Evaluation of influence of turbulence models on the vortex formation processes modeling in wind power

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper studies the results of mathematical modeling of the external flow of Siemens 3D model SWT–3.6–120 (B52 air foil) horizontal axis wind turbine (HAWT), using the Navier–Stokes equations averaged by Reynolds (RANS) closed by kεkω Shear Stress Transport (SST) and Eddy Viscosity Transport (EVT) turbulence models. The task of correct determination of the wind speed vector deviation angle over the nacelle of the HAWT is required by operation of the yawing system, which determines in turn the efficiency of the entire turbine. The Struhal number was chosen as a comparison criterion, defined for the transverse flow around the cylinder, describing the frequency of the formation of vortex structure behind the butt part of the blade of the HAWT. The calculated area consists of 3 million tetrahedral volumes with prismatic layer on the surface of the nacelle, using local grinding. The place of flow direction parameters registration is located at a height of 3 m above the nacelle and at a distance of 8 m from the blade shank, which corresponds to the standard location of the weather vane. The analysis of the obtained results showed that the kε and EVT turbulence models describe the flow parameters over the HAWT nacelle in almost the same way, but the EVT model represents just one differential equation, thereby it is preferable by the computational cost criterion. Also, one of the advantages of one-parameter turbulence model (EVT model) is a smaller number of closing semi-empirical constants, the analysis of which allows the expanding of the engineering techniques scope for the modeling of turbulent processes in solving the practical problems related to the design of control systems for the wind turbines, increasing their efficiency.

About the authors

Evgeny V. Solomin

South Ural State University (National Research University)

Email: solominev@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4694-0490
SPIN-code: 7191-4503
Scopus Author ID: 56497029400
ResearcherId: A-2409-2014
http://www.mathnet.ru/person105233

Dr. Tech. Sci., Professor, Dept. of Power Stations, Networks and Power Supply Systems

Russian Federation, 76, Lenin pr., Chelyabinsk, 454080

Alexandr A. Terekhin

South Ural State University (National Research University)

Email: aleksandr.terekhin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5744-2104
SPIN-code: 6161-8358
Scopus Author ID: 26536627100
http://www.mathnet.ru/person171764

Cand. Techn. Sci., Associate Professor, Dept. of Flying Apparatus

Russian Federation, 76, Lenin pr., Chelyabinsk, 454080

Andrey S. Martyanov

South Ural State University (National Research University)

Email: martianovas@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9997-9989
SPIN-code: 7745-3958
Scopus Author ID: 57170580600
ResearcherId: AAU-6241-2020
http://www.mathnet.ru/person117729

Cand. Techn. Sci., Associate Professor, Dept. of Power Stations, Networks and Power Supply Systems

Russian Federation, 76, Lenin pr., Chelyabinsk, 454080

Anton A. Kovalyov

South Ural State University (National Research University)

Email: alpenglow305@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6952-277X
SPIN-code: 7477-6832
Scopus Author ID: 57209801438
http://www.mathnet.ru/person164305

Postgraduate Student, Dept. of Power Stations, Networks and Power Supply Systems

Russian Federation, 76, Lenin pr., Chelyabinsk, 454080

Denis R. Ismagilov

South Ural State University (National Research University)

Email: drismagilov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9312-295X
SPIN-code: 8488-6020
Scopus Author ID: 57226504955
http://www.mathnet.ru/person171765

Research Engineer, Aerospace Technologies Research and Educational Center

Russian Federation, 76, Lenin pr., Chelyabinsk, 454080

Gleb N. Ryavkin

South Ural State University (National Research University)

Email: amdx3@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-7637-0310
SPIN-code: 9303-6629
Scopus Author ID: 57219672086
ResearcherId: AAZ-3852-2021
http://www.mathnet.ru/person171768

Master’s Degree Student, Dept. of Power Stations, Networks and Power Supply Systems

Russian Federation, 76, Lenin pr., Chelyabinsk, 454080

Askar Z. Kulganatov

South Ural State University (National Research University)

Email: kulganatov97@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7576-7949
http://www.mathnet.ru/person181008

Postgraduate Student, Dept. of Power Stations, Networks and Power Supply Systems

Russian Federation, 76, Lenin pr., Chelyabinsk, 454080

Bogdan T. Pogorelov

South Ural State University (National Research University)

Author for correspondence.
Email: boga-rap@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2922-6615
http://www.mathnet.ru/person181009

Master’s Degree Student, Dept. of Power Stations, Networks and Power Supply Systems

Russian Federation, 76, Lenin pr., Chelyabinsk, 454080

References

  1. Ahmadi M. H. B., Yang Z. The evolution of turbulence characteristics in the wake of a horizontal axis tidal stream turbine, Renewable Energy, 2020, vol. 151, pp. 1008–1015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.11.092.
  2. Posa A., Broglia R., Balaras E. Instability of the tip vortices shed by an axial-flow turbine in uniform flow, J. Fluid Mech., 2021, vol. 920, 920A19-1. DOI: https://doi.org/10.1017/JFM.2021.433.
  3. Wilcox D. C. Turbulence Modeling for CFD. California, DCW Industries, 1994, 460 pp.
  4. Menter F. R. Two-equation eddy-viscosity turbulence models for engineering applications, AIAA J., 1994, vol. 32, no. 8, pp. 1598–1605. DOI: https://doi.org/10.2514/3.12149.
  5. Chung T. J. Computational Fluid Dynamics. London, Cambridge Univ. Press, 2010, xxii+1034 pp. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511780066.
  6. Versteeg H., Malalasekra W. An Introduction to Computational Fluid Dynamics. The Finite Volume Method. London, Prentice Hall, 2007, xiii+503 pp.
  7. Ferziger J. H., Peric M. Computational Methods for Fluid Dynamics. Berlin, Springer-Verlag, 2002, xiv+426 pp. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-56026-2.
  8. ANSYS® CFX – Solver Theory Guide, Release 16.0. Canonsburg, PA, Ansys ANSYS, Inc., 2016.
  9. Anderson J. D. Computional Fluid Dynamics: The Basics with Applications, McGraw-Hill Series in Aeronautical and Aerospace Engineering. New York, Mcgraw-Hill, Inc., 1995, xxv+547 pp.
  10. Wesseling P. Principles of Computational Fluid Dynamics, Springer Series in Computational Mathematics, vol. 29. Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag, 2001, xii+644 pp. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-05146-3.
  11. Belov I. A. Modelirovanie turbulentnykh techenii [Simulation of Turbulent Flows]. St. Petersburg, Baltic State Techn. Univ., 2001, 108 pp. (In Russian)
  12. El Tahry S. H. k−ε equation for compressible reciprocating engine flows, J. Energy, 1983, vol. 7, no. 4, pp. 345–353. DOI: https://doi.org/10.2514/3.48086.
  13. Troshko A. A, Hassan Y. A. A two-equation turbulence model of turbulent bubbly flows, Int. J. Multiphase Flow, 2001, vol. 27, no. 11, pp. 1965–2000. DOI: https://doi.org/10.1016/s0301-9322(01)00043-x.
  14. Menter F. R. Eddy viscosity transport equations and their relation to the k−ε model, NASA Technical Memorandum 108854, 1994.
  15. Menter F. R. Eddy viscosity transport equations and their relation to the k−ε model, J. Fluids Eng., 1997, vol. 119, no. 4, pp. 876–884. DOI: https://doi.org/10.1115/1.2819511.
  16. Ansys Fluent 12.0 Theory Guide – 4.5.2 Shear-Stress Transport (SST) k−ω Model, Technical Documentation, 2009. https://www.afs.enea.it/project/neptunius/docs/fluent/html/th/node67.htm.
  17. Snegirev A. Yu. Vysokoproizvoditel’nye vychisleniia v tekhnicheskoi fizike. Chislennoe modelirovanie turbulentnykh techenii [Computer-Intensive Simulations in Technical Physics. Modeling and Simulations of Turbulent Flows]. St. Petersburg, Politechn. Univ., 2009, 143 pp. (In Russian)
  18. Wind power plant Siemens: SWT–3.6–120, Technical documentation, 2021. https://pdf.archiexpo.com/pdf/siemens-gamesa/swt-36-120/88089-134487.html.
  19. Solomin E. V., Terekhin A. A., Martyanov A. S., Kovalyov A. A., Ismagilov D. R., Miroshnichenko A. A., Yang Yu., Ryavkin G. N. Horizontal-axis wind turbine weathervane yaw differential error, Vestn. Samar. Gos. Tekhn. Univ., Ser. Fiz.-Mat. Nauki [J. Samara State Tech. Univ., Ser. Phys. Math. Sci.], 2021, vol. 25, no. 2, pp. 365–380 (In Russian). DOI: https://doi.org/10.14498/vsgtu1839.
  20. Bogdanov S. N., Burtsev S. I., Ivanov O. P., Kupriianova A. V. Kholodil’naia tekhnika. Konditsionirovanie vozdukha [Refrigeration Equipment. Air Conditioning]. St. Petersburg, SPbGAKhPT, 1999, 320 pp. (In Russian)
  21. Roshko A. On the development of turbulent wakes from vortex streets, Technical Report no. 1191. Washington, D.C., National Advisory Committee for Aeronautics, 1954, 25 pp. https://resolver.caltech.edu/CaltechAUTHORS:ROSnacarpt1191.
  22. Shlikhting G. Boundary-Layer Theory. Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag, 2000, xxiii+799 pp. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-85829-1.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Geometric parameters of the HAWT (a); Geometry of the computational domain (b); Location of the anemorumbometer (c)

Download (112KB)
3. Figure 2. Grid partitioning (general view and cross-section)

Download (775KB)
4. Figure 3. Dependence of the Strouhal number on the Reynolds number for a flow near a round cylinder [19]

Download (141KB)
5. Figure 4. Dependence of the angle of the vertical component of the velocity on the time (a); dependence of the angle of the transverse component of the velocity on the time (b); dependence of the angle of the vertical velocity component of the velocity on the time when using the SST turbulence model (c); dependence of the angle of the vertical velocity component of the velocity on the time when using the k−ε turbulence model (d); dependence of the angle of the vertical velocity component of the velocity on the time when using the EVT turbulence model (e)

Download (511KB)
6. Figure 5. The field of turbulent viscosity for the turbulence model (a) k−ε (b) k−ω SST (c) EVT

Download (709KB)

Copyright (c) 2022 Authors; Samara State Technical University (Compilation, Design, and Layout)

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».