Лучший метод прогнозирования оффшорной ветроэнергетики

Результаты опубликованы в журнале Applied Energy.
Морская ветроэнергетика быстро превращается в один из основных источников возобновляемой энергии во всем мире и, по прогнозам, вырастет на 13% в следующие два десятилетия и в 15 раз к 2040 году, чтобы стать отраслью в 1 триллион долларов, что соответствует капитальным затратам на газовую и угольную энергию. поколение. В Соединенных Штатах, например, Нью-Йорк и Нью-Джерси недавно заключили два контракта на использование ветровой энергии на шельфе, чтобы помочь достичь своих целей по интеграции возобновляемых источников энергии.

«Мы вступаем в новую эру революции оффшорной ветроэнергетики», – сказал старший автор Руо-Цянь (Роджер) Ван, доцент кафедры гражданской и экологической инженерии Университета Рутгерса в Нью-Брансуике. «Ключом к поддержанию этого роста является разработка надежных инструментов для оценки и более точного прогнозирования производительности морских ветряных турбин с целью улучшения планирования проектов и поддержки операций и технического обслуживания. Обесточивание оффшорной ветровой электростанции Хорнси в Англии в 2019 году и энергетический кризис в Техасе в 2021 году иллюстрируют острую необходимость в разработке мощных моделей для оценки и прогнозирования экологической неопределенности ветроэнергетики."
Кривая мощности или соотношение, которое регулирует преобразование погодных переменных, с которыми работает ветряная турбина, в электроэнергию, широко используется в ветроэнергетике для оценки выходной мощности в целях планирования и эксплуатации.

Но существующие методы оценки кривой мощности имеют ограничения, в том числе полагаться в основном на скорость ветра и игнорировать другие факторы окружающей среды, а также в значительной степени упускать из виду сложную морскую среду, в которой работают морские турбины.
В своем исследовании исследователи Rutgers разработали структуру анализа чувствительности, чтобы выявить и спрогнозировать основные факторы, способствующие экологической неопределенности при производстве ветровой энергии на шельфе. В основе этого анализа чувствительности лежит модель машинного обучения, которая объединяет выходные данные симулятора на основе физики с реальными метеорологическими данными, собранными с набора буев, развернутых в Нью-Джерси.

Буи расположены около как минимум трех будущих морских ветроэнергетических проектов, которые в совокупности добавят около 2.8 гигаватт в секунду.S. мощность морской ветроэнергетики к 2024 году.
«Насколько нам известно, предлагаемая структура моделирования является первой, которая исследует влияние до семи переменных окружающей среды, включая факторы, связанные с ветром и волнами, на морскую ветроэнергетику», – сказал Азиз Эззат, соавтор и доцент кафедры промышленной и системной инженерии в Rutgers сказал. «Эта структура исследует влияние изменений в морской среде на производительность современной морской турбины мощностью 15 мегаватт, которая, как предполагается, будет установлена ​​за пределами Нью-Джерси и других стран.S. штаты в ближайшем будущем."
Анализ команды показал, что волны играют важную, если не самую важную, роль в прогнозировании второго момента силы ветра, т.е.е., его вариация около среднего уровня генерации.

Исследователи также обнаружили, что интеграция нескольких переменных окружающей среды может значительно улучшить прогнозирование выходной мощности с высокой точностью.
«Проверенная на реальных данных с участков в Нью-Йорке и Нью-Джерси, наша структура анализа может повысить точность до 91% по сравнению с традиционным промышленным стандартом оценки ветроэнергетики, который полагается на скорость ветра как на единственный фактор окружающей среды», – сказал Ван сказал. «Значительно более высокая точность нашей модели оценки мощности с несколькими входами требует, чтобы исследовательское сообщество и практики в морской ветроэнергетике сместили акцент на инструменты моделирования / оценки мощности с несколькими входами, особенно в сложных морских условиях."

OKA-MOS.RU