[논문 리뷰] The Area Localized Coupled Model for Analytical Mean Flow Prediction in Arbitrary Wind Farm Geometries

Genevieve M. Starke, Charles Meneveau외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 28.

Wind Energy Research and Development참고 문헌 34인용 수 18

한 줄 요약

Area Localized Coupled (ALC) 모델은 베르로이 테세레이션을 사용하여 풍력발전소 내 풍력터빈별 지역적 영역을 정의하고, 초구형 와이크 모델과 국지적 상하좌우 경계층 모델을 결합함으로써 임의의 풍력발전소 레이아웃에서 평균 유량을 예측한다. 이 모델은 와이크와 상하좌우 유속 추정치 간의 최소 제곱 오차를 최소화하여 기존 모델 대비 전력 및 허브 높이 유속 예측을 향상시키며, 균일하지 않은 유입 조건이 있는 정규, 무작위, 하이브리드 풍력발전소 구성에서 LES 검증을 통한 높은 정확도를 입증한다.

ABSTRACT

This work introduces the Area Localized Coupled (ALC) model, which extends earlier approaches to coupling classical wake superposition and atmospheric boundary layer models in order to enable applicability to arbitrary wind-farm layouts. Coupling wake and top-down boundary layer models is particularly challenging since the latter requires averaging over planform areas associated with certain turbine-specific regions of the flow. The ALC model uses Voronoi tesselation to define a local area around each turbine. A top-down description of a developing internal boundary layers is then applied over Voronoi cells upstream of each turbine to estimate the local mean velocity profile. Coupling between the velocity at hub-height based on this localized top-down model and a wake model is achieved by enforcing a minimum least-square-error in mean velocity in each cell. The ALC model is implemented using a wake model with a profile that transitions from a top-hat to Gaussian function and accounts for wake interactions through linear superposition. Detailed comparisons to large-eddy simulation (LES) data demonstrate the efficacy of the model in accurate predictions of both power and hub height velocity for complex wind farm geometries. Further validation with LES for a hybrid array-random farm that has half of the turbines arranged in an array and the other half randomly distributed indicates the model's versatility with respect to capturing results from different wind farm configurations. In both cases, the ALC model is shown to produce improved power predictions for both the farm and individual turbines over prevailing approaches for a range of wind inflow directions.

연구 동기 및 목표

• 임의의 풍력터빈 기하구조를 가진 풍력발전소에서 평균 유량을 예측할 수 있는 일반화 가능한 분석 모델을 개발하는 것.
• 기존의 결합된 와이크-상하좌우 모델이 규칙적인 배열에 국한되거나 완전히 발달한 유량 영역이 필요로 하는 제한점을 극복하는 것.
• 비균일한 유입 프로파일과 위치에 따라 달라지는 turbulence 효과를 통합하여 실제 풍력발전소 레이아웃에서의 정확도를 향상시키는 것.
• 마찰 속도, 내부 경계층 성장, 거칠기 높이의 국지적 예측을 가능하게 하여 물리적 통찰력을 향상시키는 것.

제안 방법

• ALC 모델은 풍력발전소를 터빈별 국지적 평면 셀로 분할하기 위해 베르로이 테세레이션을 사용하여 국지적 모델링을 가능하게 한다.
• 초구형 와이크 프로파일을 사용하여 속도 결손을 표현하며, 터빈 근처에서는 상하좌우형에서 유동에 따라 점차 가우시안 형태로 전이된다.
• 상하좌우 모델은 각 베르로이 셀 내 터빈의 상류에서 발달하는 내부 경계층을 기술하며, 국지적 난류와 거칠기를 고려한다.
• 와이크 모델과 상하좌우 모델 간의 결합은 셀 평균 평균 유속 예측의 최소 제곱 오차를 최소화하여 달성된다.
• 와이크 확산 계수는 국지적 마찰 속도와 평균 이동 속도의 비율에 기반하여 결정되며, 위치에 따라 달라지는 와이크 성장 가능성을 제공한다.
• 모델은 와이크 확산 계수와 평면 셀 추진 계수를 반복 조정하여 두 모델의 예측을 조율한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비정규적이고 혼합된 레이아웃을 포함한 임의의 풍력발전소 기하구조에 대해 결합된 와이크-상하좌우 모델을 일반화할 수 있는가?
• RQ2 비균일한 유입 조건을 지원할 수 있도록 국지적 난류와 경계층 발달을 어떻게 캡처할 수 있는가?
• RQ3 다양한 풍력발전소 구성에서 기존 분석 모델 대비 ALC 모델이 전력 및 유속 예측 정확도를 얼마나 향상시키는가?
• RQ4 복잡한 유동 조건에서 모델이 농장 수준 및 개별 터빈 성능을 정확하게 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 원형 풍력발전소에서 ALC 모델은 유속 셀과 와이크 상호작용을 LES 데이터와 잘 일치시키며 유속 패턴과 전력 출력을 정확하게 예측한다.
• 하이브리드 배열-무작위 풍력발전소에서 ALC 모델은 LES 대비 전력 예측의 산산이 흩트어짐이 현저히 감소했으며, 산점도에서 1:1 선에 매우 가까이 따라간다.
• 여러 풍향에서 개별 터빈과 전체 농장의 전력 예측 정확도가 향상되어 기존의 주요 접근 방식을 능가한다.
• 비균일한 유입 프로파일의 통합은 특히 유입 조건이 다양하게 변화하는 상류의 터빈에 대해 모델 성능을 향상시킨다.
• ALC 모델은 복잡한 레이아웃에서 초기 상태에서 완전히 발달한 경계층 상태로의 전이를 성공적으로 캡처하며, 마찰 속도 추정치에 의해 국지적 내부 경계층 성장이 반영된다.
• 베르로이 테세레이션의 사용은 규칙적, 무작위, 혼합 레이아웃을 포함한 어떤 터빈 배열에도 기하학적 제약 없이 적용 가능하게 한다.