Dự án nghiên cứu sự thay đổi của sức gió trong rừng sử dụng Thiết bị đo gió trên cao bằng công nghệ SoDAR AQ510 của hãng AQS – Thụy Điển

Trong dự án này, nhóm nghiên cứu tiến hành nghiên cứu các tác động của rừng đối với gió, bao gồm sự thay đổi của gió và sức gió. Trong rừng, có sự thay đổi sức gió lớn hơn so với những nơi không có rừng. Điều này có thể dẫn đến việc giảm sản lượng điện. Các phép đo tại từng vị trí tuabin gió riêng lẻ có chi phí quá đắt. Do đó, người ta phải sử dụng các mô hình để ước tính trước sản lượng gió. Tuy nhiên, đọ chính xác của mô hình đối với nơi có rừng lớn hơn nhiều so với những nơi không có rừng.

Hình 1: Hệ thống AQ AQ510 Wind Finder Sodar. Sodar đo tốc độ và hướng gió ở độ cao 200m. Sodar đã được đặt để hiệu chuẩn / đánh giá độ chính xác trong điều kiện rừng

Các câu hỏi trọng tâm của dự án là:
-    Các tuabin gió trong rừng thường phải chịu tải lớn hơn so với tiêu chuẩn của Ủy ban Kỹ thuật Điện Quốc tế (IEC) quy định hay không?
-    Sản xuất năng lượng có bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi sức gió không và chúng ta có thể ước tính những ảnh hưởng này không?
-    Chúng ta có thể cải thiện việc mô tả sự thay đổi sức gió cho các tính toán tải của tuabin gió không?
-    Rừng ảnh hưởng như thế nào đến các thông số chính cần thiết trong các mô hình mô phỏng gió?
-    Người ta có thể sử dụng các mô hình Mô phỏng xoáy lớn - Large Eddy Simulation (LES) nâng cao để nghiên cứu những vấn đề này không?
 

Hình 2: Cột buồm cao 180m tại Hornamossen (đô thị Mullsjö) được dựng lên với sự hợp tác của nhà phát triển năng lượng gió OX2. Đo gió và nhiễu động của gió ở một số độ cao

Hình 3: Gunnar Bergström và Johan Arnqvist ở độ cao 40m trong cột để lắp đặt một webcam

 

Hình 4: Mô hình LES (Mô phỏng xoáy lớn) kết quả trên khu rừng cho thấy ảnh chụp nhanh về vận tốc gió đông, tây trong một phần giây. Có thể thấy rõ sự nhiễu loạn làm cho tốc độ gió thay đổi rất nhiều

 

Mục đích

Dự án nhằm mục đích đánh giá tốt hơn cách một hệ thống điện gió trong rừng sản xuất điện và tải trọng của các tuabin gió. Mục đích khác là tăng sự chính xác của mô hình mô phỏng gió đối với rừng, nơi có độ chính xác ít hơn nhiều so với những nơi không có rừng.

Mục tiêu cụ thể là:

• 1. Nâng cao kiến thức về điều kiện gió và nhiễu động của gió lên đến khoảng 200m trên các khu rừng điển hình của Thụy Điển thông qua các phép đo và mô phỏng mô hình.
• 2. Thực hiện các mô phỏng xoáy lớn (LES) để nghiên cứu về sự thay đổi của gió trong rừng.
• 3. Tăng cường thêm hiểu biết về các điều kiện nhiễu động của gió trong các khu rừng đồng nhất và không đồng nhất thông qua mô phỏng mô hình.
• 4. Định lượng sự ảnh hưởng của gió rừng và sự thay đổi của sức gió lên sản xuất và năng lượng của tuabin gió.

Phương pháp

Các mô hình hiện có để tính toán tải trọng của tuabin và tài nguyên gió được phát triển thêm. Mô hình LES được kết hợp với mô hình Mesoscale (mô hình dự báo thời tiết có độ phân giải cao) để nghiên cứu sự thay đổi sức gió trong rừng. Dữ liệu sản xuất từ các hệ thống điện gió hiện có trong rừng được phân tích cùng với dữ liệu khí tượng. Các phép đo bổ sung về gió và nhiễu động của gió được thực hiện với cột buồm cao 180m để có thêm thông số về ảnh hưởng của rừng đối với sự thay đổi sức gió.

Điều này bao gồm:

• Sử dụng dữ liệu từ việc quét laser trong không khí để tạo bản đồ về độ nhám, độ lệch mặt phẳng và diện tích với độ phân giải rất cao.
• Phát triển phương pháp liên kết mô hình LES với mô hình Amesoscale.
• Phát triển việc mô tả về sự thay đổi sức gió để tính toán tải (thông qua các mô hình về nhiễu tổng hợp).

Thông tin thêm

Công ty CP Công nghệ và Tư vấn CIC (Bộ Xây Dựng) là nhà phân phối chính thức các thiết bị đo gió bằng công nghệ SoDAR và công nghệ LIDAR.

https://www.cic.com.vn/san-pham/thiet-bi-do-gio-tren-cao-bang-cong-nghe-sodar-p278.html

https://www.cic.com.vn/san-pham/thiet-bi-do-gio-tren-cao-bang-cong-nghe-lidar-p277.html

 

Nhóm nghiên cứu

Trưởng dự án: Tiến sĩ Matthias Mohr (Đại học Uppsala)

Các thành viên khác: TS. Johan Arnqvist (Đại học Uppsala), TS. Hans Bergström (Đại học Uppsala), TS. Antonio Segalini (KTH Royal Institute of Technology),  GS. Henrik Alfredsson (KTH Royal Institute of Technology), TS. Stefan Söderberg (WeatherTech Scandinavia AB), Mr. Magnus Baltscheffsky (WeatherTech Scandinavia AB), TS. Hamidreza Abedi (Đại học Chalmers), GS. Lars Davidson (Đại học Chalmers), Mr. Ingemar Carlén  (TG Teknikgruppen AB), TS. Ebba, (Đại học công nghệ Đan Mạch).

 

Liên kết và tài liệu tham khảo

Trang chủ dự án: www.energiforsk.se/program/vindforsk/projekt/forestwind/

Video dựng cột: https://www.youtube.com/watch?v=EyIe5XOkdtM

Trang chủ của hệ thống điện gió được quy hoạch:   http://www.ox2.com/projekt/hornamossen/

Báo cáo dự án: http://www.elforsk.se/Global/Vindforsk/Rapporter%20VFIII/13_09_wind_in_forests.pdf

[1] Arnqvist, J. (2015): Mean Wind and Turbulence Conditions in the Boundary Layer above Forests. Digital Comprehensive Summaries of Uppsala Dissertations the Facilty of Science and Technology 1212. Se http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:698598/FULLTEXT01.pdf

[2] Nebenführ, B. (2015): Turbulence-resolving simulations for engineering applications. Doktorsavhandlingar vid Chalmers tekniska högskola. Ny serie nr. 3935. Se http://publications.lib.chalmers.se/records/fulltext/220828/220828.pdf

[3] A. Segalini, J. Arnqvist, I. Carlén, H. Bergström & P. H. Alfredsson (2015): A spectral model of stably stratified surface-layer turbulence. Submitted to Wake Conference 2015 in Visby, Sweden.

[4] Chougule, A., Mann J., Segalini A., Dellwik E , (2014):Spectral tensor parameters for wind turbine load modeling forested and agricultural landscapes , Wind Energy, Wiley Online Library DOI: 10.1002/we.1709.

[5] Belcher, S.E., Jerram, N. and Hunt, J. C. R. (2003): Adjustment of a turbulent boundary layer to a canopy of roughness elements, J. Fluid Mech. 488, 369-398

[6] Nakamura, T. (2014): Effects of a Forest Clearing: Experimental and Numerical Assessment. Master Thesis. School of Science for Open and Environmental Systems, Graduate School of Science and Tecnology, Keio University, Japan.

[7] Nebenführ, B. and L. Davidsson (2016): Prediction of wind-turbine fatigue loads in forest regions based on turbulent LES inflow fields. Wind Energy (DOI: 10.1002/we.2076).

[8] Ebenhoch, R., Mura, B., Dahlberg, J.-Å., Berkesten Hägglund, P. and Segalini, A. (2016): A linearised numerical model of wind-farm flows, Wind Energy (DOI: 10.1002/we.2067).

[9] Segalini, A., Nakamura, T. and Fukagata, K. (2016): A linearised k − ϵ model of forest canopies and clearings, Bound.-Lay. Meteor. (DOI 10.1007/s10546-016-0190-5).

[10] Nebenführ, B. and L. Davidson (2015): Large-Eddy Simulation Study of Thermally Stratified Canopy Flow. Boundary-Layer Meteorology, Vol. 156, no. 2, 253-276.

[11] J. Mann, N. Angelou, J. Arnqvist, D. Callies, E. Cantero, R. Chávez Arroyo, M. Courtney, J. Cuxart, E. Dellwik, J. Gottschall, S. Ivanell, P. Kühn, G. Lea, J. C. Matos, J. M. L. M. Palma, L. Pauscher, A. Peña, J. Sanz Rodrigo, S. Söderberg, N. Vasiljevic and C. Veiga Rodrigues: Complex terrain experiments in the New European Wind Atlas, Phil. Trans. R. Soc. A 375, 20160101.

[12] A. Segalini (2017), Linearised simulation of the flow over wind farms and complex terrains, Phil. Trans. R. Soc. A 375, 20160099.

[13] P. H. Alfredsson & A. Segalini (2017), Wind farms in complex terrains: an introduction, Phil. Trans. R. Soc. A 375, 20160096.

[14] A. Hyvärinen & A. Segalini (2017), Effects complex terrain on wind-turbine performance, J. Energy Resour. Technol. 139, September 2017.

[15] E. Dahl, AQ510 Wind Finder full classification according to IEC 61400-12-1: 2017, AQ System Internal Report No. AQS 510-007-008-04, Issue B, Status Release 2, Issue Date 2017-04-12. [Order via info@aqs.se]

[16] Mohr, M., W. Jayawardena, J. Arnqvist and H. Bergström (2014): Wind energy estimation over forest canopies using WRF mesoscale model, Proceedings of EWEA Annual Event, Barcelona, Spanien, 10-13 March 2014.