Metodologia de micrositing para terrenos complexos baseada em CFD com softwares livres de código aberto

Abstract

Micrositing é o campo do posicionamento estratégico dos aerogeradores na área do parque eólico visando a con guração mais promissora em termos econômicos ou de produção. Dado que em terrenos complexos as características do vento variam na área do parque eólico de forma não-linear, emprega-se a modelagem numérica do vento por CFD para extrapolar os dados medidos para toda a região. O presente trabalho consiste no desenvolvimento de uma metodologia de micrositing em terrenos complexos capaz de auxiliar no projeto do layout e seleção do tipo e altura de eixo do aerogerador que maximiza o fator de capacidade (FC) utilizando softwares livres de código aberto. A metodologia consiste na simulação do vento para várias direções de incidência, assimilação das medições, convers ão de velocidade em densidade de potência, ponderação por frequência de ocorrência de cada direção, sobreposição, seleção das coordenadas dos aerogeradores e cálculo do FC para diversas con gurações de tipo e altura de eixo dos aerogeradores. Veri cação, validação e seleção das constantes do modelo de turbulência é realizada anteriormente às simulações Veri cou-se que o modelo k- produziu um escoamento horizontalmente homog êneo e que o melhor desempenho na validação foi obtido com a escolha de constantes para escoamentos atmosféricos. A metodologia foi demonstrada em uma região de terreno complexo em que o FC do parque eólico proposto apresentou caráter convergente com o re no progressivo da malha, porém oscilatório em termos do número de direções simuladas. Por m, obteve-se FC brutos superiores a 40% para as cinco melhores con gurações e de aproximadamente 52% no melhor caso, indicando bom potencial eólico. A metodologia foi capaz de preencher uma lacuna na literatura cientí ca de micrositing ao possibilitar o planejamento do layout, tipo de aerogerador e altura de eixo, bem como a estimativa da produção e FC brutos da usina em terrenos complexos. Além disso, a estrutura de trabalho com o uso de recursos computacionais livres e de código aberto reforça o caráter de desenvolvimento contínuo, compartilhamento e transparência da metodologia.

Micrositing is the eld concerned with the strategic positioning of wind turbines in the wind farm area aimed at the most promissing con guration economically- or yield-wise. Given the wind characteristics vary non-linearly across the wind farm area in complex terrain, numerical wind modeling with CFD is employed to extrapolate the measured data to the whole site. The present work consists of the development of a micrositing methodology in complex terrain capable of assisting the layout project and selection of wind turbine type and hub height that maximizes the capacity factor (CF) using free and open-source software. The methodology consists of simulating the wind for a number of incoming directions, assimilation of measurements, conversion of wind speed into power density, weighing by frequency of occurrence of each direction, overlapping, selection of wind turbine coordinates and CF calculation for a number of wind turbine types and hub heights. Veri cation, validation and selection of turbulence model constants is performed previous to the simulations It was veri ed that the k- model is able to sustain horizontally-homogeneous ow and that the classic atmospheric ow constants performed best in the validation step. The methodology was demonstrated in a complex terrain region for which the proposed wind farm CF showed converging behavior with progressive mesh re nement, however oscillating with the number of wind directions simulated. Ultimately, CF greater than 40% were obtained with the ve best performing con gurations and approximately 52% in the best case scenario, suggesting good wind potential. The methodology was capable of lling a major gap in the scienti c literature of micrositing for allowing the layout planning, selection of wind turbine type and hub height, as well as gross production estimates and CF for the wind farm in complex terrain. Additionally, the free and open-source-based framework strengthens the continuous development, sharing and transparency of the methodology.