수 있으며 에너지원이 영구적이고, 폐기물이 없으며 탄소배출이 없는 청정에너지이기 때문에 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있다. 현재 풍력발전은 좀 더 경제적인 에너지를 생산하기 위하여 풍력발전기 출력을 향상시키고 있는데, 풍력발전기 출력은 터빈의 지름의 제곱에 비례하고 풍속의 세제곱에 비례하게 된다. 풍력발전기는 높은 출력을 얻기 위하여 지상에서 좀 더 높은 위치에 풍력발전기를 설치하기 위하여 타워의 높이를 높이고(고도가 높은 지역이 평균 풍속이 강하기 때문에), 지름의 길이를 길게 하기 위하여 블레이드의 길이를 증가시키고 있다.
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참고문헌 (6)

  1. Richard O.Duda, Peter E.Hart and David G. Stork, "Pattern Classification", 2nd Edition, John Wiley & Sons, 2000. 

  2. Jun-Hyun Shin, Seong-Yul Kim, Yun-Seong Lee, Jin-O Kim," Correlation analysis between wind turbine failures and environmental factors using SVM method and generation benefit evaluation", KIEE Fall conference 2013. 

  3. P. K. Dash, S. R. Samantaray,Ganapati Panda "Fault Classification and Section Identification of an Advanced Series-Compensated Transmission Line Using Support Vector Machine", IEEE TRANSACTIONS ON POWER DELIVERY, VOL. 22, NO. 1, JANUARY 2007. 

  4. Robert Salat, Stanislaw Osowski, "Accurate Fault Location in the Power Transmission Line Using Support Vector Machine Approach", IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL. 19, NO. 2, MAY 2004. 

  5. Jianjun Ni, Chuanbiao Zhang, Simon X. Yang, "An Adaptive Approach Based on KPCA and SVM for Real-Time Fault Diagnosis of HVCBs", IEEE TRANSACTIONS ON POWER DELIVERY, VOL. 26, NO. 3, JULY 2011. 

  6. M. F. Yaqub,Iqbal Gondal, Joarder Kamruzzaman, "An Adaptive Self-Configuration Scheme for Severity Invariant Machine Fault Diagnosis", IEEE TRANSACTIONS ON RELIABILITY, VOL. 62, NO. 1, MARCH 2013. 

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