Large eddy simulation of the atmospheric flow around wind turbines with the use of an immersed boundary method

Abstract

Resumo: A energia eólica tem ganhado visibilidade em termos de progresso e potencial, principalmente no Brasil. O país atingiu 21,5 GW de capacidade instalada em 2022 e já ocupa a sexta posição no ranking global de produção de energia eólica onshore. Além disso, o país tem um potencial de energia eólica offshore que ultrapassa 700 GWs. Nesse contexto, as pesquisas científicas envolvendo energia eólica têm apresentado avanços significativos, principalmente no desenvolvimento métodos de dinâmica dos fluidos computacional. O presente estudo visa aplicar Simulação de Grandes Escalas em conjunto com o método de Fronteira Imersa para fornecer informações espaciais e temporais detalhadas do escoamento ao redor de turbinas eólicas selecionadas, realizando análises e discutindo sobre: (i) a esteira turbulenta e seus efeitos sobre a turbina eólica, (ii) interações entre o vento e a turbina em termos de geração, e (iii) os efeitos da turbulência na turbina a jusante relacionados à eficiência da produção de energia. A estrutura numérica usada nas simulações executa o LES sob um a m alha cartesiana bloco-estruturada que possui um refinamento de m alha adaptativo para aum entar a precisão e reduzir os custos computacionais. As análises são desenvolvidas para quatro cenários complementares baseados em um a pá isolada, seguida de um a turbina experimental NREL Phase VI. O terceiro cenário é baseado em um a turbina eólica NREL 5 MW em escala real, em que os resultados são validados com dados fornecidos em cooperação com a Universidade da Colúmbia Britânica e a geração com dados da própria NREL. O quarto cenário compreende dois aerogeradores NREL 5 MW posicionados um a jusante do anterior. Os principais resultados obtidos nas simulações demonstraram que o coeficiente de arrasto da NREL S809 alcança melhor concordância com os dados experimentais do que o coeficiente de sustentação. A simulação da NREL Phase VI mostrou um a maior perda de energia cinética na região da esteira turbulent mais próxima da turbina. Entretanto, alcança resultados muito semelhantes aos da literatura na região mais a jusante da esteira. Os resultados da NREL 5MW apresentaram menores velocidades de recuperação do MFSim próximos da altura do rotor na esteira turbulenta mais próxima da turbina. Isto pode ser atribuído à simplificação da geometria de resolução da turbina que é aplicada no MARBLLES e SOWFA. Entretanto, a maioria dos resultados apresentou diferenças inferiores a 10% entre os perfis. Além disso, a geração de energia é validada com resultados experimentais NREL atingindo um a diferença de cerca de 3,5%. Enquanto isso, o cenário com duas turbinas demonstrou que a turbina a jusante produz um a recuperação de velocidade mais rápida do que a turbina eólica a montante. No entanto, a turbina a jusante também indica que o desempenho de produção pode diminuir em 30%. Portanto, este estudo é um a abordagem numérica inovadora como ferramenta para aprimorar os projetos e operações de parques eólicos, ainda mais relevante no cenário atual que a energia eólica atingiu no Brasil.

Abstract: The wind energy has gained visibility in term s of progress and potential, especially in Brazil. The country has reached 21.5 GW of installed capacity in 2022 and already occupies the sixth position in the global ranking of onshore wind energy production. Besides that, the country has an impressive potential for offshore wind energy that easily exceeds 700 GWs. In this context, scientific research involving wind energy has shown significant progress, particularly the development of computational fluid dynamics coupled with approaches that fully resolve the wind turbine. The present study aims to apply Large Eddy Simulation (LES) along with the Immersed Boundary Method (IB) to provide crucial spatial and temporal information of the flow around selected wind turbines by performing analyzes and discussing the following: (i) wind turbine generated wakes and their effects, (ii) interactions between the wind and turbine in term s of power generation, and (iii) wake effects for back to back turbines related to energy production efficiency. The numerical framework used in the simulations performs LES under a Cartesian block-structured mesh that is dynamically refined via an adaptive mesh refinement (AMR) to increase accuracy and reduce computational costs. The analysis are performed for four complementary scenarios based on an isolated blade, followed by a Phase VI NREL experimental turbine, compared with bibliography results. The third scenario is based on a stand-alone full-scale NREL 5 MW wind turbine. The results are validated against the data provided in a cooperation with the University of British Columbia, and power generation from the NREL report. The fourth scenario comprehends the back to back NREL 5 MW wind turbines. The main results obtained from simulations demonstrated that the drag coefficient of the NREL S809 airfoil achieves better agreement with the experimental data than the lift coefficient. Validation against experiments from the NREL Phase VI wind turbine scenario showed a higher loss of kinetic energy in the near wake region, mainly in the centerline, compared to benchmark data, but achieves very similar results to literature in the far-wake region. From a 5MW NREL, it is presented lower recovery velocities of MFSim around the hub height centerline in the near wake compared to other profiles, which could be attributed to the simplification blade resolving geometry applied in MARBLLES and SOWFA. Despite that, most results presented differences lower than 10% among the profiles. Also the power generation is validated with NREL experimental results with a difference of around 3.5%. Meanwhile, the back to back scenario demonstrated that the waked turbine produces a quicker recovery than the upstream wind turbine. However, it also indicates that the power performance may decrease by 30% in the downstream turbine. Therefore, this study is an innovative numerical approach as a tool to enhance the design and operation of wind farms, additionally in the current scenario where the wind power has reached in Brazil.