Gió thổi như thế nào: Nghiên cứu của Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương cho biết các mô hình dự báo gió

Dự báo gió chính xác là điều cần thiết để tối ưu hóa các mô hình thời tiết. Các nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương đã làm việc với các đối tác để nghiên cứu ảnh hưởng của các biến số khác nhau trong dự báo tốc độ và năng lượng gió ở độ cao trung tâm tuabin. Ảnh của Joshua Bauer, NREL 38020

Sự biến đổi của năng lượng gió được một số người coi là trở ngại để đạt được sự tích hợp lớn hơn với lưới điện. Và mặc dù chúng ta không thể kiểm soát khi gió thổi, chúng ta chắc chắn có thể dự đoán tốt hơn.

Là một phần của Dự án cải thiện dự báo gió của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE), Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL) đã dẫn đầu một nhóm các nhà khoa học, bao gồm các nhà nghiên cứu từ Đại học Nam Kinh và Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Livermore trong nghiên cứu về tác động của các biến số khác nhau trong dự báo tốc độ gió và năng lượng ở độ cao trung tâm tuabin. Bằng cách sử dụng một phạm vi cho các yếu tố như nhiễu loạn và độ nhám bề mặt, trái ngược với việc xem xét chúng là hằng số, nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng điện được tạo ra bởi các tuabin gió có thể dao động từ 20% đến 100% công suất định mức của chúng trong các khoảng thời gian được chọn, tùy thuộc vào các biến số lựa chọn. Nói cách khác, các mô hình hiện tại loại trừ một số biến chính, có khả năng khiến các nhà khai thác trang trại gió bỏ lỡ.

Đối với các nhà khai thác trang trại gió, độ chính xác của dự báo là rất quan trọng. Dự báo gió vượt xa chỉ đơn giản là dự đoán khi nào nó sẽ thổi và khi nào nó thắng. Dự báo gió bao gồm việc tính toán lượng năng lượng sẽ được tạo ra, và rất nhiều yếu tố khác như tốc độ, hướng, cắt, thời gian và quy mô không gian của một nhà máy điện gió để đánh giá sản lượng năng lượng của một sự kiện gió sắp tới. Nếu dự báo bị tắt, các nhà điều hành trang trại gió mất tiền do không cung cấp năng lượng mà họ đã hứa (gió dự báo không thành hiện thực) hoặc sản xuất nhiều năng lượng hơn lưới điện có thể chấp nhận (gió dự báo mạnh hơn dự đoán).

Theo ông Berg Berg, nhà khoa học thay đổi toàn cầu và khí quyển tại PNNL, điều hành một trang trại gió là đơn giản như bật tua-bin khi nó thổi và tắt chúng khi không. Các nhà khai thác và tiện ích cần phải phối hợp cẩn thận giữa cung và cầu. Bằng cách cải thiện các mô hình mà các nhà khai thác sử dụng để dự đoán cả tốc độ gió và năng lượng gió, chúng ta có thể tăng mức năng lượng gió trên lưới.

Để tối đa hóa sản xuất, các nhà khai thác trang trại gió phụ thuộc rất nhiều vào các mô hình dự báo và mô phỏng có tính đến các biến có độ phân giải tốt. Độ chính xác và độ nhạy của các mô hình này ảnh hưởng trực tiếp đến việc sản xuất năng lượng gió, về cơ bản cho các nhà khai thác biết có thể sản xuất bao nhiêu năng lượng trong một số điều kiện nhất định.

Tốc độ gió thay đổi nhiều lần trong vòng một giờ và thay đổi mạnh mẽ dựa trên chiều cao tuabin, gây khó khăn cho việc dự báo năng lượng đầu ra. Ngoài ra, các trang trại gió thường được đặt ở các khu vực có địa hình phức tạp, nơi đồi và thung lũng hướng gió và làm cho nó trở nên hỗn loạn hơn, thêm một lớp phức tạp khác để dự đoán tốc độ gió. Các mô hình thời tiết hiện không xử lý tốt địa hình phức tạp và một trong những hằng số trong các mô hình là địa hình của vùng đất.

Nhóm do PNNL dẫn đầu đã phát hiện ra các biến thiếu của các mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật định lượng độ không chắc chắn chính thức. Phương pháp nghiên cứu nhằm xác định khả năng xảy ra khi một số biến nhất định không được biết đến kết hợp với mô hình Dự báo và nghiên cứu thời tiết (WRF), một quá trình phổ biến và mô hình khí tượng dự đoán. Nhóm nghiên cứu đã điều tra phản ứng của mô hình WRF với những thay đổi về giá trị của các hằng số cụ thể và xác định tham số mô hình nào có ảnh hưởng lớn nhất đến tốc độ gió mô phỏng và năng lượng gió tiềm năng. Để xác minh tính chính xác của mô hình, họ đã so sánh kết quả mô phỏng với dữ liệu được thu thập vào mùa xuân như một phần của Nghiên cứu Năng lượng Gió lưu vực Columbia do DOE hỗ trợ.

Bước tiếp theo là mở rộng phân tích sang mùa hè, mùa thu và mùa đông và áp dụng các kỹ thuật để thay thế các tham số lớp ranh giới thường được sử dụng trong mô hình WRF. Kết quả của công việc này sẽ hướng dẫn phát triển mô hình để tiếp tục cải tiến trong việc theo dõi năng lượng gió, thiết kế nghiên cứu thực địa và tích hợp năng lượng gió vào lưới điện.

Kết quả nghiên cứu có thể được đọc trong tạp chí khoa học Khí tượng học lớp biên.