2019年全球風(fēng)電激增,但可持續(xù)嗎?全球超過340,000臺風(fēng)力渦輪機(jī)產(chǎn)生了超過591吉瓦的電力。在美國,風(fēng)力發(fā)電為3200萬戶家庭供電,并維持了500家美國工廠。此外,得益于美國和中國蓬勃發(fā)展的海上和陸上項目,2019年風(fēng)電增長了19%。
“這項研究是第一份詳細(xì)的研究,旨在為風(fēng)能如何從目前美國電力供應(yīng)的7%擴(kuò)展到美國能源部國家可再生能源實驗室(NREL)概述的到2030年實現(xiàn)20%的目標(biāo)發(fā)展提供方案。 )。”該研究的合著者,康奈爾大學(xué)地球與大氣研究系教授Sara C. Pryor說。普賴爾(Pryor)和合著者在2020年2月的《自然科學(xué)報告》上發(fā)表了風(fēng)力發(fā)電研究。
康奈爾大學(xué)(Cornell)的研究調(diào)查了在不使用額外土地的情況下如何實現(xiàn)風(fēng)力渦輪機(jī)裝機(jī)容量擴(kuò)展的合理情況。他們的結(jié)果表明,美國在不改變整個系統(tǒng)效率的前提下,可以將裝機(jī)容量提高一倍甚至四倍。而且,額外的容量對當(dāng)?shù)氐臍夂蛴绊懞苄?。這部分是通過部署下一代大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)來實現(xiàn)的。
這項研究著眼于潛在的陷阱,即在給定區(qū)域添加更多的渦輪機(jī)是否會降低其發(fā)電量甚至破壞當(dāng)?shù)氐臍夂?,這種現(xiàn)象是由“風(fēng)力渦輪機(jī)尾流”引起的。就像摩托艇后面的水流一樣,風(fēng)力渦輪機(jī)會產(chǎn)生一股緩慢,斷斷續(xù)續(xù)的空氣,最終散布并恢復(fù)其動量。普賴爾說:“這種影響已經(jīng)受到業(yè)界廣泛的建模多年,并且建模仍然是一個高度復(fù)雜的動力。”
研究人員使用由國家大氣研究中心開發(fā)的廣泛使用的天氣研究預(yù)測(WRF)模型進(jìn)行了模擬。他們在美國東部地區(qū)應(yīng)用了該模型,而美國東部是目前全國風(fēng)能容量的一半。普賴爾說:“然后我們找到了在美國東部運行的所有18,200臺風(fēng)力渦輪機(jī)的位置以及它們的渦輪機(jī)類型。”她補(bǔ)充說,這些位置來自2014年NREL研究發(fā)表時的數(shù)據(jù)。
“對于該地區(qū)的每臺風(fēng)力渦輪機(jī),我們都確定了它們的物理尺寸(高度),功率和推力曲線,以便在每個10分鐘的仿真期間,我們可以在WRF中使用風(fēng)電場參數(shù)化來計算每臺渦輪機(jī)將產(chǎn)生多少功率以及喚醒的范圍有多大,”她說。功率和尾流都是沖擊渦輪的風(fēng)速以及當(dāng)?shù)亟乇須夂蛴绊懙暮瘮?shù)。他們以4 km x 4 km的網(wǎng)格分辨率進(jìn)行了模擬,以提供詳細(xì)的本地信息。
作者之所以選擇兩組模擬年份,是因為由于自然氣候的變化,風(fēng)資源每年都在變化。普賴爾說:“我們的模擬是在風(fēng)速較高(2008年)和風(fēng)速較低(2015/16年)的一年中進(jìn)行的,”由于厄爾尼諾-南方濤動的氣候年際變化。普賴爾說:“在過去的兩年中,我們都是在沒有風(fēng)力渦輪機(jī)存在/不起作用的情況下對一個基本案例進(jìn)行了模擬,因此我們可以以此為參考來描述風(fēng)力渦輪機(jī)對當(dāng)?shù)貧夂虻挠绊憽?rdquo;
然后從2014年開始對風(fēng)力渦輪機(jī)機(jī)群進(jìn)行模擬,然后將裝機(jī)容量提高一倍,裝機(jī)容量提高四倍,這代表了2030年實現(xiàn)20%的風(fēng)力渦輪機(jī)電力供應(yīng)所必需的容量。“使用這三種情況,我們可以評估每種情況下將產(chǎn)生多少電力,因此,如果電力生產(chǎn)與裝機(jī)容量成線性比例,或者如果滲透率很高,則由于喚醒而導(dǎo)致的生產(chǎn)損失將開始降低效率,普賴爾說。
這些模擬在計算上要求很高。仿真域在水平方向上超過675個網(wǎng)格單元,在675個網(wǎng)格中,在垂直方向上超過41層。“我們所有的模擬都是在能源部國家能源研究科學(xué)計算中心(NERSC)的計算資源Cori中執(zhí)行的。本文中介紹的模擬在Cori上消耗了超過500,000個CPU小時,并且歷時一個日歷年才能在NERSC Cray上完成該資源是為大規(guī)模并行計算而設(shè)計的,而不是為分析所得的仿真輸出而設(shè)計的,” Pryor說。
“因此,我們所有的分析都是在XSEDE Jetstream資源上使用MATLAB中的并行處理和大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行的,” Pryor補(bǔ)充說。極限科學(xué)與工程發(fā)現(xiàn)環(huán)境(XSEDE)將超級計算機(jī)資源和專業(yè)知識授予研究人員,并且由美國國家科學(xué)基金會(NSF)資助。
由NSF資助的Jetstream云環(huán)境得到了印第安納大學(xué),亞利桑那大學(xué)和德克薩斯高級計算中心(TACC)的支持。Jetstream是可配置的大規(guī)模計算資源,它利用按需和持久虛擬機(jī)技術(shù)來支持比當(dāng)前NSF資源所能容納的范圍更廣泛的軟件環(huán)境和服務(wù)。“我們的工作在風(fēng)力渦輪機(jī)描述的詳細(xì)程度,使用自洽的預(yù)測以增加裝機(jī)容量,研究范圍的大小以及模擬的持續(xù)時間方面是史無前例的,” Pryor說。但是,她承認(rèn)不確定性是參數(shù)化風(fēng)力渦輪機(jī)對大氣特別是下游尾流恢復(fù)的參數(shù)的最佳方法。
該團(tuán)隊目前正在研究如何設(shè)計,測試,開發(fā)和改進(jìn)用于WRF的風(fēng)電場參數(shù)化??的螤枅F(tuán)隊最近在《應(yīng)用氣象與氣候?qū)W報》上發(fā)表了有關(guān)此問題的出版物,其中所有分析都是在XSEDE資源上進(jìn)行的(這次是在TACC系統(tǒng)Wrangler上進(jìn)行的),并要求其他XSEDE資源來進(jìn)一步推進(jìn)該研究。
研究作者說,風(fēng)能在減少能源生產(chǎn)中的二氧化碳排放中可以發(fā)揮更大的作用。風(fēng)力渦輪機(jī)在運行三到七個月后即可償還與部署和制造相關(guān)的終生碳排放。這幾乎相當(dāng)于近30年的無碳發(fā)電。
“我們的工作旨在為該行業(yè)的發(fā)展提供信息,并確保以最大程度地利用風(fēng)能發(fā)電的方式來完成這項工作,從而繼續(xù)保持風(fēng)能能源成本不斷降低的趨勢。這將通過確保持續(xù)不斷的發(fā)展使商業(yè)和家庭用電用戶受益低電價,同時通過轉(zhuǎn)向低碳能源供應(yīng)來幫助減少全球氣候變化,”普賴爾說。
普賴爾說:“能源系統(tǒng)很復(fù)雜,風(fēng)能資源的大氣驅(qū)動因素從幾秒到幾十年不等。要充分了解風(fēng)力渦輪機(jī)的最佳放置位置以及要部署的風(fēng)力渦輪機(jī),需要長期,高保真度。 ,以及在高性能計算系統(tǒng)上的高分辨率數(shù)值模擬。對美國各地的風(fēng)資源進(jìn)行更好的計算可以確保更好的決策和更好,更穩(wěn)定的能源供應(yīng)。”
“這項研究是第一份詳細(xì)的研究,旨在為風(fēng)能如何從目前美國電力供應(yīng)的7%擴(kuò)展到美國能源部國家可再生能源實驗室(NREL)概述的到2030年實現(xiàn)20%的目標(biāo)發(fā)展提供方案。 )。”該研究的合著者,康奈爾大學(xué)地球與大氣研究系教授Sara C. Pryor說。普賴爾(Pryor)和合著者在2020年2月的《自然科學(xué)報告》上發(fā)表了風(fēng)力發(fā)電研究。
康奈爾大學(xué)(Cornell)的研究調(diào)查了在不使用額外土地的情況下如何實現(xiàn)風(fēng)力渦輪機(jī)裝機(jī)容量擴(kuò)展的合理情況。他們的結(jié)果表明,美國在不改變整個系統(tǒng)效率的前提下,可以將裝機(jī)容量提高一倍甚至四倍。而且,額外的容量對當(dāng)?shù)氐臍夂蛴绊懞苄?。這部分是通過部署下一代大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)來實現(xiàn)的。
這項研究著眼于潛在的陷阱,即在給定區(qū)域添加更多的渦輪機(jī)是否會降低其發(fā)電量甚至破壞當(dāng)?shù)氐臍夂?,這種現(xiàn)象是由“風(fēng)力渦輪機(jī)尾流”引起的。就像摩托艇后面的水流一樣,風(fēng)力渦輪機(jī)會產(chǎn)生一股緩慢,斷斷續(xù)續(xù)的空氣,最終散布并恢復(fù)其動量。普賴爾說:“這種影響已經(jīng)受到業(yè)界廣泛的建模多年,并且建模仍然是一個高度復(fù)雜的動力。”
研究人員使用由國家大氣研究中心開發(fā)的廣泛使用的天氣研究預(yù)測(WRF)模型進(jìn)行了模擬。他們在美國東部地區(qū)應(yīng)用了該模型,而美國東部是目前全國風(fēng)能容量的一半。普賴爾說:“然后我們找到了在美國東部運行的所有18,200臺風(fēng)力渦輪機(jī)的位置以及它們的渦輪機(jī)類型。”她補(bǔ)充說,這些位置來自2014年NREL研究發(fā)表時的數(shù)據(jù)。
“對于該地區(qū)的每臺風(fēng)力渦輪機(jī),我們都確定了它們的物理尺寸(高度),功率和推力曲線,以便在每個10分鐘的仿真期間,我們可以在WRF中使用風(fēng)電場參數(shù)化來計算每臺渦輪機(jī)將產(chǎn)生多少功率以及喚醒的范圍有多大,”她說。功率和尾流都是沖擊渦輪的風(fēng)速以及當(dāng)?shù)亟乇須夂蛴绊懙暮瘮?shù)。他們以4 km x 4 km的網(wǎng)格分辨率進(jìn)行了模擬,以提供詳細(xì)的本地信息。
作者之所以選擇兩組模擬年份,是因為由于自然氣候的變化,風(fēng)資源每年都在變化。普賴爾說:“我們的模擬是在風(fēng)速較高(2008年)和風(fēng)速較低(2015/16年)的一年中進(jìn)行的,”由于厄爾尼諾-南方濤動的氣候年際變化。普賴爾說:“在過去的兩年中,我們都是在沒有風(fēng)力渦輪機(jī)存在/不起作用的情況下對一個基本案例進(jìn)行了模擬,因此我們可以以此為參考來描述風(fēng)力渦輪機(jī)對當(dāng)?shù)貧夂虻挠绊憽?rdquo;
然后從2014年開始對風(fēng)力渦輪機(jī)機(jī)群進(jìn)行模擬,然后將裝機(jī)容量提高一倍,裝機(jī)容量提高四倍,這代表了2030年實現(xiàn)20%的風(fēng)力渦輪機(jī)電力供應(yīng)所必需的容量。“使用這三種情況,我們可以評估每種情況下將產(chǎn)生多少電力,因此,如果電力生產(chǎn)與裝機(jī)容量成線性比例,或者如果滲透率很高,則由于喚醒而導(dǎo)致的生產(chǎn)損失將開始降低效率,普賴爾說。
這些模擬在計算上要求很高。仿真域在水平方向上超過675個網(wǎng)格單元,在675個網(wǎng)格中,在垂直方向上超過41層。“我們所有的模擬都是在能源部國家能源研究科學(xué)計算中心(NERSC)的計算資源Cori中執(zhí)行的。本文中介紹的模擬在Cori上消耗了超過500,000個CPU小時,并且歷時一個日歷年才能在NERSC Cray上完成該資源是為大規(guī)模并行計算而設(shè)計的,而不是為分析所得的仿真輸出而設(shè)計的,” Pryor說。
“因此,我們所有的分析都是在XSEDE Jetstream資源上使用MATLAB中的并行處理和大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行的,” Pryor補(bǔ)充說。極限科學(xué)與工程發(fā)現(xiàn)環(huán)境(XSEDE)將超級計算機(jī)資源和專業(yè)知識授予研究人員,并且由美國國家科學(xué)基金會(NSF)資助。
由NSF資助的Jetstream云環(huán)境得到了印第安納大學(xué),亞利桑那大學(xué)和德克薩斯高級計算中心(TACC)的支持。Jetstream是可配置的大規(guī)模計算資源,它利用按需和持久虛擬機(jī)技術(shù)來支持比當(dāng)前NSF資源所能容納的范圍更廣泛的軟件環(huán)境和服務(wù)。“我們的工作在風(fēng)力渦輪機(jī)描述的詳細(xì)程度,使用自洽的預(yù)測以增加裝機(jī)容量,研究范圍的大小以及模擬的持續(xù)時間方面是史無前例的,” Pryor說。但是,她承認(rèn)不確定性是參數(shù)化風(fēng)力渦輪機(jī)對大氣特別是下游尾流恢復(fù)的參數(shù)的最佳方法。
該團(tuán)隊目前正在研究如何設(shè)計,測試,開發(fā)和改進(jìn)用于WRF的風(fēng)電場參數(shù)化??的螤枅F(tuán)隊最近在《應(yīng)用氣象與氣候?qū)W報》上發(fā)表了有關(guān)此問題的出版物,其中所有分析都是在XSEDE資源上進(jìn)行的(這次是在TACC系統(tǒng)Wrangler上進(jìn)行的),并要求其他XSEDE資源來進(jìn)一步推進(jìn)該研究。
研究作者說,風(fēng)能在減少能源生產(chǎn)中的二氧化碳排放中可以發(fā)揮更大的作用。風(fēng)力渦輪機(jī)在運行三到七個月后即可償還與部署和制造相關(guān)的終生碳排放。這幾乎相當(dāng)于近30年的無碳發(fā)電。
“我們的工作旨在為該行業(yè)的發(fā)展提供信息,并確保以最大程度地利用風(fēng)能發(fā)電的方式來完成這項工作,從而繼續(xù)保持風(fēng)能能源成本不斷降低的趨勢。這將通過確保持續(xù)不斷的發(fā)展使商業(yè)和家庭用電用戶受益低電價,同時通過轉(zhuǎn)向低碳能源供應(yīng)來幫助減少全球氣候變化,”普賴爾說。
普賴爾說:“能源系統(tǒng)很復(fù)雜,風(fēng)能資源的大氣驅(qū)動因素從幾秒到幾十年不等。要充分了解風(fēng)力渦輪機(jī)的最佳放置位置以及要部署的風(fēng)力渦輪機(jī),需要長期,高保真度。 ,以及在高性能計算系統(tǒng)上的高分辨率數(shù)值模擬。對美國各地的風(fēng)資源進(jìn)行更好的計算可以確保更好的決策和更好,更穩(wěn)定的能源供應(yīng)。”