Descripción del proyecto
Medición del rendimiento de la carga y predicción de la producción de los aerogeneradores
Los aerogeneradores son cada vez más grandes y altos. Y cuanto mayor es su tamaño, más se ven afectadas las puntas de las palas por las características turbulentas del flujo atmosférico. La medición del rendimiento de la carga y la predicción de la producción es importante para que los ingenieros puedan realizar las optimizaciones necesarias a fin de seguir mejorando el rendimiento. En este contexto, el equipo del proyecto FLOW, financiado con fondos europeos, creará métodos nuevos de predicción de las estadísticas de producción y el rendimiento de la carga de los modernos sistemas de energía eólica marina y terrestre Ga escala de gigavatio y 400 metros de altura. Mejorará el conocimiento de la física de los flujos atmosféricos y la interacción entre los procesos de los parques eólicos (microescala) y los de gran escala (mesoescala), tales como: el bloqueo general de los parques eólicos, la interacción entre parques eólicos y las turbulencias topográficas y de estela en terrenos complejos. En FLOW se desarrollarán y validarán herramientas de simulación basadas en estos principios.
Objetivo
The objective of the FLOW project is to develop new and innovative prediction methods for production statistics and load performance of modern GW-scale and 400-metre tall offshore and onshore wind energy systems. Our project will develop more accurate methods as regards the present state of the art (SOTA) and with high confidence, thereby reducing uncertainties, increasing productivity and grid stability, lowering Levelised Cost of Energy (LCoE), while establishing an open-source knowledge hub that will benefit the entire renewable energy sector and enable joint optimization between developers and OEMs. To reach these ambitions, FLOW will improve the knowledge of atmospheric flow physics and the interplay between wind farm (microscale) and large-scale (mesoscale) processes such as: wind farm global blockage, farm-farm interaction, and topographic and wake-added turbulence in complex terrain. Based on these principles, FLOW will develop and validate simulation tools that can be readily adopted by industry to lower economic uncertainties and enhance system reliability and power production, with wide economic and societal impacts. The proposed modelling framework will make extensive use of public experimental datasets to validate and train models within a FAIR data hub. The New European Wind Atlas (NEWA) database is the foundation to grow this innovative open-source ecosystem that links experimental data, flow models, and validation datasets for benchmarking and training. Industry adoption will be facilitated through a computationally efficient modular framework that allows scalability in a production environment. FLOW’s industrial partners, comprised of VESTAS, SGRE, GE, and EDF, will verify compliance with operational processes and test the framework using private datasets to extend the validation range and demonstrate the added value of our results at a wide European scale.
Ámbito científico
- natural sciencescomputer and information sciencesdatabases
- social scienceseconomics and businesseconomicsproduction economicsproductivity
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energywind power
- natural sciencesbiological sciencesecologyecosystems
- natural sciencescomputer and information sciencessoftwaresoftware applicationssimulation software
Programa(s)
Régimen de financiación
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
2800 Kongens Lyngby
Dinamarca