Стереопанорамный анеморумбометр для системы ориентации горизонтально-осевой ветроэнергетической установки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Традиционный подход к ориентации ротора горизонтально-осевой ветроэнергетической установки по ветру приводит к появлению известной дифференциальной ошибки ориентации из-за вращающихся лопастей и периодического отклонения воздушного потока. Для снижения ее величины в традиционном подходе используется флюгер, расположенный сверху гондолы.
В настоящем исследовании предлагается новый подход — использование комплексного или «стереодатчика» в виде двух устройств, симметрично расположенных по обе стороны гондолы (аналогично стереоскопическим устройствам). Для доказательства эффективности подхода были выбраны несколько характерных точек вблизи гондолы для последующего моделирования воздушных потоков в ее области в программе ANSYS® CFX с использованием k–ε модели турбулентности на основе дифференциальных уравнений Навье–Стокса.
В каждой точке была рассчитана средняя величина ошибки угла ориентации при следующих условиях: различных скоростях ветра, значениях быстроходности и углов направления на ветер. В результате выявлены две наиболее подходящие для размещения приборов точки. В численном виде показано преимущество стереопанорамного анеморумбометра перед традиционным на примере расчетного случая с номинальными параметрами. Анализ в Matlab/Simulink показал прирост производительности ветроэнергетической установки за счет повышения достоверности определения направления ветра при применении правильно расположенных датчиков ветрового потока.
Данная статья не дает представления о конструкции датчика, поскольку для определения правильного направления ветра можно использовать любой принцип. Однако авторами рассматривается новый «стереодатчик», который будет более детально исследоваться в следующих работах.

Об авторах

Евгений Викторович Соломин

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Email: solominev@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4694-0490

доктор технических наук, профессор, каф. электрических станций, сетей и систем электроснабжения

Россия, 454080, Челябинск, пр. Ленина, 76

Андрей Сергеевич Мартьянов

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Email: martianovas@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9997-9989

кандидат технических наук, доцент, каф. электрических станций, сетей и систем электроснабжения

Россия, 454080, Челябинск, пр. Ленина, 76

Антон Александрович Ковалёв

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: alpenglow305@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6952-277X
SPIN-код: 7477-6832
Scopus Author ID: 57209801438
ResearcherId: AAJ-5565-2021

аспирант, каф. электрических станций, сетей и систем электроснабжения

Россия, 454080, Челябинск, пр. Ленина, 76

Глеб Николаевич Рявкин

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Email: amdx3@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-7637-0310

аспирант, каф. электрических станций, сетей и систем электроснабжения

Россия, 454080, Челябинск, пр. Ленина, 76

Константин Владимирович Осинцев

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Email: osintsev2008@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0791-2980

кандидат технических наук, доцент, каф. промышленная теплоэнергетика

Россия, 454080, Челябинск, пр. Ленина, 76

Ярослав Сергеевич Болков

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Email: iar-bolkov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0807-1623

аспирант, каф. промышленная теплоэнергетика

Россия, 454080, Челябинск, пр. Ленина, 76

Дмитрий Сергеевич Антипин

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Email: andimas98@gmail.com
ORCID iD: 0009-0005-3372-6718

аспирант, каф. электрические станции, сети и системы электроснабжения

Россия, 454080, Челябинск, пр. Ленина, 76

Список литературы

  1. Scholbrock A. K., Fleming P. A., Fingersh L. J., et al. Field testing LIDAR based feed-forward controls on the NREL controls advanced research rurbine: 51st AIAA Aerospace Sciences Meeting including the New Horizons Forum and Aerospace Exposition (Grapevine, Texas; January 7–10, 2013). Conference Paper NREL/CP-5000-57339, 2013. 8 pp. DOI: https://doi.org/10.2514/6.2013-818.
  2. Steven L., Eamon McK. LIDAR and SODAR measurements of wind speed and direction in upland terrain for wind energy purposes // Remote Sens., 2011. vol. 3, no. 9. pp. 1871–1901. DOI: https://doi.org/10.3390/rs3091871.
  3. Dongran S., Yang J., Fan X., et al. Maximum power extraction for wind turbines through a novel yaw control solution using predicted // Energy Con. Man., 2018. vol. 157, no. 4. pp. 587–599. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.12.019.
  4. Qu C., Lin Z., Chen P., et al. An improved data-driven methodology and field-test verification of yaw misalignment calibration on wind turbines // Energy Con. Man., 2022. vol. 266, no. 4, 115786. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2022.115786.
  5. Liu Z., Gao W., Wan Y.-H., Muljadi E. Wind power plant prediction by using neural networks: IEEE Energy Conversion Conference and Exposition (Raleigh, North Carolina; September 15–20, 2012). Conference Paper NREL/CP-5500-55871, 2012. 7 pp. DOI: https://doi.org/10.1109/ECCE.2012.6342351.
  6. Karakasis N., Mesemanolis A., Nalmpantis T., Mademlis C. Active yaw control in a horizontal axis wind system without requiring wind direction measurement // IET Renewable Power Generation, 2016. vol. 10, no. 9. pp. 1441–1449. DOI: https://doi.org/10.1049/iet-rpg.2016.0005.
  7. Mamidipudi P., Dakin E., Hopkins A., et al. Yaw Control: The Forgotten Controls Problem. Virginia: Catch the Wind, Inc., 2011.
  8. Solomin E., Terekhin A., Martyanov A., et al. Horizontal axis wind turbine yaw differential error reduction approach // Energy Con. Man., 2022. vol. 254, no. 9, 115255. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2022.115255.
  9. Pei Y., Qian Z., Jing B., et al. Data-driven method for wind turbine yaw angle sensor zeropoint shifting fault detection // Energies, 2018. vol. 11, no. 3, 553. DOI: https://doi.org/10.3390/en11030553.
  10. Kim M.-G., Dalhof P. Yaw systems for wind turbines – Overview of concepts, current challenges and design methods // J. Phys.: Conf. Ser., 2014. vol. 524, no. 1, 012086. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/524/1/012086.
  11. Total Energy: World Energy & Climate Statistics – Yearbook 2023 [Electronic resource]. URL: https://yearbook.enerdata.net/total-energy/world-energy-production.html (Accessed: May 29, 2023).
  12. Astolfi D., Castellani F., Becchetti M., et al. Wind turbine systematic yaw error: Operation data analysis techniques for detecting it and assessing its performance impact // Energies. vol. 13, no. 9, 2351. DOI: https://doi.org/10.3390/en13092351.
  13. Churchfield M., Lee S., Moriarty P., et al. A large-eddy simulation of wind-plant aerodynamics: 50th AIAA Aerospace Sciences Meeting including the New Horizons Forum and Aerospace Exposition (Nashville, Tennessee; January 9–12, 2012). Conference Paper NREL/CP-5000-53554, 2012. 19 pp. DOI: https://doi.org/10.2514/6.2012-537.
  14. Siemens SWT-3.6-120 Offshore — 3,60 MW — Wind turbine [Electronic resource]. URL: https://en.wind-turbine-models.com/turbines/669-siemens-swt-3.6-120-offshore (Accessed: May 29, 2023).
  15. Соломин Е. В., Терехин А. А., Мартьянов А. С. [и др.] Оценка влияния моделей турбулентности на описание процессов вихреобразования в ветроэнергетике // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 2022. Т. 26, №2. С. 339–354. EDN: SVRJGF. DOI: https://doi.org/10.14498/vsgtu1885.
  16. Mueller K., Atman J., Kronenwett N., et al. A multi-sensor navigation system for outdoor and indoor environments / Proceedings of the 2020 International Technical Meeting of The Institute of Navigation. San Diego, California, 2020. pp. 612–625. DOI: https://doi.org/10.33012/2020.17165.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Вид сверху на гондолу при моделировании потока: a — положение 1; b — положение 2; c — положение 3; d — положение 4; e — положение 5; f — положение 6

3. Рис. 2. 3D-модель ВЭУ: a — вид спереди; b — вид сбоку

Скачать (79KB)
4. Рис. 3. Расположение расчетных точек (вид сверху)

Скачать (129KB)
5. Рис. 4. Относительная суммарная величина дифференциальной ошибки в исследуемых точках

Скачать (113KB)
6. Рис. 5. Графики среднеарифметических значений дифференциальной ошибки: a — угол направления на ветер \(1^\circ\) для точки R1; b — угол направления на ветер \(20^\circ\) для точки R1; c — угол направления на ветер \(30^\circ\) для точки R1; d — угол направления на ветер \(1^\circ\) для точки 5; e — угол направления на ветер \(20^\circ\) для точки 5; f — угол направления на ветер \(30^\circ\) для точки 5

Скачать (998KB)
7. Рис. 6. Моделирование в Matlab/Simulink: a — схема систем управления ориентации на ветер с одним датчиком направления; b — схема систем управления ориентации на ветер с двумя датчиками направления; c — блок-диаграмма имитационной модели ВЭУ в среде Matlab/Simulink

Скачать (247KB)
8. Рис. 7. Результаты моделирования в среде Matlab/Simulink (онлайн в цвете)

Скачать (195KB)

© Авторский коллектив; Самарский государственный технический университет (составление, дизайн, макет), 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».