Prognozowanie warunków wiatrowych na potrzeby energetyki wiatrowej Karol Wę doł owski1,3, Konrad Bajer2,3 1 Instytut Fizyki Teoretycznej, Wydział Fizyki UW 2 Instytut Geofizyki, Wydział Fizyki UW 3 ICM UW
Projekt PROZA Zadanie 2 - Rozwój systemów eksperckich dla energetyki Cel: Opracowanie prognozy produkcji energii elektrycznej dla farm wiatrowych. Wykorzystanie ICM-owych modeli prognozy pogody UM i COAMPS Analiza ma bazować gł ównie na nowoczesnych metodach wnioskowania statystycznego. Dodatkowym elementem ma być analiza CFD (Computational Fluid Dynamics) okolicy farmy wiatrowej.
Potrzeby energetyki wiatrowej Analiza klimatologiczna: Historyczna analiza warunków wiatrowych na danym obszarze (róż a wiatrów, rozkł ad Weibulla) Optymalne rozmieszczenie turbin (turbine siting) Oszacowanie ś redniej rocznej produkcji energii (oraz jej niepewnoś ci) Prognoza produkcji energii (WPF): Prognoza bardzo krótko terminowa (od ~10 min do ~2-4 h ) Prognoza krótko okresowa (24 48 h) Prognoza dł ugo okresowa (~7 dni)
Potrzeby energetyki wiatrowej Rynek energii elektrycznej
Przeglą d istnieją cych rozwią zań Począ tki systemów prognozują cych produkcję energii z farmy wiatrowej: lata 90-te, (Contaxis 1991, Landberg 1994) W ostatnim dzisię cioleciu powstał o wiele projektów badawczych poś wię conych tej tematyce, m.in.: Projekt ANEMOS (Grecja), Projekt CASANDRA (Hiszpania), Argonne National Laboratory Report, Projekty realizowane w Risø National Laboratory np. Intelligent Prognosis Systems for Wind Power Opublikowanych został o wiele artykuł ow przeglą dowych: Sanchez 2006, International Journal of Forecasting Costa et. al. 2008, Renewable and Sustainable Energy Reviews Lei et. a. 2009, Renewable and Sustainable Energy Reviews
Przeglą d istnieją cych rozwią zań Istnieje obecnie wiele systemów WPF dział ają cych operacyjnie: Prediktor, Risø National Laboratory Previento, University of Oldenburg LocalPred i RegioPred, CENER Spanish National Renewable Energy Center The WPPT System, Technical University of Denmark (DTU) Casandra Forecasting System, University of Castilla-La Mancha Sipreólico, University Carlos III of Madrid
Systemy WPF Schemat typowego systemu WPF: ANEMOS Poject Deliverable D-1.2
Systemy WPF Elementy wchodzą ce w skł ad systemów WPF: Modele fizyczne: Numeryczna prognoza pogody (NWP) ( globalna -> mezoskalowa ) Uwzglę dnienie lokalnych efektów, tzw. downscaling (topografia, szorstkoś ć, przszkody) np. WASP, CFD Modele statystyczne (sztuczna inteligencja): Regresja liniowa, szeregi czasowe, AR, ARMA etc. Sieci neuronowe, lasy losowe etc. Dane o produkcji energii i pomiarach wiatru (SCADA) Nasz obszar zainteresowań
Systemy WPF - (nie)dokł adnoś ć (Landberg, 1999) (Argonne National Laboratory Report)
Systemy WPF - (nie)dokł adnoś ć Dokł adnoś ć prognozy prę dkoś ci wiatru i produkcji energii (Argonne National Laboratory Report) Wedł ug autorów wspomnianych raportów najwieksze bł ę dy do wyników wnoszą niedokł adnoś ci w prognozie pogody (amplitudowe i fazowe).
Prediktor schemat (metodologia WASP) (Landberg, 1999)
Prediktor schemat (metodologia WASP) Teorie liniowe: Wpł yw budynków itp.: Perera (1981) Prę dkoś ć tarcia z wiatru geostroficznego (Zilitinkevich, 1989) Zmiana w szorstkoś ci podł oż a (Internal Boundary Layers (IBLs) concept): Larsen et al. (1982), Sempreviva et al. (1990). Profil prę dkoś ci w nutralnej warstwie przyziemnej NWP f, z0 prę dkoś ć tarcia Wpł yw topografii: Jackson and Hunt (1975), Troen (1990). z0 Wiatr na zadanej wysokoś ci teorie liniowe Wiatr lokalny
Metodologia WASP - wady Algebraiczne przejś cie od wiatru geostroficznego do prę dkoś ci tarcia. Nie uwzglę dnienie stabilnosci atmosfery. Liniowe teoria przepł ywu nad wzgórzami zawodzi w przypadku maksymalnego nachylenia stoku wiekszego od 0.2 (11 ). (Ayotte, 2003)
Nasze dział ania (plany) Zastosowanie dokł adniejszego przejś cia od modelu NWP do dolnej czę ś ci warstwy granicznej - jednowymiarowy model WGA Uż ycie modelowania CFD w celu uwzglę dnienia efektów lokalnych (topografia, szorstkoś ć ) inicjalizowane wynikami z modelu jednowymiarowego. 500 H [m] N NE E 400 SE S SW W 300 NW 200 100 0 2 2.5 3 3.5 U [m/s] 4 4.5
Recyrkulacja za wzgórzem (Ishihara et al, 1999) Przepł yw nad wzgórzem o nachyleniu stoku ~0,63, w tunelu aerodynamicznym Re = 1.4 *10^5 (na podstawie wysokoś ci warstwy granicznej) u*~0.212 m/s
Model numeryczny Nieś ciś liwe równania RANS, dla neutralnej warstwy granicznej Domknię cie równań modelem turbulencji RNG k-ε (Yakhot & Orszag, 1986) Warunki brzegowe za Richards & Hoxey 1992, odpowiadają ce neutralnej warstwie przyziemnej: Strumień pę du przez górną powierzchnię równy strumieniowi na powierzchni (prę dkoś ć tarcia) Metoda obję toś ci skoń czonych w pakiecie OpenFOAM
Przykł ad z prawdziwym terenem (Nagawczyna) Teren w modelu COAMPS Teren na podstawie danych SRTM
H [m] 500 N NE E SE 400 S SW W NW 300 200 100 0 2 2.5 3 3.5 4 4.5 U [m/s] Róż nice w profilach wiatru w zależ noś ci od jego kierunku
Zmiana szorstkoś ci podł oż a Dwuwymiarowy przepł yw nad pł askim podł oż em Skokowa zmiana we wspoł czynnika z0
Internal Boundary Layer
Jednowymiarowy model WGA Model zaproponowany u Weng & Taylor 2003 Brak wilgotnoś ci i radiacji, domknię cie modelem E-l Model dobrze wypadł w porówniu opublikowanym przez Cuxart et al 2006 Problemy z implementacją dla przypadku stabilnego
Lepskoś ć turbulentna: Skale dł ugoś ci: dla L<0 dla L>0 Lokalna dł ugoś ć Obukhova
Dla wiatru geostroficznego Ug=10 m/s, z0=0.1m oraz f=1*10-4 1/s uzyskał em prę dkoś ć tarciau*=0,37 m/s. Z równania stosowanego w modelu WASP dostajemy Ug=8.8 m/s
Podsumowanie W ostatnich latach nastą pił bardzo dynamiczny rozwój systemów WPF. Systemy takie są zł oż eniem modeli fizycznych i statystycznych. Kluczową rolę w prognozach krótkoterminowych odgrywa jakoś ć prognozy pogody. Istotnym elementem jest również realizacja wyników prognozy pogody w konkretnej lokalizacji (downscaling). Naszym pomysł em jest poł ą czenie prostego modelu WGA z kodem CFD. Duż o pracy wymaga jeszcze uruchomienie modeli w warunkach stabilnej atmosfery.