This thesis is concerned with characterization of wind speed distribution in a Jeju wind farm and short-term prediction of the wind output and design of a hybrid energy storage system(ESS) control algorithm for regulating the fluctuating wind power output.
First, we investigate the distribution of wind speed based on wind data of Jeju wind farm. We assume that the distribution of wind speed follows a Weibull distribution because the Weibull distribution gives a good fit in terms of the shape and scale parameters. We identify the two parameters of the Weibull distribution using three different approaches: a maximum likelihood estimator, a method of moments, and a least square method. The method of moments yields the smallest error among the three approaches. Based on the Jeju wind farm data, we characterize the wind speed distribution and find that the optimal Weibull distribution parameter values for varying momths.
Second, we investigate the short-term wind power prediction using support vector machine (SVM) and the wind farm output power data with one minute interval. The 5[min]., 15[min.], and 30[min.] ahead prediction results show that the R-squared value is 0.9775, 0.9539, and 0.9208, respectively.
Finally, we propose a hybrid ESS control algorithm for regulating the output power of a wind farm by considering the available capacity of each battery and C-rate. We consider four different types of single battery systems: NaS, Lead-acid, VRB, and Li-ion and three different types of hybrid ESS systems. The performance evaluation shows that the combination of NaS and Li-ion has the lowest total system cost. A hybrid battery system with NaS and Li-ion reduces the total system cost by 35% to 67% under a 2% regulation limit, compared a single Li-ion and Lead-acid battery case using the conventional scheme, respectively.
본 논문은 제주 풍력 발전 단지의 풍속 분포의 특성 분석과 풍력 발전 단지에서 생산된 전력량의 단기 예측 및 풍력 단지의 출력 규제를 위한 하이브리드 에너지 저장 장치(ESS)의 충방전 제어 알고리즘에 관한 것이다.
먼저, 제주 풍력 발전 단지의 풍력 데이터를 기반으로 풍속의 분포를 조사하였다. 일반적으로 와이블 분포는 풍속 분포를 설명하는데 있어 가장 적합하다고 알려져 있기 때문에 풍력 발전 단지의 풍속 분포는 와이블 분포를 따른다고 가정하였다. 세 가지의 서로 다른 접근법을 사용해 와이블 분포의 두 개의 매개 변수를 추정하였다: 최대가능도예측방법, 모멘트법, 최소자승법. 이 중 모멘트법이 다른 두 방법들보다 작은 오차를 나타내었다. 또한, 제주 풍력 데이터를 바탕으로 최적의 월별 와이블 파라미터 값을 구해 풍속 분포를 구하였다.
다음으로 1분 간격의 풍력 발전 단지의 발전량 데이터를 기반으로 서포트 벡터 머신 (SVM)을 사용해 단기 풍력 예측을 시행하였다. 5분, 15분, 30분 후의 풍력 발전 단지 발전량을 예측하였을 때, 결정계수 값은 각각 0.9775, 0.9539, 0.9208을 나타내었다.
마지막으로 풍력단지의 출력 규제를 위해 각 전지의 최대 충방전률과 가용 용량을 고려한 하이브리드 ESS의 충방전 제어 알고리즘을 제안한다. 네 종류의 단일 배터리 시스템(나트륨황, 납축전지, 레독스 흐름 전지, 리튬이온)과 세 종류의 하이브리드 배터리 시스템을 고려하였다. 나트륨황 전지와 리튬이온 전지를 조합해서 사용한 경우, 다른 종류들에 비해 시스템 비용이 가장 낮음을 확인할 수 있었다. 또한 출력 규제 변동률이 2%일 때, 나트륨황 전지와 리튬이온 전지를 조합해서 사용한 경우가 단일 리튬이온 배터리와 납축전지 배터리 시스템에 비해 각각 35%, 67%의 이익을 가짐을 확인할 수 있었다.
