[論文レビュー] Wind Energy and the Turbulent Nature of the Atmospheric Boundary Layer

Matthias Wächter, Hendrik Heißelmann+7 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2012

Wind and Air Flow Studies参考文献 23被引用数 28

ひとこと要約

本論文は、大気境界層乱流の間欠的で非ガウス的統計的特性と、風力発電に与える影響を捉えるためのデータ駆動型確率的モデリング手法を提案する。風速の増分を分析する風洞実験と併せて、ガウスモデルが10⁷倍も低估する極端な乱流イベントが、タービンの荷重と出力に支配的であることが示され、正確な風力発電システム設計および運用のためには高度な統計モデリングが不可欠であることが明らかになった。

ABSTRACT

Wind turbines operate in the atmospheric boundary layer, where they are exposed to the turbulent atmospheric flows. As the response time of wind turbine is typically in the range of seconds, they are affected by the small scale intermittent properties of the turbulent wind. Consequently, basic features which are known for small-scale homogeneous isotropic turbulence, and in particular the well-known intermittency problem, have an important impact on the wind energy conversion process. We report on basic research results concerning the small-scale intermittent properties of atmospheric flows and their impact on the wind energy conversion process. The analysis of wind data shows strongly intermittent statistics of wind fluctuations. To achieve numerical modeling a data-driven superposition model is proposed. For the experimental reproduction and adjustment of intermittent flows a so-called active grid setup is presented. Its ability is shown to generate reproducible properties of atmospheric flows on the smaller scales of the laboratory conditions of a wind tunnel. As an application example the response dynamics of different anemometer types are tested. To achieve a proper understanding of the impact of intermittent turbulent inflow properties on wind turbines we present methods of numerical and stochastic modeling, and compare the results to measurement data. As a summarizing result we find that atmospheric turbulence imposes its intermittent features on the complete wind energy conversion process. Intermittent turbulence features are not only present in atmospheric wind, but are also dominant in the loads on the turbine, i.e. rotor torque and thrust, and in the electrical power output signal. We conclude that profound knowledge of turbulent statistics and the application of suitable numerical as well as experimental methods are necessary to grasp these unique features (...)

研究の動機と目的

• 大気境界層における小スケールで間欠的な乱流が風力発電システムに与える影響を理解するという重要なギャップを埋めること。
• 風力発電規格（例：IEC 61400）で広く用いられるガウス統計の仮定を疑問視すること。この仮定は極端な乱流イベントを捉えられていない。
• 実際の大気乱流の間欠的特徴を再現・モデリングするための実験的および数値的手法を開発・検証すること。
• 非ガウス的乱流がタービンの荷重（トルク、推力）および電気出力に与える影響を定量化し、ガウスモデルが予測するよりも著しく頻度が高いことを示す。
• n点統計とマルチスケール再構成を用いたフレームワークを確立し、風資源のより良い統計的特徴付けを可能にすることで、予測精度とシステム設計の向上を図ること。

提案手法

• 3秒の時間遅れ（空間スケール～20 m）における測定風速増分の確率密度関数（PDF）を分析し、ガウス予測から最大10⁷倍のずれを示す強い非ガウス的・間欠的挙動を明らかにした。
• 確率過程に基づくデータ駆動型重ね合わせモデルを提案し、風速時系列データのみを入力として用いることで、風速の間欠的統計を再現する効率的な数値シミュレーションを可能にした。
• 風洞実験で小スケール乱流を生成・制御できるアクティブグリッドシステムを設計・実装し、大気境界層流れの主要な特徴を再現した。
• 制御された間欠的流入条件下で、さまざまな風速計の応答ダイナミクスをテストし、測定の正確性および機器の乱流への感受性を評価した。
• ターバルエンスの凍結仮説（Taylor’s hypothesis of frozen turbulence）を適用し、時間的風速変動をタービンローターのスケール（例：τ=3 s の場合20 m）に関連づけた。
• n点同時確率分布およびマルチスケール再構成技術を用いた高度な統計的手法を適用し、乱流内のコherent構造やクラスタリング効果をモデリングした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大気境界層風速の間欠的で非ガウス的統計は、風力発電規格で一般的に用いられるガウス仮定からどの程度逸脱しているか？
• RQ2 7σの風速増分のような極端な乱流イベントは、実際の大気流れではガウス予測と比べてどの程度頻発するか？
• RQ3 確率的重ね合わせモデルは、風力発電システムにおける風速、トルク、電気出力の間欠的ダイナミクスを正確に再現できるか？
• RQ4 アクティブグリッドを用いた実験室の風洞実験は、実際の大気流れの小スケール乱流特徴をどの程度再現でき、検証に適しているか？
• RQ5 間欠的乱流はタービンの荷重（推力、トルク）および電気出力にどのような影響を与えるか？また、これによりシステム設計および予測の向上を図るにはどのようにモデリングすべきか？

主な発見

• 3秒の遅れ（空間スケール～20 m）における風速増分は極めて非ガウス的である。7σイベントはガウスモデルで10⁷倍も低估されており、実際には1時間に1回程度発生するが、ガウスモデルでは1250年に1回と予測される。
• 提案された確率的重ね合わせモデルは、風速、トルク、出力の間欠的ダイナミクスを高い数値的効率と測定データからの正確なパrameter回収能力を備えて正確に捉えている。
• 間欠的乱流の特徴は風の流入にとどまらず、タービンの荷重および電気出力においても支配的である。これは乱流統計がエネルギー変換チェーン全体に直接伝達されることを示している。
• アクティブグリッドを用いた風洞装置により、制御された間欠性を有する小スケール乱流風条件を再現可能に生成でき、センサーやシステムの応答に対する信頼性のある実験的検証が可能になった。
• 間欠的流入条件下でのタービンの数値モデリングにより、推力およびトルクにおける極端な荷重変化の確率が顕著に高まっていることが判明し、構造疲労やグリッド不安定化のリスクが浮き彫りになった。
• 本研究は、ガウス仮定を現実的な間欠的統計に置き換えることが、極端なイベント予測やグリッド統合を含めた今後の風力発電システムの正確な予測、荷重評価、設計に不可欠であることを示した。