A meso–micro atmospheric perturbation model for wind farm blockage

摄动(天文学) 环境科学 大气科学 气象学 机械 物理 天文
作者
Koen Devesse,Luca Lanzilao,Johan Meyers
出处
期刊:Journal of Fluid Mechanics [Cambridge University Press]
卷期号:998 被引量:21
标识
DOI:10.1017/jfm.2024.868
摘要

As wind farms continue to grow in size, mesoscale effects such as blockage and gravity waves become increasingly important. Allaerts & Meyers (J. Fluid Mech., vol. 862, 2019, pp. 990–1028) proposed an atmospheric perturbation model (APM) that can simulate the interaction of wind farms and the atmospheric boundary layer while keeping computational costs low. The model resolves the mesoscale flow, and couples to a wake model to estimate the turbine inflow velocities at the microscale. This study presents a new way of coupling the mesoscale APM to a wake model, based on matching the velocity between the models throughout the farm. This method performs well, but requires good estimates of the turbine-level velocity fields by the wake model. Additionally, we investigate the mesoscale effects of a large wind farm, and find that aside from the turbine forces and increased turbulence levels, the dispersive stresses due to subgrid flow heterogeneity also play an important role at the entrance of the farm, and contribute to the global blockage effect. By using the wake model coupling, we can explicitly incorporate these stresses in the model. The resulting APM is validated using 27 prior large-eddy simulations of a large wind farm under different atmospheric conditions. The APM and large-eddy simulation results are compared on both mesoscale and turbine scale, and on turbine power output. The APM captures the overall effects that gravity waves have on wind farm power production, and significantly outperforms standard wake models.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
Arrow完成签到,获得积分10
2秒前
Aurora完成签到,获得积分10
3秒前
JamesPei的应助被KKKKK采纳,获得10
4秒前
滴滴完成签到,获得积分10
5秒前
希望天下0贩的0的应助被jiewei采纳,获得10
5秒前
6秒前
7秒前
8秒前
CodeCraft的应助被泽出森采纳,获得10
10秒前
研友_VZG7GZ的应助被gefan采纳,获得10
11秒前
11秒前
赵依扬发布了新的文献求助10
12秒前
陈昊发布了新的文献求助10
12秒前
汶溢完成签到,获得积分10
14秒前
zy发布了新的文献求助10
14秒前
6L96Y发布了新的文献求助10
17秒前
慕青的应助被阮阮采纳,获得10
19秒前
清秀皓轩发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
28秒前
28秒前
传奇3的应助被玥越采纳,获得10
28秒前
Bagel完成签到 ,获得积分10
29秒前
30秒前
30秒前
31秒前
31秒前
lyx发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
斯文败类的应助被yciDo采纳,获得10
34秒前
gefan发布了新的文献求助10
34秒前
34秒前
幽默鸡发布了新的文献求助10
35秒前
22474发布了新的文献求助10
35秒前
mofudyc发布了新的文献求助10
35秒前
花椒完成签到,获得积分10
35秒前
默默饼干完成签到 ,获得积分10
35秒前
鹤_herbos发布了新的文献求助10
36秒前
36秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
Acceptability of Printed Boards 600
The Dawn of Philology 520
Organizational Behavior 510
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 400
A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (4th ed.) 310
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 有机化学 化学工程 内科学 物理 生物化学 复合材料 催化作用 细胞生物学 人工智能 心理学 无机化学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7822474
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9349203
关于积分的说明 20551979
捐赠科研通 7415185
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3333422
关于科研通互助平台的介绍 2479197
邀请新用户注册赠送积分活动 2353730