Nowe projekty turbin wiatrowych muszą stawić czoła wyzwaniom na mniejszą skalę.
Stany Zjednoczone przyspieszają swoje plany rozwoju morskiej energetyki wiatrowej, dążąc do zainstalowania 30 gigawatów nowej mocy do 2030 r. i osiągnięcia łącznie 110 gigawatów do 2050 r. Jednak aby to osiągnąć, turbiny muszą być zaprojektowane tak, aby wytrzymały skutki burz tropikalnych.
„Ekstremalne skutki pogody na morskie turbiny wiatrowe nie są w pełni zrozumiałe w branży” – stwierdziła autorka Jiali Wang. „Producenci projektują turbiny wiatrowe w oparciu o międzynarodowe standardy projektowe, ale potrzebne są lepsze modele i dane, aby zbadać wpływ ekstremalnych warunków pogodowych, aby uzyskać informacje i zweryfikować standardy projektowe”.
W obszernej recenzji opublikowanej w tym tygodniu w czasopiśmie „ Journal of Energii Odnawialnej i Zrównoważonejwydane przez AIP Publishing, Wang i współpracownicy z Argonne National Laboratory, National Science Foundation National Center of Atmospheric Research, National Renewable Energy Laboratory, Michigan Technological University i Pacific Northwest National Laboratory krytycznie zbadali krajobraz technologii obserwacji burz tropikalnych. Dokonali także przeglądu zaawansowanego modelowania opartego na fizyce i modeli opartych na danych, które wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.
„Tradycyjne metody nie pozwalają dobrze przewidzieć intensywności ekstremalnych zjawisk pogodowych” – powiedział Wang. „Po dokonaniu przeglądu najnowocześniejszych technologii i metod musimy podjąć pracę, aby stworzyć pomost pomiędzy skalą danych pogodowych, całymi farmami wiatrowymi i pojedynczymi turbinami wiatrowymi”.
Ograniczenia bieżących norm dotyczących turbin wiatrowych
Na przykład standardy dotyczące morskich turbin wiatrowych opracowane przez Międzynarodową Komisję Elektrotechniczną nie uwzględniają złożoności wpływu ekstremalnych warunków pogodowych na turbiny i mogłyby skorzystać na solidnych danych pochodzących z szeregu nowych technologii i współpracy w zakresie wymiany danych.
Autorzy zauważają, że szybko rozwijają się zaawansowane techniki modelowania, takie jak głębokie sieci neuronowe, które zmniejszają istniejące dane regionalne do danych w skali punktowej przy użyciu technik superrozdzielczości. Kolejnym kluczowym osiągnięciem jest wykorzystanie metod uczenia maszynowego do dynamicznych prognoz potencjału ciepłego, co pozwala lepiej przewidzieć intensywność burzy.
„Potrzebujemy modeli, które rozwiązują problemy w bardzo małej skali, takie jak zrozumienie, co dzieje się z jednej turbiny na drugą” – powiedział Wang. „Satelity i inne technologie teledetekcyjne, które mogą autonomicznie skanować region, są pomocne w ekstremalnych warunkach pogodowych, ale ich nie ma dokładność mogą podlegać ulewnym deszczom i nie są w stanie dostarczyć informacji o wietrze na wielu wysokościach, np. na wysokości wirnika”.
Autorzy zauważają, że wdrażanie danych odzwierciedlających złożone interakcje wielu skutków burz w różnych skalach jest ważne dla aktualizacji modeli i standardów projektowania turbin, a także zrozumienia wpływu zmiany klimatu na prognozy burz.
„Zarówno silne wiatry, jak i fale są szkodliwe, ponieważ fale mogą wytwarzać energię, która może napędzać prądy oceaniczne” – powiedział Wang. „Te trzy składniki wiatru, fal i prądów oceanicznych mogą pochodzić i rozchodzić się w różnych kierunkach. Nazywa się to niewspółosiowością i sprawia, że turbina jest bardziej podatna na uszkodzenia.
Odniesienie: „Modelowanie i obserwacje cyklonów północnoatlantyckich: implikacje dla amerykańskiej morskiej energii wiatrowej” Jiali Wang, Eric Hendricks, Christopher M. Rozoff, Matt Churchfield, Longhuan Zhu, Sha Feng, William J. Pringle, Mrinal Biswas, Sue Ellen Haupt , Georgios Deskos, Chunyong Jung, Pengfei Xue, Larry K. Berg, George Bryan, Branko Kosovic i Rao Kotamarthi, 15 października 2024 r., Journal of Energii Odnawialnej i Zrównoważonej.
DOI: 10.1063/5.0214806
