Wakeverlust-Modell

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Mit dem Modul PARK lassen sich auf mathematischem Wege die Wake-Verluste (Abschattungsverluste) und der sich daraus ergebende Parkwirkungsgrad eines Windparks bestimmen. Grundlagen der Modellierung sind das Verhalten der Nachlaufströmung ('wake') einer einzelnen WEA sowie Regeln zur Handhabung von sich überlagernden Wakes und partiellen Wakes. PARK unterstützt unterschiedliche Wake-Modelle und bietet eine Option für Blockage an, welche die Windgeschwindigkeiten im Luv des Windparks reduziert.


Wake-Modell Eingangsdaten:
Windstatistik
Eingangsdaten:
Zeitreihe
Blockage Anmerkung
Original N.O.Jensen (PARK1) x x x Umfassende Langzeiterfahrungen
Verbessertes N.O.Jensen (PARK2) x x x Empfohlen
EMD-Variante: NO2005 x x x Ermöglicht spezielle Anpassungen z.B. für Ein-Reihen-Windfarmen
Ainslie 1988 mit DAC *1) x x x Ab windPRO 3.5
WakeBlaster (externes Modell) x x *2) Fortgeschrittene Strömungsmodellierung
Veraltet (zur Entfernung vorgesehen)
EWTS II (Larsen) 1999 x Nicht geeignet für größere Windfarmen
EWTS II (Larsen) 2008 x Nicht geeignet für größere Windfarmen
Ainslie 1986 x Veraltete Implementierung

*1) Deep Array Correction, Korrektur für große Windfarmen

*2) Ab windPRO 3.6 sind für WakeBlaster zwei verschiedene Zeitreihen-Berechnugsmodi verfügbar: (1) Eine Anzahl Szenarien werden vorab berechnet und dann als Datenbank für die Simulation der Zeitreihen verwendet (2) Jeder Zeitschritt wird einzeln von WakeBlaster berechnet, was es ermöglicht, die individuelle Turbulenz für den Zeitschritt zu berücksichtigen. vgl. [[WakeBlaster (DE)|WakeBlaster]]


In Bezug auf Blockage sind zwei Modelle implementiert, die den Stand der Forschung repräsentieren, Forsting [1][2] und Branlard[3]; diese Modelle sind jedoch nicht in der Lage, den Einfluss von Turbulenz und Stabilität zu berücksichtigen. Wir müssen deshalb einräumen, dass sie keine bedeutsamen Verbesserungen für die Wakemodellierung bedeuten. Die Modelle berechnen normalerweise einen zusätzlichen Wake-Verlust von etwa 0,5% für größere Windfarmen. Dies ist auf ein Jahr bezogen vermutlich in der richtigen Größenordnung, bei geringer Turbulenzintensität oder stabiler Atmosphäre sind die tatsächlichen Verluste aber vermutlich höher. Diese Bedingungen herrschen aber normalerweise nur einen Bruchteil eines Jahres.

In Verbindung mit der Implementierung des neuen Ainslie/DAC-Modells wurde ein umfassender Wakemodellierungs-Test durchgeführt, in dem sich herausstellte, dass auch große Offshore-Windfarmen relativ genau modelliert werden können (siehe Validierungskapitel ). Das Modell Ainslie 1988 kann ohne DAC (Deep Array Correction, Korrektur für große Windfarmen) verwendet werden, dies wird aber bei größeren Windfarmen nicht funktionieren, da Ainslie 1988 selbst nur nahe Wakes berücksichtigt.

Die Turbulenzintensität, die gut mit der Stabilität korreliert, ist ein sehr entscheidender Parameter in der Wake-Modellierung. Sie wird für das Ainslie 1988-Modell und WakeBlaster als direkte Eingangsgröße verwendet, in den N.O.Jensen-Modellen indirekt über die Wake-Decay-Konstante (WDC).


Die Wake-Decay-Konstante (WDC)

Die Wake-Decay-Konstante (Wake decay constant, WDC) ist ein Parameter der Familie der N.O.Jensen-Wakemodelle, der Auswirkungen auf die Ausbreitung der Wake sowie auf die Zunahme der Windgeschwindigkeit im Wake-Kegel hat (siehe Wakemodell N.O.Jensen (RISØ/EMD)). EMD hat über viele Jahre Wakemodelle an laufenden Windfarmen getestet mit einem starken Fokus darauf, die Beziehung zwischen Wake-Decay-Konstante und Turbulenzintensität zu finden, die am besten funktioniert.

Aufgrund der hohen Bedeutung der Turbulenzintensität für die Wake-Decay-Konstante enthält PARK eine Möglichkeit, die Turbulenzintensität zu skalieren. Dies sollte z.B. für EMD-WRF Europe+ und vergleichbare Datensätze verwendet werden, bei denen hauptsächlich Offshore, aber auch bei mehreren Onshore-Standorten, Turbulenzintensitäten beobachtet wurden, die um einen Faktor von √2 (~1,41) zu niedrig liegen. Dies betrifft nicht den Vorgänger-Datensatz EMD-ConWx oder die aktuellen EMD-WRF On-demand Daten. Im Vergleich mit mehr als 200 Onshore-Masten hat sich in Bezug auf Turbulenzintensität der EMD-WRF Europe+Datensatz dagegen performanter gezeigt als der Vorgänger, weshalb die TI dort nicht mehr mit √2 korrigiert wird wie in den EMD-ConWx-Daten. Nichtsdestotrotz hat die TI in Mesoskalendaten eine hohe Unsicherheit. Es sollte daher angestrebt werden, gemessene TI am Standort oder einem vergleichbaren Standort zu verwenden, um einen Skalierungsfaktor für die Mesoskalen-TI zu ermitteln. Dieser Skalierungsfaktor kann dann verwendet werden, wenn eine Onshore-PARK-Berechnung durchgeführt wird.

Alternativ können die DTU-Empfehlungen der Tabelle unten verwendet werden, die im Mittel gut performen, die jedoch Abweichungen an untypischen Standorten nicht gut abdecken:

DTU-Empfehlung EMD-Empfehlung
N.O.Jensen (PARK1) PARK2 PARK1 PARK2
Offshore 0,05 (*) 0,06 WDC = 0,67 * TI (**) WDC = 0,80 * TI (**)
Onshore 0,075 0,09 WDC = 0,5 * TI (***) WDC = 0,6 * TI (***)
Erweitert (Getestet Onshore) WDC = 2,00 * TI - 0,07 (s.u.)

(*) frühere Empfehlung: 0,04

(**) frühere Empfehlung: wie Onshore

On-Offshore Übergangszone der WDC

(***) frühere Empfehlung (prä-3.6): PARK1: 0,4 * TI; PARK2: 0,48 * TI. Die Anpassung in 3.6 reduziert zum einen die früheren Inkonsistenzen in der Übergangszone zwischen On- und Offshore, bei der für Onshore-Standorte mit niedriger Rauigkeit (=niedrige Turbulenz) geringere WDC berechnet wurden als für Offshore-Standorte mit hoher Turbulenz (siehe Grafik rechts); zum anderen zeigte sich in weiteren Validierungsstudien, dass die neuen Werte besser passen.

Es muss darauf hingewiesen werden, dass es keinen Standardwert gibt, der für alle Standorte gilt. Die obigen Empfehlungen sind Erfahrungswerte, die an den meisten untersuchten Standorten am besten performt haben.


Offshore Die Tests zur Offshore-WDC (siehe Tabelle oben) sind im folgenden illustriert.


DE PARK(4.4).png


EMD hat TI-Messungen (5 - 15 m/s, der Bereich in dem Wakeverluste auftreten) von mehreren Offshore-Standorten gesammelt, um darzustellen, in welchem Bereich die TI Offshore erwartet werden kann.

Eine Formel, die eine grobe Annäherung beschreibt, ist in den Legendeneinträgen zur roten und schwarzen Linie oben gezeigt. Diese ist aber bei Offshore-Standorten nicht sehr nützlich, da sie extrem sensitiv gegenüber der Rauigkeitslänge ist, und was ist diese Offshore? Z0 = 0,0002 wird normalerweise verwendet, da dies aus Shear-Messungen extrapoliert werden kann (rote Linie). Aber in anderen Kontexten wird auch Z0 = 0 verwendet. Da ein Wert von 0 in der Formel oben zu einer Division durch Null führen würde, wird ersatzweise ein Wert von 0,000001 verwendet (schwarze Linie). Tatsächlich liegen die gemessenen Werte im Band zwischen der roten und der schwarzen Linie, dieses ist aber zu breit, um wirklich von Nutzen zu sein. Diese hohe Sensitivität gegenüber der Rauigkeitslänge ist vermutlich der Grund, warum der formelbasierte Ansatz, den windPRO Onshore empfiehlt (s.u.) für Offshore-Standorte nicht funktioniert. Stabilität spielt ebenfalls eine Rolle.

Die Messungen in der Grafik oben zeigen die Spannweite, innerhalb derer die TI lagen, aber auch wie diese sich mit der Nabenhöhe verändern. Bei neueren Windparks sind Nabenhöhen von 100-120 m üblich. Hier kann die TI vermutlich zwischen 5,5% und 7,5% variieren, abhängig vom Standort.

In den Rauigkeitsbasierten WDC-Listen in windPRO werden für normale Offshore-Turbulenz eine TI von 6% und für hohe Offshore-Turbulenz eine TI von 7,5% angenommen. Die Wake-Decay-Konstanten (WDC), die wir damit ermitteln, entsprechen der folgenden Tabelle:

PARK-1 PARK-2 PARK-1 PARK-2
TI Hohe TI (7,5%) Niedrige TI (6,0%)
Faktor 0,67 0,80 0,67 0,80
WDC 0,050 0,060 0,040 0,048

Die Empfehlung von DTU für PARK1 war ursprünglich WDC=0,04; jetzt WDC=0,05. Dies entspricht den obigen Werten für Niedrige und Hohe TI. Die DTU-Empfehlung für PARK2 lautet 0,06, was oben dem Wert für die hohe Turbulenz entspricht.

Liegt keine Messung vor, kann als grober Anhaltswert ein rauigkeitsbasierter Ansatz verwendet werden:

TI = A * k / ln(h/z0)

Mit:

A = 2,5
k = 0,4
h = Berechnungshöhe
z0 = Rauigkeitslänge

Die gewählten Konstanten basieren primär auf Pena Diaz 2016[4].

Hier ein Teil der Conclusion:

DE PARK(4.1).png


Die folgende Tabelle illustriert, wie die TI anhand des o.g. Ansatzes für zwei Höhen, 50 und 100 m (40 und 120 m bei Tabelle für windPRO 3.5), berechnet wird. Die entsprechende WDC (PARK2) ist TI * 0,8 für Offshore und TI * 0,6 für Onshore. Für die Konversion von Rauigkeitsklasse zu -länge wird eine einfache lineare Beziehung in einem Graph mit logarithmischer Y-Achse zugrunde gelegt (bzw. zwei Beziehungen, eine unter und eine über Rauigkeitsklasse 1; siehe darauffolgende Tabelle).


Rauigkeits- und Nabenhöhenabhängige Wake-Decay-Konstante - Werte in windPRO 3.6
Eingabe Berechnungshöhe (m)
Terraintyp Rauigkeits-
klasse
Rauigkeits-
länge
40 100
TI WDC_PARK2 TI WDC_PARK2
Sehr stabil -1,4 0,0000002 0,051 0,041 0,050 0,040
Offshore (geringere TI) 0 0,00001 0,065 0,052 0,062 0,050
Offshore 0 0,0002 0,080 0,064 0,076 0,061
Offshore (höhere TI) 0,5 0,0024 0,101 0,081 0,094 0,075
Sehr freie Felder (Very open) 1 0,03 0,13 0,081 0,12 0,074
Freie Felder (Open) 1,5 0,06 0,15 0,088 0,13 0,080
Strukturierte Felder (Mixed farmland) 2,0 0,11 0,16 0,098 0,15 0,088
Stark strukturierte Felder (Closed) 2,5 0,20 0,18 0,109 0,16 0,097
Bewaldet / komplex (Very closed) 3,0 0,39 0,21 0,123 0,18 0,108
Sehr bewaldet / komplex (Dense forest) 3,5 0,74 0,24 0,142 0,20 0,122
Rauigkeits- und Nabenhöhenabhängige Wake-Decay-Konstante - Werte in windPRO 3.5
Eingabe Berechnungshöhe (m)
Terraintyp Rauigkeitsklasse Rauigkeitslänge 40 120
TI WDC TI WDC
Sehr stabil -1,4 0,0000 0,052 0,021 0,049 0,020
Offshore *) 0 0,0002 0,082 0,055 0,075 0,050
Offshore (höhere TI) *) 0,5 0,0024 0,103 0,069 0,093 0,062
Sehr freie Felder (Very open) 1 0,029 0,14 0,055 0,12 0,048
Freie Felder (Open) 1,5 0,056 0,15 0,061 0,13 0,052
Strukturierte Felder (Mixed farmland) 2 0,106 0,17 0,067 0,14 0,057
Stark strukturierte Felder (Closed) 2,5 0,203 0,19 0,076 0,16 0,063
Bewaldet / komplex (Very closed) 3 0,388 0,22 0,086 0,17 0,070
Sehr bewaldet / komplex (Dense forest) 3,5 0,741 0,25 0,100 0,20 0,079
*) Diese Zeilen werden mit einer alternativen Formelbeziehung zwischen TI und WDC berechnet, siehe weiter oben.

Die Konvertierung von Rauigkeitsklasse zu Rauigkeitslänge wird entsprechend der Tabelle unten als lineare Beziehungen in einer logarithmischen Darstellung berechnet. Beachten Sie, dass es zwei lineare Beziehungen gibt, eine unter Klasse 1 und eine darüber.

Klasse Länge
0 0,0002
1 0,03
2 0,1
3 0,4

TI und Empfehlungen zur WDC von windPRO und DTU im Vergleich:

DE PARK(4.5).png

Beachten Sie, dass sich diese Empfehlungen auf PARK2 beziehen. Für PARK1 müssen die Werte durch 1,2 geteilt werden.

windPRO ermittelt seit Version 3.6 die Wake-Decay-Konstante basierend auf einer Rauigkeitsangabe (durch Anwender) für unterschiedliche Nabenhöhen in der Berechnung individuell (siehe hier).

In zeitreihenbasierten Berechnungen (ab windPRO 3.0) kann ein Umgebungsturbulenz-Signal in der Zeitreihe verwendet werden, um für den jeweiligen Zeitstempel die Wake-Decay-Konstante individuell zu ermitteln. Wird für das Turbulenzsignal eine alternative Zeitreihe verwendet, die kürzer ist als die, die für die Berechnung verwendet wird, so wird nur der Zeitraum verwendet, der in beiden Zeitreihen repräsentiert ist.

Der wissenschaftliche Hintergrund der neuen Wake-Decay-Empfehlungen auf Basis der Turbulenzintensität wird in Peña, Réthoré und van der Laan 2016[4] im Kapitel 2.1.2 "The wake decay coefficient" erläutert. Beachten Sie, dass dort ein Konvertierungsfaktor von (TI zu WDC) von ~0,4 für PARK1 ermittelt wird (entsprechend 0,48 für PARK2). Mehrere Validierungsfälle weisen inzwischen darauf hin, dass diese Werte etwas zu niedrig sind.

Validierungsstudien zur Modellierung von großen Windfarmen und Empfehlungen

Aus Nygaard/Hansen: Wake effects between two neighbouring wind farms[5]:

In general, the predictions of the simple wake model we have tested are in good agreement with the observations. However, the usefulness of the model for large offshore wind farms has been put into question by prior assertions that the model systematically underestimates the wake losses inside large wind farms. The existence of such a ‘deep array effect’ would imply that the model was insufficient or needed corrections. In this study, we find no evidence of a systematic deep array effect, despite comparing the model with observations along a row of 26 turbines! This matches the conclusion of previous research on other large offshore arrays [5]. When comparing the Nysted wake losses before and after Rødsand II, we find that the additional wake loss from the neighbouring wind farm is roughly confined to the first few rows in the downstream wind farm.

Siehe auch Nygaard: Wakes in very large wind farms and the effect of neighbouring wind farms[6]


Einige der umfassendsten Studien bezüglich Wakeverlusten zeigen, dass das Originale N.O.Jensen-Modell Wakeverluste gut handhabt, auch für große Windfarmen. In der letztgenannten Quelle wird erwähnt, dass N.O. Jensen in einer Sektion des London Array, die getestet wurde, die Verluste in den hinteren Reihen unterschätzt. Es wird jedoch auch angemerkt, dass dei Turbulenz der Testdaten sehr gering ist. Dergleichen wurde von EMD bei einer Windfarm in Ägypten beobachtet, dass nämlich bei niedrigen Turbulenzen die Wakeverluste massiv zunehmen. Dies kann in der Modellrechnung berücksichtigt werden, indem die Wake-Decay-Konstante (WDC) reduziert wird.

EMD empfiehlt daher das N.O.Jensen-Modell für Prognoseberechnungen. PARK2 scheint etwas besser zu sein als PARK1 (Original-N.O.Jensen), PARK2 sollte daher die bevorzugte Wahl sein. Achten Sie auf die Turbulenz und wählen Sie die Wake-Decay-Konstante (WDC) darauf basierend aus, wie zuvor beschrieben - dies ist der Schlüsselparameter, um mit dem Modell korrekte Ergebnisse zu erzielen. Der beste Weg, die Turbulenz zu berücksichtigten, ist die zeitreihenbasierte Berechnung (siehe Scaler), bei der die WDC als Funktion der Turbulenzintensität zeitstempelweise berechet wird. Achten Sie weiterhin auf die Ct-Kennlinien. Es ist schwierig, zu beurteilen, ob diese korrekt sind, aber Vergleiche mit ähnlichen WEA-Modellen können Hinweise geben, ob die Ct-Kennlinie plausibel ist.

Für einreihige Projekte ist besondere Vorsicht geboten. Hier werden die Wakeverluste mit normalen Wakemodellen zu hoch berechnet, da sie den ständigen Zufluss von ungestörtem Wind auf beiden Seiten der WEA-Reihe nicht berücksichtigen. Weitere Informationen siehe Kapitel Wakemodell-Validierungstests (Englisch).


Mögliche Verdrehung der Windrichtung aufgrund von Koordinatensystem-Konvertierung

Die WAsP-Software, die für die Modellierung der Windverhältnisse über das Gelände zuständig ist, operiert ausschließlich mit rechtwinkligen Koordinatensystemen. Bei diesen entspricht Gitternord (also der Punkt, auf den eine Koordinatenlinie in Richtung Nord zeigt) nicht unbedingt geographisch Nord (also dem Punkt, auf den die Längengrade in einem geographischen System zulaufen), sondern die Nordrichtung ist je nach Lage des Standorts mehr oder weniger gegenüber geographisch Nord verdreht.

Da einige rechtwinklige Koordinatensysteme massive Verdrehungen gegenüber geographisch Nord haben, konvertiert windPRO alle Koordinaten vor der Übergabe an WAsP in das Koordinatensystem UTM WGS84 (Zone des Standortzentrums), wodurch die Verdrehung auf maximal +/- 3° reduziert wird (an den Zonenrändern). Da WAsP die Windrichtungen in Bezug auf UTM WGS84 behandelt, muss auch die anschließende Wake-Berechnung, die in windPRO durchgeführt wird, dasselbe Koordinatensystem verwenden, um die Einführung eines zusätzlichen Fehlers zu vermeiden.

Problematisch bleibt dennoch, dass Windmessungen häufig auf geographisch Nord kalibriert sind, so dass die Angaben zur Windrichtung und das verwendete Koordinatengitter nicht vollständig konform sind. Mit der genannten Lösung in windPRO wird dies zu einem marginalen Problem; ist eine vollständige Kompensation gewünscht, sollte beim Import der Winddaten ins METEO-Objekt ein Offset auf die Windrichtung angewandt werden. Da die Genauigkeit der Richtungsmessung dies selten rechtfertigt und der Effekt geringfügig ist, ist dies jedoch keine allgemeine Empfehlung. Das für die WAsP-Berechnung verwendete Koordinatensystem sowie dessen Verdrehung gegenüber Gitternord werden auf dem PARK-Hauptergebnis in den ersten Zeilen angegeben. Dies ist auch eine hilfreiche Angabe, um Änderungen in Berechnungsergebnissen nachzuvollziehen, die tatsächlich nur auf die Verschiebung des Standortzentrums in eine andere Zone (und damit der Berechnungszone) zurückzuführen sind.


Wakemodell N.O.Jensen (RISØ/EMD)

Das N.O. Jensen-Modell verwendet eine vereinfachte Beschreibung des Windgeschwindigkeitsprofils der 'wake' über die Wake-Decay-Konstante (Ausbreitungskonstante; 'wake decay constant'; WDC):


DE PARK(3).png


mit

v = Windgeschwindigkeit im Abstand x hinter dem Rotor
u = Windgeschwindigkeit unmittelbar vor dem Rotor
R = Rotorradius
α = Wake-Decay-Konstante (WDC)


Der Wert 2/3 steht für eine Annäherung an den Ct-Wert – In WindPRO wird für jedes Windgeschwindigkeits-Intervall der tatsächliche Ct-Wert angesetzt.

Die folgende Abbildung zeigt die Grundidee des Modells. Der Strömungsnachlauf einer WEA stellt nach den physikalischen Gesetzmäßigkeiten der Impuls- und Massenerhaltung einen Bereich mit geminderter Windgeschwindigkeit und höherer Turbulenzintensität dar. Die resultierende Strömungsänderung ist u.a. von den geometrischen Abmessungen und den Strömungseigenschaften des WEA-Rotors, der Wake-Decay-Konstante (WDC) sowie den spezifischen Windverhältnissen am Standort der WEA abhängig. Der Wert der Wake-Decay-Konstante entspricht dabei der Aufweitung des Strömungskegels pro Meter Nachlauf, z.B. führt eine Wake-Decay-Konstante von 0,075 zu einer Aufweitung von 7,5 cm/m bzw. einem Winkel Θ von ca. 4 Grad. Weitere Anmerkungen zur Bestimmung der Wake-Decay-Konstante folgen weiter unten.


DE PARK(4).png


Zusätzlich zur Berechnung von Einzelwakes wird ein Modell benötigt, um die Wakes mehrerer WEA, die auf eine WEA einwirken, zu summieren, das sog. Wake Combination Model. Hierfür wird die Wurzel der Summe der Quadrate der Windgeschwindigkeits-Reduktionen der einzelnen WEA gebildet. Um der Begrenzung des Wake-Kegels einer WEA durch die Erdoberfläche Rechnung zu tragen, fließt in das Modell ein Satz unter die Erdoberfläche gespiegelte WEA ein.


N.O.Jensen (RISØ/EMD) PARK2 2018

Das PARK2-Modell, das von DTU mit WAsP 12 eingeführt wurde und seit windPRO 3.2 SP2 (Service Pack 2) identisch in windPRO implementiert wurde, wird als sehr erfolgreich betrachtet, auch in Bezug auf sehr große Windfarmen ("Deep Arrays").

Das PARK2-Modell basiert auf dem Wakeberechnungs-Konzept von N.O.Jensen; was diesem gegenüber im Detail geändert wurde, ist dieser Poster-Präsentation[7] zu entnehmen.

Die wichtigste Änderung ist das Modell zur Kombination mehrerer Wakes, die an einer WEA auftreten (Wake combination model) von einem Ansatz, der auf der Wurzel der Summe der quadrierten Windgeschwindigkeits-Reduktionen basierte, zu einer linearen Summierung. In diesem neuen Rahmen müssen dann aber höhere Wake-Decay-Konstanten angesetzt werden. Weiteres zur Wake-Decay-Konstante weiter oben.


Eddy Viscosity Model (J.F. Ainslie) mit DAC (Deep Array Correction)

Die 1986er-Version des Eddy-Viscosity- oder Ainslie-Modells wurde in 2005 implementiert, es zeigte sich jedoch, dass es für größere Windfarmen nicht gut performt; das Modell wurde deshalb nicht weiter verfolgt. Auf Anwenderwunsch wurde das Modell in windPRO 3.5 erneut aufgegriffen, diesmal basierend auf den verbesserten Modellbeschreibungen von 1988. Auch dieses Modell handhabt die Wakes in großen Windfarmen nicht gut, sondern unterschätzt die Wakeverluste signifikant. Es wurde daher ein selbst entwickeltes Modell zur Korrektur dieses Problems implementiert, eine sogenannte DAC (Deep-Array-Correction). Die windPRO-Implementierung der DAC basiert auf wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu dem Thema und wurde umfangreich mit verschiedenen Windpark-Konfigurationen getestet (siehe Kapitel Wakemodell-Validierungstests (Englisch)).

Die 1988-Version des Ainslie-Modells mit DAC berechnet Wakeverluste in derselben Größenordnung wie N.O.Jensen und WakeBlaster. Es reagiert jedoch weniger sensibel auf Änderungen der Turbulenzintensität, da es bsi niedrigen Turbulenzintensitäten die berechneten Wakeverluste nicht ausreichend erhöht. Weiterhin erweist sich das Modell als zu konservativ für die Anlagengenerationen mit 8 MW und mehr - hier werden zu hohe Wakeverluste berechet.

Haupteingabe für das Ainslie-Modell ist die Turbulenzintensität, die über dasselbe Menü definiert wird wie die Wake-Decay-Konstante für das N.O.Jensen-Modell:

DE PARK(48).png


Das Ainslie 1988-Modell kann via Modellparameter bearbeiten mit den folgenden Modellparametern modifiziert werden:


DE PARK(47).png

Die wichtigsten Parameter sind die Rauigkeitseinstellungen für das DAC-Modell. Diese wurden umfassend für Offshore getesetet. Für Onshore-Projekte gibt es bisher nur Empfehlungen bezüglich der Rauigkeits-Einstellungen für Rauigkeitsklasse 1. Mit der Option Benutzerdefiniert können alle Parameter frei definiert werden. Weitere Informationen finden Sie im Kapitel Wakemodell-Validierungstests (Englisch).

Die NO2005-Implementierung des N.O.Jensen-Wakemodells

In 2005 wurde in windPRO eine Implementierung des N.O.Jensen-Wakemodells unter dem Namen N.O.Jensen (EMD) 2005 (kurz: NO2005) eingeführt. Dieses sollte das Original-N.O.Jensen-Modell nicht ersetzen, sondern in der Form ergänzen, dass bestimmte Teilergebnisse leichter zugänglich sind und so eine bessere Integration in das PARK-Modul möglich ist. Bestimmte Typen von erweiterten Optionen in PARK (z.B. Scaler-Berechnungen) waren nur mit NO2005 möglich. Seit den ersten Tests war bekannt, dass NO2005 etwas geringere Wakeverluste als das Original berechnet[8].

Neue Testreihen im Jahr 2016 mit Daten großer Windfarmen[9] offenbarten, dass mit zunehmender Größe der Windfarmen die Wake-Effekte gegenüber dem Original N.O.Jensen-Wakemodell immer stärker unterschätzt werden. Seit windPRO 3.2 empfiehlt EMD deshalb die Verwendung des NO2005-Modells nicht mehr und hat stattdessen den Anwendungsbereich des Original-N.O.Jensen-Modells erweitert, so dass es jetzt auch in Scaler-Berechnungen verwendet werden kann.

NO2005 bleibt weiterhin als alternatives Modell verfügbar, da hier in Scaler-Berechnungen eine experimentelle Anpassung der Wake-Decay-Konstante anhand der Anzahl der vorgelagerten WEA möglich ist (siehe PARK: Register Wake). Dies ist insbesondere in Post-Construction-Analysen eine wertvolle Option zum Fein-Tuning des Wakemodells.


Implementierung des WakeBlaster-Modells

WakeBlaster[10] als externes Modell ist eine interessante Alternative, deren Berechnungsmethode sowohl vom N.O.Jensen- als auch vom Ainslie-Konzept abweicht. Dennoch berechnet WakeBlaster Wakeverluste in deiner ähnlichen Größenordnung wie die N.O.Jensen-Modelle, kann aber abhängig vom Windfarm-Layout auch einige Abweichungen zeigen. WakeBlaster kann nur bei Zeitreihen-basierten PARK-Berechnungen ausgewählt werden (siehe WakeBlaster).


Weiterführende Seiten


Referenzen:

  1. A. R. Meyer Forsting, "Modelling Wind Turbine Inflow: The Induction Zone," PhD Thesis, vol. 10, no. 4, pp. 1–52, 2017, doi: 10.11581/DTU.
  2. A. Troldborg, Niels and Meyer Forsting, “A simple model of the wind turbine induction zone derived from numerical simulations,” Wind Energy, vol. 8, 2017, doi: 10.1002/we.2137.
  3. E. Branlard and M. Gaunaa, “Cylindrical vortex wake model: Right cylinder,” Wind Energy, vol. 524, no. 1, pp. 1973–1987, 2014, doi: 10.1002/we.1800.
  4. 4.0 4.1 Pena Diaz, A., Réthoré, P-E., & van der Laan, P. (2016). On the application of the Jensen wake model using a turbulence-dependent wake decay coefficient: the Sexbierum case. Wind Energy, 19, 763–776. DOI: 10.1002/we.1863 Paper bei http://orbit.dtu.dk (letzter Abruf: 15.10.2018)
  5. Nicolai Gayle Nygaard and Sidse Damgaard Hansen 2016 J. Phys.: Conf. Ser. 753 032020; Paper bei http://iopscience.iop.org (letzter Abruf 15.10.2018)
  6. Wakes in very large wind farms and the effect of neighbouring wind farms; Nicolai Gayle Nygaard 2014 J. Phys.: Conf. Ser. 524 012162 / http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/524/1/012162/pdf
  7. Rathmann, O. S., Hansen, B. O., Leon, J. P. M., Hansen, K. S., & Mortensen, N. G. (2017). Validation of the Revised WAsP Park Model. Poster session presented at WindEurope 2017, Amsterdam, Netherlands.
  8. siehe https://www.emd.dk/files/PSO%20projekt%205899.pdf
  9. siehe http://help.emd.dk/WindPRO/content/TechNotes/TechNote_5_Park%20model%20revision.pdf
  10. https://proplanen.info/wakeblaster
  11. Nicolai Gayle Nygaard and Sidse Damgaard Hansen 2016 J. Phys.: Conf. Ser. 753 032020; Paper bei http://iopscience.iop.org (letzter Abruf 15.10.2018)
  12. Rathmann, O. S., Hansen, B. O., Leon, J. P. M., Hansen, K. S., & Mortensen, N. G. (2017). Validation of the Revised WAsP Park Model. Poster session presented at WindEurope 2017, Amsterdam, Netherlands.
  13. Wakes in very large wind farms and the effect of neighbouring wind farms; Nicolai Gayle Nygaard 2014 J. Phys.: Conf. Ser. 524 012162 / http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/524/1/012162/pdf



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Energieberechnungen Einführung Datengrundlage (Windmessungen, Regionale Windstatistiken, Mesoskalen-Winddaten, Geländedaten, WEA)
Scaler: EinführungScaler vs. regionale WindstatistikGelände-ScalingRIX-EinstellungenVerdrängungshöheTurbulenzPost-Kalibrierung
PARK: ÜberblickWakeverlust-Modell ♦ PARK-Berechnungstypen (Alle, WAsP, WAsP-CFD, Ressourcenkarte, Meso-Daten-Zeitreihe, Messdaten-Zeitreihe) ♦ PARK-ErgebnisseWakeBlaster
Register in PARK: Optionen (Standard)Optionen (Scaler)Wake (nur bei Scaler)WEAWindScalerWEA<>WinddatenCFD-ErgebnisdateienWEA<>WindstatistikRessource-DateienBlockageCurtailmentVerdrängungshöhe Register RIXLeistungskennlinieKostenWakeBlaster (nur bei Scaler) 2.9 Zeitliche Variation
Langzeitkorrektur (MCP) Überblick Zeitreihen Einstellungen Session Justierung Modell-Input Konzept-WahlErgebnis als Langzeitreihe (Methoden: Einfaches WG-Scaling, Regression, Matrix, Neuronales Netz) ♦ Ergebnis als Kurzzeitreihe (Methode: Skalierung der lokalen Zeitreihe) ♦ MCP-Berichte
Module und Werkzeuge für vorbereitende Berechnungen ÜberblickVerdrängungshöhen-RechnerORARIX-KorrekturMETEO (Berechnungsmodul)ATLASWAsP interfaceWAsP-CFDRESOURCESTATGENKontakt zu anderen CFD-ProgrammenLOSS & UNCERTAINTY→Ergebnislayer
Validierungswerkzeuge für Modelle und Daten Überblick→METEO-Objekt→METEO-AnalyzerMCP→PERFORMANCE CHECK
Validierungen (Englisch) MCP-ValidierungMesodaten LangzeitkonsistenzWakemodell-Validierungstests