Методика оценки ветряных турбин может повысить выработку ветровой энергии

25.05.2021, 20:54, Разное
  Подписаться на Telegram-канал
  Подписаться в Google News
  Поддержать в Patreon

Учитывая глобальный импульс к использованию большего количества возобновляемых источников энергии, ветер представляет собой многообещающий, все более востребованный ресурс. Несмотря на многочисленные технологические достижения в области модернизации ветроэнергетических систем, систематический и надежный способ оценки конкурирующих технологий был сложной задачей.

В новом тематическом исследовании исследователи из Техасского университета A&M в сотрудничестве с международными партнерами из энергетической отрасли использовали передовые методы анализа данных и идеи социальных наук для сравнения характеристик различных конструкций ветряных турбин.

«В настоящее время не существует метода проверки того, повысит ли вновь созданная технология производство и эффективность ветровой энергии на определенную величину», — сказал доктор Ю Дин, профессор Майка и Шугар Барнс из Департамента промышленности и систем им. Майкла Барнса 64 Инженерное дело. «В этом исследовании мы предложили практическое решение проблемы, которая существует в ветроэнергетике в течение довольно долгого времени».

Результаты их исследования публикуются в журнале. Возобновляемая энергия.

Ветряные турбины преобразуют энергию, передаваемую от воздуха, поражающего их лопасти, в электрическую энергию. По состоянию на 2020 год около 8,4% всей электроэнергии, производимой в Соединенных Штатах, приходится на энергию ветра. Кроме того, в течение следующего десятилетия Министерство энергетики планирует увеличить долю ветровой энергии в электроэнергетическом секторе до 20% для достижения амбициозных национальных целей в области климата.

В соответствии с этой целью произошел всплеск новых технологий, особенно в отношении лопастей, которые вращаются на ветру. Эти обновления обещают улучшение работы ветряных турбин и, как следствие, выработку электроэнергии. Однако проверка того, вырастут ли эти количества, и насколько они увеличатся, является трудной задачей.

Одна из многих причин, затрудняющих оценку производительности, заключается просто в огромных размерах ветряных турбин, которые часто достигают нескольких сотен футов в высоту. Тестировать эффективность этих гигантских машин в контролируемой среде, например в лаборатории, непрактично. С другой стороны, использование уменьшенных версий ветряных турбин, которые вписываются в аэродинамические трубы, размещенные в лабораториях, дает неточные значения, которые не отражают характеристики ветряных турбин реальных размеров. Кроме того, исследователи отметили, что воспроизвести множество погодных и атмосферных условий, которые происходят в открытом поле, сложно в лаборатории.

Поэтому Дин и его команда решили собрать данные с внутренних ветряных электростанций для своего исследования, сотрудничая с отраслью, которая владеет ветряными электростанциями. Для своего анализа они включили 66 ветряных турбин на одну ферму. Эти машины были оснащены датчиками для непрерывного отслеживания различных параметров, таких как мощность, производимая турбинами, скорость ветра, направление ветра и температура. В целом исследователи собрали данные за четыре с половиной года, за это время турбины получили три технологических обновления.

Чтобы измерить изменение выработки энергии и производительности до и после обновления, Дин и его команда не могли использовать стандартные анализы до и после вмешательства, такие как те, что используются в клинических испытаниях. Вкратце, в клинических испытаниях эффективность определенного лекарства проверяется с помощью рандомизированных экспериментов с тестовыми группами, которые получают лекарство, и контрольной группой, не получавшей. Тестовая и контрольная группы тщательно отбираются, чтобы их можно было сопоставить в остальном, так что эффект лекарства является единственным отличительным фактором между группами. Однако в их исследовании ветряные турбины не могли быть четко разделены на тестовую и контрольную группы, как это необходимо для рандомизированных экспериментов.


Смотреть комментарииКомментариев нет


Добавить комментарий

Имя обязательно

Нажимая на кнопку "Отправить", я соглашаюсь c политикой обработки персональных данных. Комментарий c активными интернет-ссылками (http / www) автоматически помечается как spam

Политика конфиденциальности - GDPR

Карта сайта →

По вопросам информационного сотрудничества, размещения рекламы и публикации объявлений пишите на адрес: [email protected]

Поддержать проект:

ЮMoney - 410011013132383
WebMoney – Z399334682366, E296477880853, X100503068090

18+ © 2002-2021 РЫБИНСКonLine: Все, что Вы хотели знать...

Яндекс.Метрика