LLNL dự đoán năng lượng gió với độ chính xác cao hơn

Gió là một nguồn năng lượng thay đổi và không chắc chắn phụ thuộc vào một loạt các lực lượng khí quyển phức tạp. Giảm sự không chắc chắn của dự báo điện gió, phụ thuộc vào các nhà điều hành trang trại gió và nhà điều hành lưới điện, là mục tiêu của một nhóm các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm quốc gia của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (LLNL), người kết hợp nghiên cứu thực địa, mô phỏng tiên tiến và thống kê phân tích trong nỗ lực của họ.

Hướng dẫn quan sát và xác minh mô phỏng

Các nhà nghiên cứu lĩnh vực LLNL đang mô tả gió ở nhiều địa điểm với các điều kiện riêng biệt. Họ đã có những khám phá quan trọng khi nghiên cứu gió trong bầu khí quyển thấp hơn và ảnh hưởng của chúng đến sản lượng điện của trang trại gió. Một biến đặc biệt quan trọng là nhiễu loạn, vì nó ảnh hưởng đến năng lượng được chiết xuất từ ​​các tuabin gió cũng như độ tin cậy và tuổi thọ của các thành phần tuabin.

Sử dụng thiết bị đo đạc và dữ liệu từ các trang trại gió, các nhà nghiên cứu LLNL xác định ảnh hưởng của gió và các biến khí quyển khác trong sản xuất điện. Mô tả chính xác về tốc độ gió và nhiễu loạn khác nhau trên đĩa rôto rất quan trọng trong việc cải thiện dự báo năng lượng gió. Các hoạt động của LLNL bao gồm nỗ lực đầu tiên để khám phá mối quan hệ giữa nhiễu loạn ba chiều và sản xuất năng lượng tuabin.

Mô phỏng nâng cao Địa chỉ những thách thức chính

Các nỗ lực mô phỏng và mô hình hóa LLNL sử dụng tính toán hiệu suất cao để nghiên cứu các dòng khí quyển và khí động học tuabin một cách chi tiết. Nhiệm vụ này rất lớn vì các thang đo chiều dài liên quan đến tám bậc độ lớn từ các kiểu thời tiết khu vực bao gồm mặt trận, gió biển và chảy qua các dãy núi (~ 1.000 km) xuống các hiệu ứng khí động học xung quanh cánh quạt của tuabin gió (~ 1 mm) .

Để phân tích tác động của dòng khí quyển và khí động học tuabin đối với hiệu suất của trang trại gió, LLNL đã điều chỉnh Trung tâm nghiên cứu khí quyển và nghiên cứu khí quyển phổ biến (WRF) để bao gồm các mô hình tuabin và mô phỏng nhiễu loạn cải tiến để mở rộng khả năng phân tích trang trại gió. Tuy nhiên, mô hình WRF tiêu chuẩn được giới hạn ở địa hình đơn giản với độ dốc nông. Để loại bỏ hạn chế này, LLNL đã phát triển phương pháp đường biên chìm (IBM) mô phỏng dòng chảy trong địa hình rất phức tạp với độ dốc gần dọc mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.

Giảm thiểu sự không chắc chắn

Các nhà nghiên cứu của LLNL đang nghiên cứu làm thế nào để giảm bớt sự không chắc chắn và sai sót trong dự báo gió và dự đoán năng lượng bằng cách sử dụng mô hình thống kê và định lượng độ không đảm bảo. Họ đã phát triển một đường cong sức mạnh thống kê có thể thích ứng với các điều kiện thay đổi và cải thiện đáng kể sản lượng điện dự đoán. Công suất tuabin truyền thống làm cong công suất mô hình như là một hàm chỉ có tốc độ gió ở độ cao trung tâm của tuabin và có thể sai lệch 50%. Trong thực tế, sản lượng điện là một hàm của nhiều biến bổ sung.

Để giảm bớt sự không chắc chắn trong dự báo gió, mô hình tập hợp được sử dụng, trong đó đòi hỏi phải điều hành một nhóm dự báo sử dụng các giả định hơi khác nhau. Một trong những lợi thế chính của mô hình tập hợp là khả năng phát hiện các ngoại lệ như đường dốc gió. Bởi vì sức mạnh tỷ lệ thuận với khối lập phương của tốc độ gió, điều quan trọng là phải nhận thức được các ngoại lệ.

Dự đoán chính xác, chi phí thấp hơn cho mọi người

Kết hợp lại với nhau, các quan sát thực địa, mô phỏng và mô hình thống kê đang cải thiện đáng kể dự đoán điện gió. LLNL đang chia sẻ công việc này với ngành công nghiệp gió và các cơ quan quản lý để giúp họ tinh chỉnh các đường cong sức mạnh của họ và kết hợp các phát hiện về những quá trình khí quyển quan trọng trong dự báo năng lượng gió. Với các mô hình cải tiến, các nhà khai thác trang trại gió sẽ biết cách tối đa hóa tốt hơn các khoản đầu tư lớn của họ, đấu thầu khéo léo hơn vào thị trường năng lượng và lên kế hoạch phát triển mới.

Để tìm hiểu thêm, đọc Dự đoán năng lượng gió với độ chính xác cao hơn.