Large-Eddy Simulation of Utility-Scale Wind Farm Sited over Complex Terrain
Notice bibliographique
Résumé
The realm of wind energy is a rapidly expanding renewable energy technology. Wind farm developers need to understand the interaction between wind farms and the atmospheric flow over complex terrain. Large-eddy simulations provide valuable data for gaining further insight into the impact of rough topography on wind farm performance. In this article, we report the influence of spatial heterogeneity on wind turbine performance. We conducted numerical simulations of a 12×5 wind turbine array over various rough topographies. First, we evaluated our large-eddy simulation method through a mesh convergence analysis, using mean vertical profiles, vertical friction velocity, and resolved and subgrid-scale kinetic energy. Next, we analyzed the effects of surface roughness and dispersive stresses on the performance of fully developed large wind farms. Our results show that the ground roughness element’s flow resistance boosts the power production of large wind farms by almost 68% over an aerodynamically rough surface compared with flat terrain. The dispersive stress analysis revealed that the primary degree of spatial heterogeneity in wind farms is in the streamwise direction, which is the “wake-occupied” region, and the relative contribution of dispersive shear stress to the overall drag may be about 45%. Our observation reveals that the power performance of the wind farm in complex terrain surpasses the drag effect. Our study has implications for improving the design of wind turbines and wind farms in complex terrain to increase their efficiency and energy output.
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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 ».