Numerical Study of the Effect of Corona Discharge on Upward Wake Flow in the Horizontal Axis Wind Turbine Farm
Notice bibliographique
Résumé
Many countries worldwide are showing a growing interest in renewable energy sources, with wind energy being a particularly appealing option for generating mechanical energy. Researchers have explored different techniques for controlling the flow of air, including passive, active, and semi-active methods. In wind farms, the wake flow behind a turbine can be impacted by the flow from other turbines, and to address this issue, plasma-based corona discharge actuators are being considered as one of the most effective methods for reducing fluid flow separation on wind turbine blades. This study employs 2D and 3D numerical simulations to examine the use of corona discharge-based plasma actuators on the leading edge of tandem wind turbines within a wind farm. The study investigates how actuator voltage and frequency affect aerodynamic parameters such as lift, drag coefficients, and efficiency. The study incorporates the use of the Q-criterion to analyze vortex behavior and its interaction with the axial wind turbine body. Fluid flow modeling is conducted using the OPENFOAM software. The findings demonstrate that an escalation in both voltage and frequency of the corona discharge results in a decrease in the Q-criterion, attributed to the heightened ionic flow that diminishes the separation zone. Furthermore, reducing the distance between electrodes also aids in diminishing the Q-criterion values. Additionally, the study reveals that integrating corona plasma at the leading edge of wind turbine blades amplified power generation by more than 3.8%. The corona plasma actuator employed in the study had electrodes spaced 3 mm apart, operated at a voltage of 17 KV, and ran at a frequency of 13 kHz.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».