Investigations of Vertical-Axis Wind-Turbine Group Synergy Using an Actuator Line Model
Notice bibliographique
Résumé
The presence of power augmentation effects, or synergy, in vertical-axis wind turbines (VAWTs) offers unique opportunities for enhancing wind-farm performance. This paper uses an open-source actuator-line-method (ALM) code library for OpenFOAM (turbinesFoam) to conduct an investigation into the synergy patterns within two- and three-turbine VAWT arrays. The application of ALM greatly reduces the computational cost of simulating VAWTs by modelling turbines as momentum source terms in the Navier–Stokes equations. In conjunction with an unsteady Reynolds-Averaged Navier–Stokes (URANS) approach using the k-ω shear stress transport (SST) turbulence model, the ALM has proven capable of predicting VAWT synergy. The synergy of multi-turbine cases is characterized using the power ratio which is defined as the power coefficient of the turbine cluster normalized by that for turbines in isolated operation. The variation of the power ratio is characterized with respect to the array layout parameters, and connections are drawn with previous investigations, showing good agreement. The results from 108 two-turbine and 40 three-turbine configurations obtained using ALM are visualized and analyzed to augment the understanding of the VAWT synergy landscape, demonstrating the effectiveness of various layouts. A novel synergy superposition scheme is proposed for approximating three-turbine synergy using pairwise interactions, and it is shown to be remarkably accurate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».