美国康奈尔大学利用超级计算机开展研究:未来风电崛起

2019年全球风力发电量激增,但能否持续?全球超过34万台风力发电机组的发电量超过591千兆瓦。在美国,风力发电量相当于3200万个家庭的供电量,维持了500家美国工厂的生产。更重要的是,由于美国和中国的海上和陆上项目蓬勃发展,2019年的风力发电量增长了19%。

美国康奈尔大学的研究人员利用超级计算机开展了一项研究,探讨了未来如何让美国的风电产能有更大的飞跃。

“这项研究是首个详细的研究,旨在为风能如何从目前占美国电力供应的7%的水平扩大到2030年实现美国能源部国家可再生能源实验室(NREL)2014年提出的20%的目标制定方案。”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。Pryor和共同作者在2020年2月的《自然科学报告》上发表了这项风力发电研究。

康奈尔大学的研究调查了在不使用额外占地情况下,扩大风力发电机组的装机容量的可行方案。他们的研究结果显示,美国可以将装机容量增加一倍甚至四倍,而整个系统的效率几乎没有变化。更重要的是,增加的装机容量对当地气候的影响非常小。这在一定程度上是通过部署下一代、更大的风力发电机组来实现的。

这项研究的重点是一个潜在的隐患,即在一个特定地区增加更多的风机是否会降低其输出功率,甚至破坏当地气候,这种现象是由所谓的 “风轮机浪潮 “引起的。就像摩托艇后面的水尾迹一样,风力涡轮机会产生一个缓慢、汹涌的空气波浪,,最终会扩散并恢复到原来的水平动力。

“多年来,业界对这种效应进行了大量的建模,但它仍然是一个非常复杂的动态建模。”Pryor说。

研究人员使用国家大气研究中心开发的广泛使用的天气研究预报(WRF)模型进行了模拟。他们将该模型应用于美国东部地区,目前全国风能发电量的一半位于该地区。

“然后我们找到了美国东部地区所有18,200个正在运行的风力发电机组的位置,以及它们的风机类型,”Pryor说。她补充说,这些位置是来自于2014年的数据,当时NREL的研究报告已经公布。

“对于该地区的每一台风机,我们确定了它们的物理尺寸(高度)、功率和推力曲线,以便在每10分钟的模拟时间内,我们可以使用WRF中的风电场参数化来计算每台风机将产生多少功率以及尾流范围,”她说。她说,”功率和震荡都是风机的风速和当地近地表气候影响的函数。以4km×4km的网格分辨率进行模拟,以提供详细的本地信息。

作者选择了两组模拟年份,因为自然气候的多变性导致风资源每年都不一样。”我们的模拟是针对风速相对较高的一年(2008年)和风速较低的一年(2015/16年)进行的,”Pryor说,因为厄尔尼诺-南方涛动造成的气候年际变化。”我们在两年内对一个基本情况进行了模拟,但没有风力涡轮机的作用,因此我们可以将其作为参考,用以描述风力涡轮机对当地气候的影响”Pryor说。

然后,从2014年起,对一个风力发电机组重复进行模拟,然后对两倍的装机容量和四倍的装机容量进行模拟,这意味着2030年实现风力发电机组20%的电力供应所需的容量。

“使用这三种情况下,我们可以评估每种情况下会产生多少电力,从而评估电力生产是否与装机容量成正比,或者在非常高的渗透率水平下,由于风电机组的损耗开始降低效率。”Pryor说。

这些模拟是需要大量计算的。仿真域在水平方向超过675×657个网格单元,垂直方向超过41层。”我们所有的模拟都是在能源部的国家能源研究科学计算中心(NERSC)的计算资源Cori中进行的。本研究中介绍的模拟在Cori上消耗了超过50万个CPU小时,在NERSC Cray上花了一年多的时间完成。Pryor说:”该资源是为大规模并行计算而设计的,但不是为分析所产生的模拟输出而设计的。

“因此,我们所有的分析都是在XSEDE Jetstream资源上进行的,使用MATLAB中的并行处理和大数据分析。我们的研究工作在风力涡轮机描述的详细程度、增加装机容量的自洽预测的使用、研究领域的规模以及模拟的持续时间方面都是前所未有的。”

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《应用气象学和气候学杂志》上发表了一篇关于这个问题的文章,所有的分析都是在XSEDE资源上进行的(这次是在Wrangler,一个TACC系统上),并要求获得更多的XSEDE资源来进一步推进这项研究。

研究作者表示,风能可以在减少能源生产中的二氧化碳排放方面发挥更大的作用。风力发电机组在运行三到七个月后,就能偿还其部署和制造过程中产生的终身碳排放。这相当于近30年的几乎无碳发电。

“我们的工作旨在为这一行业的发展提供信息,并确保以最大限度地提高风力发电的能量输出,从而继续降低风能发电成本。Pryor说:”这将有利于商业和家庭电力用户,确保持续的低电价,同时通过转向低碳能源供应,帮助减少二氧化碳排放有利应对全球气候变化。

Pryor说:”能源系统很复杂,风能资源的大气驱动力在时间尺度上从几秒钟到几十年不等。要充分了解风力发电机组的最佳位置,以及部署哪些风力发电机组,需要在高性能计算系统上进行长时间、高保真、高分辨率的数值模拟。对全美各地的风资源进行更好的计算,可以确保更好的决策和更好、更稳健的能源供应。”

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