Новый метод увеличит производительность ветровых станций почти даром
Практически все ветрогенераторы управляются автоматикой так, как если бы они были отдельными, самостоятельными единицами, тогда как в подавляющем большинстве случаев они входят в состав ветровой фермы из десятков или даже сотен турбин. И каждый их влияет на работу соседа. Специалисты из США выяснили, как можно повысить производительность таких электростанций путем моделирования потоков ветра и оптимизации работы всей совокупности турбин.
По словам авторов разработки, инженеров MIT, современные турбины управляются независимо, каждая из них старается выработать как можно больше энергии, невзирая на негативные последствия такой тактики для стоящих по соседству ветряков, который выражается в турбулентном следе. Это снижает общую производительность ветропарка. В идеале было бы размещать турбины как можно дальше друг от друга, но в реальном мире это не вариант.
Поэтому инженеры разработали новую модель потока, которая предсказывает выработку энергии каждой турбины в парке в зависимости от ветра и от стратегии управления каждой турбины, пишет MIT News. Модель, основанная на физике потока, использует также данные, полученные от действующих ветропарков, чтобы снизить ошибки и неточности предсказания. Не меняя ничего в оборудовании или расположении генераторов, система позволяет найти оптимальное направление для каждой турбины в данный момент. В результате повышается выработка всего ветропарка, а не отдельных ветряков.
Увеличение выхода энергии может показаться незначительным - около 1,2% в среднем или 3% при оптимальной скорости ветра от 6 до 8 м/с. Но алгоритм можно применять на любой ветровой электростанции, вне зависимости от конструкции. Если все работающие в мире ветряки будут получать на 1,2% больше энергии, это будет эквивалентно постройке 3600 новых ветрогенераторов или достаточно для питания примерно 3 млн домов - практически даром.
Испытания системы в полевых условиях состоялись в одном из ветропарков Индии. Модель сумела спрогнозировать производительность станции и оптимальную стратегию управления для большинства погодных условий, а также доказала, что в реальных обстоятельствах алгоритм показывает такие же результаты оптимизации, что и в компьютерной модели.