DOI: https://doi.org/10.1007/s10546-023-00850-w
تاريخ النشر: 2024-01-01
المؤلف: Abdul Haseeb Syed وآخرون
الموضوع الرئيسي: العمليات المحيطية والجوية
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة نموذجًا جديدًا لتقييم تقلبات الرياح ذات التردد المنخفض، وهو أمر حاسم لفهم الأحمال الديناميكية على توربينات الرياح البحرية الكبيرة. يتضمن النموذج معلمة للأنيسوتروبي في الاضطراب ثنائي الأبعاد غير القابل للانضغاط ويفترض تجانس التقلبات ذات التردد المنخفض في الاتجاه العمودي. من خلال دمج ذلك مع نموذج اضطراب ثلاثي الأبعاد، تنجح الدراسة في التنبؤ بالعلاقات بين تقلبات الرياح في نقاط مختلفة. يتم التحقق من صحة النموذج مقابل بيانات من جهاز ليزر دوبلر المثبت على الكابينة في مزرعة الرياح البحرية Hywind Scotland وقياسات مقياس الرياح الصوتي في منصة البحث FINO1، مما يوضح دقة النموذج في التقاط طيف التلقائي لنقطة واحدة وطيف التداخل لنقطتين عبر فئات الاستقرار الجوي المختلفة.
تشير النتائج الرئيسية إلى أن التقلبات ذات التردد المنخفض تظهر خصائص اضطراب شبه ثنائي الأبعاد، لا سيما في ظل ظروف جوية مستقرة، حيث يتم تعزيز قوة الاضطراب ثنائي الأبعاد. يلتقط النموذج الفجوة الطيفية بين الاضطراب ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد ويوفر توقعات محسنة للتوافق الجانبي والعمودي عند استخدام كلا النموذجين. بالإضافة إلى ذلك، تكشف معلمة الأنيسوتروبي عن درجات متفاوتة من التجانس في التقلبات ذات التردد المنخفض عبر مواقع مختلفة. إن قدرة النموذج على توليد مجالات الرياح العشوائية من المتوقع أن تعزز تحليلات تمايل الذيل وتقديرات الأحمال الهيكلية لتوربينات الرياح الأكبر حجمًا، مع العمل المستقبلي الذي يهدف إلى تحسين المنهجيات لتوليد مجالات الرياح وتأثيراتها على تصميم التوربينات.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التقدم في تكنولوجيا طاقة الرياح البحرية، لا سيما زيادة حجم توربينات الرياح الحديثة، التي تتميز الآن بأقطار دوارات تصل إلى 250 مترًا. لقد أدت هذه الزيادة إلى تحديات بسبب حقول الرياح الواردة غير المتجانسة والمتغيرة التي تؤثر بشكل كبير على الأحمال على شفرات التوربينات والأبراج، فضلاً عن أدائها في توليد الطاقة. من الجدير بالذكر أن التوربينات البحرية الكبيرة تظهر ترددات طبيعية أقل، مما يجعلها عرضة لتقلبات الرياح ذات التردد المنخفض. أظهرت الدراسات السابقة التي أجراها نيبø وآخرون (2021، 2022) وآخرون أن مثل هذه التقلبات، لا سيما تلك التي تقل عن 0.01 هرتز، يمكن أن تؤثر بشكل كبير على سلامة الهيكل لكل من توربينات الرياح الثابتة والعائمة.
تؤكد الورقة على عدم كفاية نماذج محاكاة حقول الرياح الاضطرابية الحالية، مثل طيف كايمال ونماذج الاضطراب القصي المتجانس، التي تم تصميمها بشكل أساسي لتقلبات التردد العالي. غالبًا ما تفشل هذه النماذج في التنبؤ بدقة باستجابات التوربينات تحت ظروف تحميل تصميم متغيرة. لمعالجة هذه الفجوة، يقترح المؤلفون نموذجًا جديدًا لوصف تقلبات الرياح ذات التردد المنخفض باستخدام موتر سرعة طيفي ثنائي الأبعاد، والذي يتضمن مقياس قانون القوة لـ $E(k) \sim k^{-5/3}$ للاضطراب على المقياس المتوسط. يتم التحقق من صحة هذا النموذج مقابل مجموعتين بيانات بحريتين متميزتين: قياسات من جهاز ليزر مثبت على كابينة توربين عائم في مزرعة الرياح Hywind Scotland وبيانات مقياس الرياح الصوتي من منصة البحث FINO1 في بحر الشمال. تهدف الدراسة إلى تعزيز فهم الاضطراب ذو التردد المنخفض وتأثيراته على أداء توربينات الرياح في البيئات البحرية.
مناقشة
تتناول قسم المناقشة في الورقة البحثية تطوير والتحقق من صحة نموذج اضطراب ثنائي الأبعاد (2D) غير متجانس، وهو أمر ضروري لتمثيل التدفقات الجوية بدقة، لا سيما في سياق تطبيقات طاقة الرياح. يعتمد النموذج على تحويل فورييه لموتر التغاير، مما يؤدي إلى موتر طيفي يتضمن خصائص متجانسة وغير متجانسة. يتم تعريف طيف الطاقة على أنه \( E(k) = ck^3 L^{-2}_{2D} + k^{2} 7/3 \)، مما يضمن انتقالًا من سلوك \( k^{-5/3} \) عند الأعداد الموجية العالية إلى سلوك \( k^{3} \) عند الأعداد الموجية المنخفضة، وبالتالي الحفاظ على مقياس طول تكامل محدود. يأخذ النموذج أيضًا في الاعتبار الأنيسوتروبي المستقل عن المقياس من خلال تعديل الموتر الطيفي بناءً على معلمة الأنيسوتروبي \( \psi \)، التي تؤثر بشكل كبير على تباينات المكونات الطولية والعرضية للاضطراب.
علاوة على ذلك، تتناول الدراسة ضرورة تقليل نموذج الاضطراب ثنائي الأبعاد عند الترددات العالية لمنع تلوث النسب الكلاسيكية للاضطراب، لا سيما في نطاق الانسيابية. يتم إدخال عامل تقليل لضمان أن طيف الطاقة يقترب بسلاسة من الصفر للأعداد الموجية التي تتجاوز ارتفاع طبقة الحدود. يتم التحقق من صحة النموذج باستخدام بيانات من جهاز ليزر مثبت على كابينة توربين رياح بحري، حيث يتم تحليل سرعات الرياح المقاسة على طول خط الرؤية لتناسب الأطياف المركبة من الاضطراب ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد. تشير النتائج إلى أن تضمين التقلبات ذات التردد المنخفض يحسن دقة توقعات التوافق، لا سيما في ظل ظروف جوية مستقرة، بينما يختلف أداء النموذج مع الاستقرار الجوي، مما يوضح أهمية دمج خصائص الاضطراب ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد لفهم شامل لديناميات تدفق الرياح.
القيود
تتأثر قيود نموذج الاضطراب ثنائي الأبعاد بشكل أساسي بالاستقرار الجوي، الذي يؤثر على تجانس تدفق الرياح على نطاق واسع. خلال الظروف المستقرة التي تتميز بقص عمودي كبير وتدرجات درجة حرارة محتملة، يتم تثبيط الخلط، مما يؤدي إلى عدم التجانس. على العكس من ذلك، في الظروف المحايدة وغير المستقرة، تؤدي مقاييس طول الخلط الأكبر إلى طاقة ذات تردد منخفض في المكون العمودي، $w$، كما يتضح من بعض الأطياف من بيانات FINO1.
بينما يظهر النموذج فعالية في التنبؤ بالتوافق وزوايا الطور بين مكونات السرعة ($u$، $v$، و $w$) عند الفواصل العمودية من $\Delta z = 20 \, \text{m}$ و $\Delta z = 40 \, \text{m}$، تظهر اختلافات عند الأعداد الموجية المنخفضة بسبب عدم تجانس التدفق. بالإضافة إلى ذلك، هناك عدم تطابق ملحوظ في الأطياف العرضية العمودية المستخلصة من قياسات ليزر الكابينة، لا سيما للقيم المنخفضة لـ $k_1$. تشير هذه النتائج إلى أن افتراض تجانس التدفق العمودي قد لا يكون صالحًا تحت ظروف جوية معينة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10546-023-00850-w
Publication Date: 2024-01-01
Author(s): Abdul Haseeb Syed et al.
Primary Topic: Oceanographic and Atmospheric Processes
Overview
This research presents a novel model for assessing low-frequency wind fluctuations critical for understanding dynamic loads on large offshore wind turbines. The model incorporates a parameter for anisotropy in two-dimensional, incompressible turbulence and assumes homogeneity of low-frequency fluctuations in the vertical direction. By integrating this with a three-dimensional turbulence model, the study successfully predicts correlations between wind fluctuations at various points. Validation against data from a nacelle-mounted Doppler lidar at the Hywind Scotland offshore wind farm and sonic anemometer measurements at the FINO1 research platform demonstrates the model’s accuracy in capturing one-point auto spectra and two-point cross spectra across different atmospheric stability classes.
Key findings indicate that low-frequency fluctuations exhibit quasi-2D turbulence characteristics, particularly under stable atmospheric conditions, where the strength of 2D turbulence is enhanced. The model effectively captures the spectral gap between 2D and 3D turbulence and provides improved predictions for lateral and vertical co-coherences when both turbulence models are utilized. Additionally, the anisotropy parameter reveals varying degrees of isotropy in low-frequency fluctuations across different sites. The model’s capability to generate stochastic wind fields is poised to enhance analyses of wake meandering and structural load estimations for increasingly larger wind turbines, with future work aimed at refining methodologies for wind field generation and their implications for turbine design.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the advancements in offshore wind energy technology, particularly the increasing size of modern wind turbines, which now feature rotor diameters of up to 250 meters. This growth has introduced challenges due to the non-uniform and variable incoming wind fields that significantly affect the loads on turbine blades and towers, as well as their power performance. Notably, large offshore turbines exhibit lower natural frequencies, making them susceptible to low-frequency wind fluctuations. Previous studies by Nybø et al. (2021, 2022) and others have demonstrated that such fluctuations, particularly those below 0.01 Hz, can severely impact the structural integrity of both fixed and floating wind turbines.
The paper emphasizes the inadequacy of existing turbulence wind field simulation models, such as the Kaimal spectrum and Uniform Shear turbulence models, which are primarily designed for high-frequency fluctuations. These models often fail to accurately predict turbine responses under varying design load conditions. To address this gap, the authors propose a new model for characterizing low-frequency wind fluctuations using a two-dimensional spectral velocity tensor, which incorporates a power-law scaling of $E(k) \sim k^{-5/3}$ for mesoscale turbulence. This model is validated against two distinct offshore datasets: measurements from a nacelle-mounted lidar on a floating turbine at the Hywind Scotland wind farm and sonic anemometer data from the FINO1 research platform in the North Sea. The study aims to enhance the understanding of low-frequency turbulence and its implications for wind turbine performance in marine environments.
Discussion
The discussion section of the research paper elaborates on the development and validation of an anisotropic two-dimensional (2D) turbulence model, which is essential for accurately representing atmospheric flows, particularly in the context of wind energy applications. The model is built upon the Fourier transform of the covariance tensor, leading to a spectral tensor that incorporates both isotropic and anisotropic characteristics. The energy spectrum is defined as \( E(k) = ck^3 L^{-2}_{2D} + k^{2} 7/3 \), ensuring a transition from a \( k^{-5/3} \) behavior at high wavenumbers to a \( k^{3} \) behavior at low wavenumbers, thus maintaining a finite integral length scale. The model also accounts for scale-independent anisotropy by modifying the spectral tensor based on an anisotropy parameter \( \psi \), which significantly influences the variances of the longitudinal and transverse components of the turbulence.
Furthermore, the study addresses the necessity of attenuating the 2D turbulence model at high frequencies to prevent contamination of the classical turbulence ratios, particularly in the inertial sub-range. An attenuation factor is introduced to ensure that the energy spectrum smoothly approaches zero for wavenumbers exceeding the boundary layer height. The model’s validation is conducted using data from a nacelle-mounted lidar on an offshore wind turbine, where the measured line-of-sight wind speeds are analyzed to fit the combined 2D and 3D turbulence spectra. The findings indicate that the inclusion of low-frequency fluctuations improves the accuracy of co-coherence predictions, particularly under stable atmospheric conditions, while the model’s performance varies with atmospheric stability, demonstrating the importance of incorporating both 2D and 3D turbulence characteristics for a comprehensive understanding of wind flow dynamics.
Limitations
The limitations of the 2D turbulence model are primarily influenced by atmospheric stability, which affects large-scale wind flow homogeneity. During stable conditions characterized by significant vertical shear and potential temperature gradients, mixing is inhibited, leading to inhomogeneities. Conversely, in neutral and unstable conditions, larger mixing length scales result in low-frequency energy in the vertical component, $w$, as evidenced by certain spectra from FINO1 data.
While the model demonstrates effectiveness in predicting co-coherences and phase angles between the velocity components ($u$, $v$, and $w$) at vertical separations of $\Delta z = 20 \, \text{m}$ and $\Delta z = 40 \, \text{m}$, discrepancies arise at low wavenumbers due to flow inhomogeneity. Additionally, there is a notable mismatch in the vertical cross spectra obtained from nacelle lidar measurements, particularly for low $k_1$ values. These findings indicate that the assumption of vertical flow homogeneity may not be valid under certain atmospheric conditions.