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超级计算未来的风力发电

导读 2019年全球风电激增,但可持续吗?全球超过340,000台风力涡轮机产生了超过591吉瓦的电力。在美国,风力发电为3200万户家庭供电,并维持了500

2019年全球风电激增,但可持续吗?全球超过340,000台风力涡轮机产生了超过591吉瓦的电力。在美国,风力发电为3200万户家庭供电,并维持了500家美国工厂。此外,得益于美国和中国蓬勃发展的海上和陆上项目,2019年风电增长了19%。

一个研究由美国康奈尔大学的研究人员用超级计算机来研究如何的未来,使风电装机在美国更大的跳跃

“这项研究是第一个详细研究,旨在开发风能如何从目前美国电力供应的7%扩展到实现美国能源部国家可再生能源实验室(NREL)概述的到2030年达到20%的目标的方案。),”该研究的共同作者,康奈尔大学地球与大气研究系教授Sara C. Pryor说。普赖尔(Pryor)和合著者在2020年1月的《自然科学报告》上发表了风力发电研究。

康奈尔大学(Cornell)的研究调查了在不使用额外土地的情况下如何实现风力涡轮机装机容量扩展的合理情况。他们的结果表明,美国在不改变整个系统效率的前提下,可以将装机容量提高一倍甚至四倍。而且,额外的容量对当地的气候影响很小。这部分是通过部署下一代大型风力发电机来实现的。

这项研究着眼于潜在的陷阱,即在给定区域添加更多的涡轮机是否会降低其发电量甚至破坏当地的气候,这种现象是由“风力涡轮机尾流”引起的。就像摩托艇后面的水流一样,风力涡轮机会产生一股缓慢,断断续续的空气,最终散布并恢复其动量。

普赖尔说:“这种影响已经受到业界广泛的建模多年了,建模仍然是一个非常复杂的动力。”

研究人员使用由美国国家大气研究中心开发的广泛使用的天气研究预测(WRF)模型进行了模拟。他们在美国东部地区应用了该模型,而美国东部是目前全国风能容量的一半。

“然后,我们找到了在美国东部运行的所有18,200台风力涡轮机的位置及其涡轮机类型,” Pryor说。她补充说,这些位置来自NREL研究发表时的2014年数据。

“对于该地区的每台风力涡轮机,我们都确定了它们的物理尺寸(高度),功率和推力曲线,因此对于每个10分钟的仿真周期,我们可以在WRF中使用风电场参数化来计算每台涡轮机将产生多少功率以及他们的觉醒有多广泛,”她说。功率和尾流都是冲击涡轮的风速以及当地近地表气候影响的函数。他们以4 km x 4 km的网格分辨率进行了模拟,以提供详细的本地信息。

作者之所以选择两组模拟年份,是因为由于自然气候的变化,风资源每年都在变化。普赖尔说:“我们的模拟是在风速较高(2008年)和风速较低(2015/16年)的一年内进行的,”由于厄尔尼诺-南方涛动的气候年际变化。普赖尔说:“在过去的两年中,我们都在没有风力涡轮机存在/不起作用的情况下对基本案例进行了仿真,因此我们可以以此为参考,以此描述风力涡轮机对当地气候的影响。”

然后从2014年开始对风力涡轮机机群进行模拟,然后将装机容量提高一倍,装机容量提高四倍,这代表了2030年实现20%的风力涡轮机电力供应所必需的容量。

“使用这三种情况,我们可以评估每种情况下将产生多少电力,因此,如果电力生产与装机容量成线性比例,或者如果渗透率很高,则由于唤醒而导致的生产损失将开始降低效率,普赖尔说。

这些模拟在计算上要求很高。仿真域在水平方向上超过675个网格单元,在675个网格中,在垂直方向上超过41层。“我们所有的模拟都是在能源部国家能源研究科学计算中心(NERSC)的计算资源Cori中进行的。本文中提出的仿真在Cori上消耗了超过500,000个CPU小时,并且花了一个日历年才在NERSC Cray上完成。该资源是为大规模并行计算而设计的,而不是为分析所得的模拟输出而设计的,” Pryor说。

“因此,我们所有的分析都是在XSEDE Jetstream资源上使用MATLAB中的并行处理和大数据分析进行的,” Pryor补充说。极限科学与工程发现环境(XSEDE)将超级计算机资源和专业知识授予研究人员,并且由美国国家科学基金会(NSF)资助。

由NSF资助的Jetstream云环境得到了印第安纳大学,亚利桑那大学和德克萨斯高级计算中心(TACC)的支持。Jetstream是可配置的大规模计算资源,它利用按需和持久虚拟机技术来支持比当前NSF资源所能容纳的范围更广泛的软件环境和服务。

“我们的工作在风力涡轮机描述的详细程度,使用自洽的预测以增加装机容量,研究范围的大小以及模拟的持续时间方面是史无前例的,” Pryor说。但是,她承认不确定性是参数化风力涡轮机对大气特别是下游尾流恢复的参数的最佳方法。

该团队目前正在研究如何设计,测试,开发和改进用于WRF的风电场参数化。康奈尔团队最近在《应用气象与气候学报》上发表了有关此问题的出版物,其中所有分析都是在XSEDE资源上进行的(这次是在TACC系统Wrangler上进行的),并要求其他X​​SEDE资源来进一步推进这项研究。