Segodnya24.RU

В 2019 году во всем мире выросла сила ветра, но сохранится ли она? Более 340 000 ветряных турбин в мире выработали более 591 гигаватт. В США ветер приводил в действие 32 миллиона домов и поддерживал 500 американских заводов. Более того, в 2019 году ветроэнергетика выросла на 19 процентов благодаря бурным проектам как в море, так и на суше в США и Китае, по информации сайта mzhost.ru.

Исследование, проведенное исследователями Корнелльского университета, использовало суперкомпьютеры, чтобы заглянуть в будущее, как сделать еще больший скачок в мощности ветроэнергетики в США.

«Это исследование является первым детальным исследованием, разработанным для разработки сценариев того, как энергия ветра может расширяться с нынешних уровней в семь процентов поставок электроэнергии в США для достижения цели на 20 процентов к 2030 году, определенной Национальной лабораторией возобновляемой энергии Министерства энергетики США (NREL) в 2014 году», - сказала соавтор исследования Сара С. Прайор, профессор кафедры исследований Земли и атмосферы Корнелльского университета. Прайор и соавторы опубликовали исследование энергии ветра в журнале Nature Scientific, февраль 2020 года.

Исследование Корнелла исследовало вероятные сценарии того, как расширение установленной мощности ветряных турбин может быть достигнуто без использования дополнительной земли. Их результаты показали, что США могут удвоить или даже в четыре раза увеличить установленную мощность с небольшим изменением эффективности всей системы. Более того, дополнительные мощности окажут очень небольшое влияние на местный климат. Частично это достигается путем развертывания более крупных ветряных турбин следующего поколения.

Исследование было сосредоточено на потенциальной ловушке того, может ли добавление большего количества турбин в данной области снизить их производительность или даже нарушить местный климат, явление, вызванное тем, что называют «следами от ветряных турбин». Подобно водному следу за моторной лодкой, ветряные турбины создают поток более медленного, прерывистого воздуха, который в конечном итоге распространяется и восстанавливает свой импульс.

«Этот эффект в течение многих лет подвергался обширному моделированию со стороны промышленности, и его моделирование все еще является очень сложной динамикой», - сказал Прайор.

Исследователи провели моделирование с помощью широко используемой модели прогнозирования метеорологических исследований (WRF), разработанной Национальным центром атмосферных исследований. Они применили модель в восточной части США, где расположена половина нынешнего национального ветроэнергетического потенциала.

«Затем мы нашли места расположения всех 18 200 ветряных турбин, работающих на востоке США, вместе с их типом турбины», - сказал Прайор. Она добавила, что эти данные взяты из данных за 2014 год, когда было опубликовано исследование NREL.

«Для каждой ветряной турбины в этом регионе мы определили их физические размеры (высоту), кривые мощности и тяги, чтобы для каждого 10-минутного периода моделирования мы могли использовать параметризацию ветровой электростанции в WRF, чтобы вычислить, сколько энергии будет генерировать каждая турбина и насколько обширным будет их след, - сказала она. Мощность и мощность являются функцией скорости ветра, воздействующей на турбины, и того, каким будет локальное воздействие на приповерхностный климат. Они провели моделирование с разрешением сетки 4 км на 4 км, чтобы предоставить подробную местную информацию.

Авторы выбрали два года моделирования, потому что ветровые ресурсы меняются из года в год в результате естественной изменчивости климата. «Наше моделирование проводится в течение года с относительно высокими скоростями ветра (2008 г.) и с более низкими скоростями ветра (2015/16 гг.)», - сказал Прайор из-за межгодовой изменчивости климата в результате Эль-Ниньо-Южного колебания. «Мы провели моделирование для базового случая в оба года без присутствия / действия ветряных турбин, поэтому мы можем использовать это в качестве эталона, по которому они описывают влияние ветряных турбин на местный климат», - сказал Прайор.

Затем модели были повторены для парка ветряных турбин по состоянию на 2014 год, затем для удвоенной установленной мощности и четырехкратной установленной мощности, что представляет собой мощность, необходимую для достижения 20 процентов подачи электроэнергии от ветряных турбин в 2030 году.

«Используя эти три сценария, мы можем оценить, сколько энергии будет генерироваться в каждой ситуации, и, таким образом, если выработка электроэнергии линейно пропорциональна установленной мощности или если при очень высоких уровнях проникновения потери производства из-за пробуждений начинают снижать эффективность, "Приор сказал.

Это моделирование требует больших вычислительных ресурсов. Область имитации составляет более 675 на 657 ячеек сетки по горизонтали и 41 слой по вертикали. «Все наши моделирования были выполнены в вычислительном ресурсе Национального энергетического научно-исследовательского центра (NERSC) Министерства энергетики, известном как Cori. Моделирование, представленное в нашей статье, потребляло более 500 000 процессорных часов на Cori и заняло календарный год для выполнения на NERSC Cray. «Этот ресурс предназначен для массово параллельных вычислений, но не для анализа результирующих результатов моделирования», - сказал Прайор.

«Таким образом, все наши анализы были выполнены на ресурсе XSEDE Jetstream с использованием параллельной обработки и анализа больших данных в MATLAB», - добавил Прайор. Среда экстремальных научных и инженерных открытий (XSEDE) присуждает исследователям ресурсы и опыт суперкомпьютеров и финансируется Национальным научным фондом (NSF).

Облачная среда Jetstream, финансируемая NSF, поддерживается Университетом Индианы, Аризонским университетом и Техасским передовым вычислительным центром (TACC). Jetstream - это конфигурируемый крупномасштабный вычислительный ресурс, который использует технологии как по требованию, так и технологию постоянных виртуальных машин для поддержки гораздо более широкого спектра программных сред и сервисов, чем могут вместить текущие ресурсы NSF.

«Наша работа беспрецедентна по уровню детализации описаний ветряных турбин, использованию самосогласованных проекций для увеличения установленной мощности, размера исследуемой области и продолжительности моделирования», - сказал Прайор. Тем не менее, она признала, что неопределенность является наилучшим способом параметризации воздействия ветряных турбин на атмосферу и, в частности, восстановления следов после потока.

В настоящее время команда работает над тем, как спроектировать, протестировать, разработать и улучшить параметризацию ветровой электростанции для использования в WRF. Недавно группа Cornell опубликовала публикацию по этому вопросу в Журнале прикладной метеорологии и климатологии, где весь анализ был выполнен на ресурсах XSEDE (на этот раз на Wrangler, системе TACC), и запросила дополнительные ресурсы XSEDE для дальнейшего продвижения этого исследования.

По мнению авторов исследования, энергия ветра может сыграть большую роль в снижении выбросов углекислого газа при производстве энергии. Ветровые турбины окупают выбросы углекислого газа в течение всего срока службы, связанные с их развертыванием и изготовлением, за три-семь месяцев эксплуатации. Это составляет почти 30 лет практически безуглеродного производства электроэнергии.

«Наша работа направлена ??на информирование о расширении этой отрасли и обеспечение того, чтобы она выполнялась таким образом, чтобы максимизировать выход энергии от ветра и, таким образом, продолжать тенденцию к снижению стоимости энергии от ветра. Это принесет пользу коммерческим и бытовым пользователям электроэнергии, обеспечивая постоянное низкие цены на электроэнергию, в то же время помогая уменьшить глобальное изменение климата, смещаясь в сторону низкоуглеродистого энергоснабжения», - сказал Прайор.

Приор сказал: «Энергетические системы являются сложными, и атмосферные движущие силы ветроэнергетических ресурсов изменяются во временных масштабах от секунд до десятилетий. Чтобы полностью понять, где лучше всего размещать ветряные турбины, и какие ветряные турбины для развертывания требуют длительной, высокой точности и численное моделирование с высоким разрешением в высокопроизводительных вычислительных системах. Более точные расчеты ветрового ресурса в разных точках США могут обеспечить более эффективное принятие решений и лучшее, более надежное энергоснабжение».