Principi del flusso del vento e previsione energetica

Principi del flusso del vento e previsione energetica
Ing. Mattia Boccolini
Roma,
7 Giugno 2012
[email protected]
Esperti in energie rinnovabili
Energia eolica
Energia
Energia solare
onshore e offshore
marina
PV & CSP
Distribuzione geografica
950 persone, 42 città, 24 paesi
Vancouver
Ottawa
Portland
San Diego
Montreal
Heerenveen
Sint Maarten
Kaiser-WilhelmKoog
Glasgow
Copenhagen
London
Hinnerup
Oldenburg
Slough
Hamburg
Bristol
Warsaw
Cork
Paris
Imola
Lisbon
Izmir
Barcelona Cairo
Zaragoza
Madrid
Beijing
Seoul
Tokyo
Shanghai
Mumbai
Bangalore
Peterborough
Newcastle
Austin
Melbourne
Querétaro
Wellington
Porto Alegre
Santiago
Cape Town
Servizi
Consulenza progetti eolici onshore e offshore
• Sviluppo
• Proprietà
• Banche
Progettazione e certificazione turbine
Ricerca e sviluppo
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Prodotti
GH WindFarmer
Software di calcolo energetico e progettazione parco eolico
GH Forecaster
Previsioni energetiche a breve termine
GH SCADA
Sistema SCADA avanzato ed indipendente
GH Bladed
Software per la progettazione di turbine eoliche
Principi del flusso del vento e
previsione di energia
Strato Limite Atmosferico
Profilo della velocità del vento medio nello strato superficiale
Legge Logaritmica
Legge di potenza
Valori tipici per Zo
Tipo di terreno
zo (m)
Fango, ghiaccio
0.00001
Mare calmo
0.0001
Sabbia
0.0003
Superficie innevata
0.001
Terreno spoglio
0.005
Erba bassa, steppa
0.01
Maggese
0.03
Campagna aperta
0.05
Ripari
0.3
Foreste e Boschi
0.5
Zona suburbana
0.8
Città
1
α
0.10
0.13
0.19
0.32
Esempio di rugosità
Z 0 = 0.03 m
o
Variazione del profilo con la rugosità
m/s
Distribuzione di probabilità della velocità media del vento
Measured
probability
Weibull fit
wind speed
La distribuzione di Weibull è risultata ben rappresentativa delle
distribuzioni di frequenza osservate; è caratterizzata da due fattori:
A (fattore di scala) e k (fattore di forma)
Distribuzione di probabilità della velocità media del vento
La distribuzione di frequenza Weibull è ritenuta consistente con le distribuzioni di frequenza osservate:
Flusso del vento sulle colline
Massima accelerazione
sulla cresta
Separazione del Flusso
Massimo Speed-up
Bolla di Separazione
I modelli lineari sono affidabili solo per pendenze fino a ~0.3 (~17°)
Centrali eoliche in Italia ed atlante del vento
Monitoraggio del vento
Pali anemometrici
Strumenti per il monitoraggio
Gestione dei dati
Strumenti per il monitoraggio: anemometro e banderuola
Altri strumenti per il monitoraggio
Anemometro ultrasonico
SODAR
LIDAR
Linee guida per la strumentazione: anemometri
Certificato di calibrazione
Altezza Palo e tipo di palo
Altezza palo > ¾ Altezza mozzo
Anche di tipo economico, ma dovrebbe seguire le
indicazioni della IEC 61400-12, 2005
Linee guida per siti in terreni complessi
Se la centrale avrà questo aspetto…..
Non c’è motivo per installare il palo qui…..
(anche se sarà la zona più ventosa)
O qui…
(dove gli ostacoli o le variazioni locali di ruglistà superficiali possono fornire condizioni non rappresentative)
Il palo deve essere installato in un punto rappresentativo.
Strumentazione per il monitoraggio
L’installazione dovrebbe seguire le indicazioni IEC 61400-12, 2005
Di quanti pali ho bisogno?
Terreno
Massima distanza raccomandata tra
ogni turbina ed il palo più vicino
Semplice (es. Piatto o quasi piatto con
alcuni cambi di rugosità)
2 km
Moderatatamente Complesso (es. Colline
morbide, o con bruschi cambi di rugosità
– boschi)
1 km
Molto Complesso (es. Crinali di
montagna)
0.5 km
Potenziali errori nelle misure
Effetto montaggio sul top:
Speed-up sul top del mast
Studi indicano che gli anemometri saranno
influenzati se montati entro 3D del mast top
Flusso del vento
Effetti del palo: torre tubolare ed a traliccio
Fonte IEC
Effetto della torre tubolare
sulla velocità del vento
Effetto della torre a traliccio sulla
velocità del vento
Anemometri e banderuole, buona e cattiva pratica
Good
Poor
Anemometri e banderuole, buona e cattiva pratica: esempio reale!
Good
Poor
Analisi dei dati raccolti dal data logger
Validazione dati
GHIACCIO
Analisi dei dati raccolti dal data logger
Validazione dati
ESEMPIO:
GHIACCIO
Velocità nulla
Bassa
temperatura
Direzione
costante
Dev std sulla
direzione ≈ 0
Distribuzione di Weibull
Measured
Weibull fit
Weibull fit
probability
p ro b ab ility
Measured
wind speed
Buona approssimazione Weibull
wind speed
Cattiva approssimazione Weibull
Analisi dei dati
Creazione di rose dei venti per il punto di misura
Impatto della rosa dei venti sul layout
Metodo MCP
E’ utile per estendere il periodo di misura e diminuire le incertezze
Esempio di correlazione della velocità del vento
30
30
28
PCA fit
26
Data
26
Data
24
24
22
22
Site Mast wind speed (m/s)
PCA fit
Site Mast wind speed (m/s)
28
20
20
18
18
16
16
14
14
12
12
10
10
8
8
6
6
4
4
2
2
0
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Ref Mast wind speed (m/s)
18
20
8
10
18
20
Ref Mast wind speed (m/s)
240 degrees
270 degrees
30
30
28
PCA fit
26
Data
26
Data
24
24
22
22
Site Mast wind speed (m/s)
PCA fit
Site Mast wind speed (m/s)
28
20
20
18
18
16
16
14
14
12
12
10
10
8
8
6
6
4
4
2
2
0
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
0
2
4
Ref Mast wind speed (m/s)
300 degrees
6
12
14
Ref Mast wind speed (m/s)
330 degrees
16
Previsioni di energia eolica
Sito per una potenziale centrale eolica con
misurazioni del vento ad una certa quota
di altezza
I modelli software del flusso del vento
possono essere usati per calcolare la
velocità del vento ad altezza mozzo,
(anche se diversa da quella palo)
Esistono in commercio diversi modelli per la
valutazione del flusso del vento.
Simulazione del flusso sul sito
Mappa dell’energia espressa in W/m2
Mappa del vento in m/s2
Screenshots da WindFarmer
Posizionamento turbine ed ottimizzazione del layout
Screenshot da WindFarmer
Esempio ottimizzazione
Layout manuale
13 iterazioni +0.5% resa
39 iterazioni
+2.3% resa
1366 iterazioni +2.9% resa
Ottimizzazione da WindFarmer
Energia del parco
Dipendera’ dalla curva di
potenza della turbina
Curva di potenza – variazione della potenza con la densità dell’aria
3500
3000
2500
1.225
2000
1.18
1500
1.06
1000
500
24
22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0
Curva di potenza – variazione con diversi settaggi di funzionamento
3500
3000
2500
109.4 dB(A)
2000
107.8 dB(A)
106.8 dB(A)
1500
104.4 dB(A)
1000
500
24
22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0
Effetti scia e loro modellazione
WIND
Previsione di produzione energetica media
Potenza valutata
100
Produzione Lorda
291.7
GWh/anno
Effetto Scia
98.7%
Calcolato
Efficienza elettrica
97.0%
Calcolato
Disponibilità
97.0%
Da contratto O&M
Ghiaccio ed usura pale
99.5%
Ipotesi
Isteresi ad alta velocità di vento
99.2%
Calcolato
Manutenzione sottostazione
99.8%
Valore tipico
Disponibilità rete
99.8%
Ipotesi
Aggiustamenti curva di potenza
100.0%
Ipotesi
Sector Management
98.5%
Calcolato
Fermo macchina per bassa temperatura
100.0%
Ipotesi
Effetto scia per progetti futuri
100.0%
Ipotesi
Produzione netta
262.3
MW
GWh/anno
Grazie per l’attenzione!
www.gl-garradhassan.com