Principi del flusso del vento e previsione energetica Ing. Mattia Boccolini Roma, 7 Giugno 2012 [email protected] Esperti in energie rinnovabili Energia eolica Energia Energia solare onshore e offshore marina PV & CSP Distribuzione geografica 950 persone, 42 città, 24 paesi Vancouver Ottawa Portland San Diego Montreal Heerenveen Sint Maarten Kaiser-WilhelmKoog Glasgow Copenhagen London Hinnerup Oldenburg Slough Hamburg Bristol Warsaw Cork Paris Imola Lisbon Izmir Barcelona Cairo Zaragoza Madrid Beijing Seoul Tokyo Shanghai Mumbai Bangalore Peterborough Newcastle Austin Melbourne Querétaro Wellington Porto Alegre Santiago Cape Town Servizi Consulenza progetti eolici onshore e offshore • Sviluppo • Proprietà • Banche Progettazione e certificazione turbine Ricerca e sviluppo Fornitura di sofware specifici Analisi strategiche Corsi di formazione Prodotti GH WindFarmer Software di calcolo energetico e progettazione parco eolico GH Forecaster Previsioni energetiche a breve termine GH SCADA Sistema SCADA avanzato ed indipendente GH Bladed Software per la progettazione di turbine eoliche Principi del flusso del vento e previsione di energia Strato Limite Atmosferico Profilo della velocità del vento medio nello strato superficiale Legge Logaritmica Legge di potenza Valori tipici per Zo Tipo di terreno zo (m) Fango, ghiaccio 0.00001 Mare calmo 0.0001 Sabbia 0.0003 Superficie innevata 0.001 Terreno spoglio 0.005 Erba bassa, steppa 0.01 Maggese 0.03 Campagna aperta 0.05 Ripari 0.3 Foreste e Boschi 0.5 Zona suburbana 0.8 Città 1 α 0.10 0.13 0.19 0.32 Esempio di rugosità Z 0 = 0.03 m o Variazione del profilo con la rugosità m/s Distribuzione di probabilità della velocità media del vento Measured probability Weibull fit wind speed La distribuzione di Weibull è risultata ben rappresentativa delle distribuzioni di frequenza osservate; è caratterizzata da due fattori: A (fattore di scala) e k (fattore di forma) Distribuzione di probabilità della velocità media del vento La distribuzione di frequenza Weibull è ritenuta consistente con le distribuzioni di frequenza osservate: Flusso del vento sulle colline Massima accelerazione sulla cresta Separazione del Flusso Massimo Speed-up Bolla di Separazione I modelli lineari sono affidabili solo per pendenze fino a ~0.3 (~17°) Centrali eoliche in Italia ed atlante del vento Monitoraggio del vento Pali anemometrici Strumenti per il monitoraggio Gestione dei dati Strumenti per il monitoraggio: anemometro e banderuola Altri strumenti per il monitoraggio Anemometro ultrasonico SODAR LIDAR Linee guida per la strumentazione: anemometri Certificato di calibrazione Altezza Palo e tipo di palo Altezza palo > ¾ Altezza mozzo Anche di tipo economico, ma dovrebbe seguire le indicazioni della IEC 61400-12, 2005 Linee guida per siti in terreni complessi Se la centrale avrà questo aspetto….. Non c’è motivo per installare il palo qui….. (anche se sarà la zona più ventosa) O qui… (dove gli ostacoli o le variazioni locali di ruglistà superficiali possono fornire condizioni non rappresentative) Il palo deve essere installato in un punto rappresentativo. Strumentazione per il monitoraggio L’installazione dovrebbe seguire le indicazioni IEC 61400-12, 2005 Di quanti pali ho bisogno? Terreno Massima distanza raccomandata tra ogni turbina ed il palo più vicino Semplice (es. Piatto o quasi piatto con alcuni cambi di rugosità) 2 km Moderatatamente Complesso (es. Colline morbide, o con bruschi cambi di rugosità – boschi) 1 km Molto Complesso (es. Crinali di montagna) 0.5 km Potenziali errori nelle misure Effetto montaggio sul top: Speed-up sul top del mast Studi indicano che gli anemometri saranno influenzati se montati entro 3D del mast top Flusso del vento Effetti del palo: torre tubolare ed a traliccio Fonte IEC Effetto della torre tubolare sulla velocità del vento Effetto della torre a traliccio sulla velocità del vento Anemometri e banderuole, buona e cattiva pratica Good Poor Anemometri e banderuole, buona e cattiva pratica: esempio reale! Good Poor Analisi dei dati raccolti dal data logger Validazione dati GHIACCIO Analisi dei dati raccolti dal data logger Validazione dati ESEMPIO: GHIACCIO Velocità nulla Bassa temperatura Direzione costante Dev std sulla direzione ≈ 0 Distribuzione di Weibull Measured Weibull fit Weibull fit probability p ro b ab ility Measured wind speed Buona approssimazione Weibull wind speed Cattiva approssimazione Weibull Analisi dei dati Creazione di rose dei venti per il punto di misura Impatto della rosa dei venti sul layout Metodo MCP E’ utile per estendere il periodo di misura e diminuire le incertezze Esempio di correlazione della velocità del vento 30 30 28 PCA fit 26 Data 26 Data 24 24 22 22 Site Mast wind speed (m/s) PCA fit Site Mast wind speed (m/s) 28 20 20 18 18 16 16 14 14 12 12 10 10 8 8 6 6 4 4 2 2 0 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Ref Mast wind speed (m/s) 18 20 8 10 18 20 Ref Mast wind speed (m/s) 240 degrees 270 degrees 30 30 28 PCA fit 26 Data 26 Data 24 24 22 22 Site Mast wind speed (m/s) PCA fit Site Mast wind speed (m/s) 28 20 20 18 18 16 16 14 14 12 12 10 10 8 8 6 6 4 4 2 2 0 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 2 4 Ref Mast wind speed (m/s) 300 degrees 6 12 14 Ref Mast wind speed (m/s) 330 degrees 16 Previsioni di energia eolica Sito per una potenziale centrale eolica con misurazioni del vento ad una certa quota di altezza I modelli software del flusso del vento possono essere usati per calcolare la velocità del vento ad altezza mozzo, (anche se diversa da quella palo) Esistono in commercio diversi modelli per la valutazione del flusso del vento. Simulazione del flusso sul sito Mappa dell’energia espressa in W/m2 Mappa del vento in m/s2 Screenshots da WindFarmer Posizionamento turbine ed ottimizzazione del layout Screenshot da WindFarmer Esempio ottimizzazione Layout manuale 13 iterazioni +0.5% resa 39 iterazioni +2.3% resa 1366 iterazioni +2.9% resa Ottimizzazione da WindFarmer Energia del parco Dipendera’ dalla curva di potenza della turbina Curva di potenza – variazione della potenza con la densità dell’aria 3500 3000 2500 1.225 2000 1.18 1500 1.06 1000 500 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 Curva di potenza – variazione con diversi settaggi di funzionamento 3500 3000 2500 109.4 dB(A) 2000 107.8 dB(A) 106.8 dB(A) 1500 104.4 dB(A) 1000 500 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 Effetti scia e loro modellazione WIND Previsione di produzione energetica media Potenza valutata 100 Produzione Lorda 291.7 GWh/anno Effetto Scia 98.7% Calcolato Efficienza elettrica 97.0% Calcolato Disponibilità 97.0% Da contratto O&M Ghiaccio ed usura pale 99.5% Ipotesi Isteresi ad alta velocità di vento 99.2% Calcolato Manutenzione sottostazione 99.8% Valore tipico Disponibilità rete 99.8% Ipotesi Aggiustamenti curva di potenza 100.0% Ipotesi Sector Management 98.5% Calcolato Fermo macchina per bassa temperatura 100.0% Ipotesi Effetto scia per progetti futuri 100.0% Ipotesi Produzione netta 262.3 MW GWh/anno Grazie per l’attenzione! www.gl-garradhassan.com