Команда исследователей из Техасского университета в Далласе (UT Даллас) развивала новый способ извлечь больше власти из ветра. У этого подхода есть потенциал, чтобы значительно увеличить поколение энергии ветра с последовательным увеличением дохода.
Числовые моделирования, выполненные в Texas Advanced Computing Center (TACC), указывают на потенциальные увеличения до шести – семи процентов.По словам исследователей, улучшение на один процент относилось ко всем ветровым электростанциям в стране, произведет эквивалент $100 миллионов в стоимости.
У этого нового метода, поэтому, есть потенциал, чтобы произвести $600 миллионов в добавленной энергии ветра в национальном масштабе.Команда сообщила об их результатах в энергии Ветра в декабре 2017 и Возобновляемой энергии в декабре 2017.В отрасли физики, известной как гидрогазодинамика, распространенный способ смоделировать турбулентность посредством больших моделирований вихря.
Несколько лет назад Стефано Леонарди и его исследовательская группа создали модели, которые могут объединить физическое поведение через широкий спектр шкал расстояний – от роторов турбины 100 метров длиной, к толстым сантиметрами подсказкам лезвия – и предсказать энергию ветра с точностью, используя суперкомпьютеры.«Мы разработали кодекс, чтобы подражать ветряным двигателям, принимая во внимание вмешательство между следом башни и nacelle [покрытие, что здания все компоненты создания в ветряном двигателе] со следом ротора турбины», сказал Леонарди, адъюнкт-профессор машиностроения и автор на энергетической бумаге Ветра, которая была отобрана для покрытия.Вне диапазона шкал расстояний, моделируя изменчивость ветра для данного региона в определенное время другая проблема. Чтобы обратиться к этому, команда объединила их кодекс с Погодной Моделью Исследования и Прогнозирования (WRF), ведущей погодной моделью предсказания, разработанной в Национальном Центре Атмосферного Исследования.
«Мы можем получить область ветра из североамериканской Мезомасштабной Модели на грубой сетке, использовать его в качестве входа для пяти вложенных областей с прогрессивно более высокой резолюцией и воспроизвести с высоким качеством производство электроэнергии реальной ветровой электростанции», сказал Леонарди.Растущая мощь компьютеров позволяет Leonardi и его команде точно моделировать область ветра на ветровой электростанции и выработке энергии каждой единственной турбины. Проверяя результаты их модели против данных ветровой электростанции в Северном Техасе, они видели 90-процентное соглашение между своими предсказаниями и эффективностью турбины.
Они представят свои результаты в Torque 2018, главная энергетическая конференция по исследованию ветра.ВЫНИМАНИЕ ТУРБУЛЕНТНОСТИ ИЗ АЛГОРИТМА КОНТРОЛЯ ЗА ОПТИМИЗАЦИЕЙ
Ветер просто не течет гладко в одном направлении. Это содержит турбулентность и следы, которые увеличены, когда турбины группируются, как они находятся на ветровой электростанции.Взаимодействия следа приводят к потерям до 20 процентов ежегодного производства, по данным американского Министерства энергетики. Понимание, как турбулентность влияет на производство энергии, важно, чтобы приспособить поведение турбин в режиме реального времени, чтобы пожинать максимальную мощность.
Используя их возможности моделирования, они проверили алгоритмы контроля, которые используются, чтобы справиться с операцией динамических систем в ветровых электростанциях. Это включало алгоритмы контроля, известные как контроль за поиском экстремума, способ без моделей вытащить лучшую работу из динамических систем, когда только ограниченные знания системы известны.«Многие думали, что не будет возможно использовать этот подход из-за турбулентности и того, что это обеспечивает ситуацию, где турбины изменяются все время», сказал Леонарди. «Но мы сделали огромное количество моделирований, чтобы узнать способ отфильтровать турбулентность из схемы контроля. Это было основной проблемой».
С контролем за поиском экстремума система увеличивает и уменьшает скорость вращения вращающегося турбинного лезвия, все время измеряя власть, и вычисляя градиент. Это повторено, пока диспетчер не находит оптимальную рабочую скорость.«Важная вещь состоит в том, что алгоритм контроля не полагается на основанную на физике модель», сказал Леонарди. «В реальной ветровой электростанции есть много неуверенности, таким образом, Вы не можете смоделировать все.
Контроль за поиском экстремума может найти оптимум, неважно, если есть эрозия или обледенение на лезвиях. Это очень прочно и работает несмотря на неуверенность в системе».МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЕТРА
Чтобы проверить их новый подход, команда управляла виртуальными экспериментами ветра, используя суперкомпьютеры в TACC, включая Stampede2 и Lonestar5 – два из самых сильных в мире. Они смогли использовать эти системы через Киберинфраструктуру Исследования Техасского университета (UTRC) инициатива, которая, с 2007, предоставила исследователям в любой Системе Техасского университета 14 доступов учреждений к ресурсам TACC, экспертным знаниям и обучению.Доступ к мощным суперкомпьютерам важен, потому что ветряные двигатели дорогие, чтобы построить и работать, и немного экспериментальных установок ветра доступны исследователям.
«Выгода использования высокой эффективности, вычисляющей, чтобы создать виртуальную платформу для того, чтобы сделать исследования предложенных решений для энергии ветра, огромна», сказал Марио Ротея, преподаватель машиностроения в UT Даллас и директор места поддержанной национальным научным фондом Науки энергии ветра, Технологии и Исследования (WindSTAR) Industry-University Cooperative Research Center (IUCRC). «Чем больше мы можем сделать с компьютерами, тем меньше мы имеем отношение к тестированию, которое является большой частью затрат. Это приносит пользу стране, понижая стоимость энергии».В то время как применение контроля за поиском экстремума к ветровым электростанциям состоит в том, чтобы все же быть проверенной областью, UT, Далласская команда уже применила метод к единственной турбине в National Renewable Energy Laboratory (NREL).«Тест NREL дал нам экспериментальные данные, поддерживающие ценность контроля за поиском экстремума для максимизации энергии ветра», сказал Ротеа. «Результаты эксперимента показывают, что экстремум, ища контроль увеличивает захват власти на 8-12% относительно диспетчера основания».
Учитывая ободрительные результаты эксперимента и результаты расчетов, UT Далласская команда планирует экспериментальную кампанию, включающую группу турбин в ветровой электростанции.СОТРУДНИЧЕСТВО И ЗАТЕМ СТУПАЕТРазработка модели гидрогазодинамики для ветряных двигателей была частью международного сотрудничества между четырьмя американскими учреждениями (Университет Джонса Хопкинса, Юта Даллас, Техасский технологический университет и Колледж Смита) и тремя европейскими учреждениями (Датский технический университет, Федеральная политехническая школа Лозанны и Левенский католический университет) финансируемый Национальным научным фондом.
Через центр WindSTAR они сотрудничают с девятью ведущими энергетическими компаниями ветра и производителями оборудования. Эти компании интересуются принятием или коммерциализацией работы.«У членов нашего центра нет доступа к большому количеству лошадиной силы с точки зрения HPC [высокоэффективным вычислением]», сказал Ротеа. «Компьютеры в TACC – актив для нас и дают нам конкурентное преимущество по другим группам.
С точки зрения решения фактических проблем мы создаем системы управления, которые они могут включить, или они могут использовать HPC, чтобы разработать новые инструменты для прогнозирования ветровых ресурсов или определить, есть ли турбины, которые не выступают».В дополнение к развитию новых алгоритмов турбулентности и стратегий управления, члены команды WindSTAR ввели методы, чтобы предсказать точные результаты на менее – мощные компьютеры (работа, которая появилась в выпуске в марте 2018 энергии Ветра) и определить, как тесно поместить турбины, чтобы максимизировать прибыль, в зависимости от стоимости земли (представленный на Симпозиуме Ветра 2018 года).
Долгосрочные эффекты работы идут вне теоретического.«Исследование позволяет нам оптимизировать энергетическую выработку энергии ветра и увеличивать проникновение возобновляемой энергии в сетке», сказал Леонарди. «Будет больше энергии, произведенной теми же самыми машинами, потому что мы понимаем больше о физике потока в ветровой электростанции, и для того же самого землепользования и развертывания, мы можем получить больше энергии».