Chương 1 [15] cũng đề xuất một phương pháp lặp để tối ưu hóa việc bố trí các nhà máy điện gió ngoài khơi dựa trên tăng khoảng cách tua-bin để giảm hiệu ứng che chắn gió. Hiện nay, có nhiều phần mềm thương mại cho phép đánh giá các nguồn tài nguyên gió. Phổ biến nhất là phần mềm WAsP [16] (hoạt động hơn 20 năm với hơn 4000 người sử dụng trên 100 quốc gia). Mục tiêu chính của phần mềm này là đánh giá nguồn tài nguyên gió sau khi phân tích tập dữ liệu gió đã được đo đạt trước đây.
WAsP phân tích nguồn tài nguyên gió bằng cách phân tích các dòng gió bằng mô hình CFD (computational fluid dynamics). Phần mềm WAsP cung cấp các công cụ khác nhau để phát triển việc thiết kế trang trại gió, chẳng hạn như đánh giá sản lượng điện gió hằng năm có tính đến tác động hiệu ứng che chắn gió bằng cách sử dụng mô hình Katic [17], phân tích tốc độ gió khắc nghiệt, biến dạng gió và nhiễu loạn gió. Phần mềm WindPRO [18] đề cập đến vấn đề tối ưu hóa bố trí tua-bin gió bằng cách tối ưu năng lượng sản xuất hàng năm của trại gió. Hiệu ứng che chắn sử dụng mô hình Katic [17].
WindPRO cũng có các công cụ đánh giá tác động môi trường và tìm kiếm bố trí tua-bin gió thích hợp để đáp ứng yêu cầu về tiếng ồn. Phần mềm WAsP và WindPRO được sử dụng rộng rãi bởi các nhà sản xuất tua- bin hàng đầu thế giới, các nhà phát triển dự án, các công ty kỹ thuật, nhà đầu tư dự án điện gió và các tổ chức nghiên cứu, thiết kế. Kết quả tính toán từ phần mềm WAsP và WindPRO được công nhận trên toàn thế giới và được phê duyệt bởi các nhà đầu tư, ngân hàng và các cơ quan chức năng lập dự án [16,18].4 Mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu 1.1 Mục tiêu nghiên cứu Đối với trang trại gió được thiết kế mới, việc bố trí tối ưu vị trí tua bin gió đã là một vấn đề phức tạp và hiện đang được nhiều nhà nghiên cứu đề xuất các thuật toán bố trí tối ưu đáp ứng theo nhu cầu thực tế. Tuy nhiên, đối với một trang trại gió hiện hữu khi cần mở rộng hoặc nâng công suất, việc bố trí tối ưu các vị trí tua bin lắp mới trên cơ sở phối hợp với các tua bin đã lắp đặt trước đó của trang trại gió hiện hữu đang là một vấn đề khá phức tạp và đáng quan tâm xem xét giải quyết do phải xử lý vấn đề hiệu ứng che chắn gió giữa các tua bin.Võ Ngọc Điều HVTH: Trịnh Minh Sơn Luận văn thạc sĩ -10- Chương 1 Từ các lý do trên, đề tài luận văn đã nghiên cứu áp dụng một thuật toán mới được công bố gần đây là thuật toán Stochastic Fractal Search (SFS) để giải quyết việc bố trí tối ưu vị trí tua-bin gió để nâng công suất hoặc mở rộng trang trại gió hiện hữu 1.2 Phạm vi nghiên cứu Luận văn đề xuất nghiên cứu đối với trang trại điện gió đang vận hành tại Việt Nam với công suất đã lắp đặt 30MW và được giả định sẽ lắp đặt thêm 20MW nữa để đạt tổng công suất 50MW.
Trang trại gió này có địa hình ít phức tạp, cao độ thay đổi từ 10 mét đến 110,5 mét. Mục đích nghiên cứu của đề tài là ứng dụng thuật toán SFS để giải bài toán tối ưu hóa vị trí tua bin để nâng công suất trại gió hiện hữu. Hàm mục tiêu được đặt ra trong đề tài là tối đa sản lượng điện thu đựợc hằng năm.3 Đối tượng nghiên cứu Bố trí tối ưu các vị trí tua bin dự kiến lắp đặt mới xen lẫn với các tua bin hiện hữu trong phạm vi trang trại gió sao cho vẫn đạt được sản lượng điện gió tối đa và đặt hiệu suất cao. Phần lớn các công trình nghiên cứu tập trung xử lý các mô hình về kinh tế.
Tuy nhiên, khi thiết kế nhà máy điện gió thực tế, vấn đề sản lượng điện là vấn đề được quan tâm nhiều nhất và có thể là yếu tố quyết định trong việc lựa chọn vị trí tua-bin trong trang trại gió. Áp dụng thuật toán SFS và PSO để giải bài toán bố trí tối ưu vị trí tua bin tìm sản lượng điện tối đa hằng năm. Sử dụng phần mềm MATLAB để mô phỏng kết quả. So sánh với kết quả chạy bằng phần mềm chuyên dụng windPRO và đánh giá bằng phần mềm WAsP.Võ Ngọc Điều HVTH: Trịnh Minh Sơn Luận văn thạc sĩ -11- Chương 2 CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH BÀI TOÁN 2.1 Các giả định Để phát triển một mô hình tổng quát cho bài toán bố trí tối ưu vị trí tua-bin trong trang trại gió, đặc biệt là đối với trang trại gió hiện hữu cần mở rộng hoặc tăng cường công suất.
Một tập hợp các giả định sẽ được xem xét trong nghiên cứu này. Những giả định này có thể dễ dàng sửa đổi cho phù hợp với từng ứng dụng cụ thể. Các tua bin của trại gió hiện hữu đã lắp đặt trước đây vẫn được giữ nguyên vị trí và công suất đã lắp đặt. Các tua bin dự kiến lắp mới trong trang trại gió hiện hữu được giả định giống nhau về đặc tuyến tua-bin gió và công suất tuabin sẽ lắp đặt.
Số lượng tuabin gió N dự kiến lắp đặt thêm được biết trước và cố định. Trang trại gió được giả định bố trí trong mặt phẳng tọa độ (𝒙, 𝒚) với cao độ địa hình và độ nhám bề mặt ít thay đổi. Tua-bin bố trí trong trang trại gió được giả định có tọa độ (𝒙𝒊 , 𝒚𝒊 ), 𝒊 = 𝟏, ⋯ , 𝑵. Tốc độ gió 𝒗 theo hướng gió 𝜽 trong các trang trại gió theo một phân phối Weibull [19]: 𝑘 𝑣 𝑣 𝑝(𝑣, 𝑐, 𝑘) = 𝑒𝑥𝑝 − , 𝑐 = 𝑐 (𝜃 ), 𝑘 = 𝑘 (𝜃) (2.1) 𝑐 𝑐 𝑐 Trong đó, p(·) là hàm mật độ xác suất Weibull, v là tốc độ gió, c là hệ số tỷ lệ, và k là hệ số hình dạng.
Theo hướng gió θ, tất cả rô-to của tua-bin quay theo hướng vuông góc với hướng gió.2 Mô hình che chắn gió (wake modeling) Khi hoạt động, tua-bin gió tạo ra hai vùng bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng che chắn gọi là “vùng ảnh hưởng gần” (near wake) và “vùng ảnh hưởng xa” (far wake) [20]. Vùng ảnh hưởng gần có khoảng cách từ 2-3 đường kính rô-to phía sau tua-bin, là vùng mà các tua-bin trực tiếp làm nhiễu loạn gió. Vùng ảnh hưởng xa nằm ở phía sau vùng ảnh hưởng gần, có khoảng cách từ 3-7 đường kính rô-to, thường là vùng bị CBHD: PGS.Võ Ngọc Điều HVTH: Trịnh Minh Sơn Luận văn thạc sĩ -12- Chương 2 tác động nằm trong trang trại gió lớn. Trong vấn đề tối ưu hóa vị trí tua-bin, vùng ảnh hưởng xa trở nên quan trọng hơn vùng ảnh hưởng gần.
Điều này càng quan trọng hơn đối với việc lắp đặt thêm tua-bin mới khi muốn nâng công suất hoặc mở rộng trại gió hiện hữu. Do đó, phương pháp đơn giản để giải quyết, phân tích vấn đề là khai thác bản chất tương tự của vùng ảnh hưởng xa nhằm mô hình hóa vùng nhiễu loạn gió. Các vùng gió bị ảnh hưởng sau tua bin được thể hiện như hình sau: `Hình 2. Vùng gió bị ảnh hưởng sau tua-bin [20] Mô hình vùng ảnh hưởng xa được chia thành hai nhóm cơ bản là Kinematic models và Field and Wake added turbulence models.
Larsen wake model, Frandsen and Jensen’s wake model thuộc nhóm Kinematic model [20]. Một trong những mô hình đầu tiên lâu đời nhất và được sử dụng rộng rãi nhất được phát triển bởi N. Mô hình khá đơn giản, được giả định tuyến tính mở rộng với việc suy giảm vận tốc chỉ phụ thuộc vào khoảng cách phía sau rô-to tua-bin. Jensen [22] xử lý vùng ảnh hưởng sau tua-bin như một sự nhiễu loạn gió và bỏ qua ảnh hưởng gió xoáy, vốn chỉ ảnh hưởng đến vùng gần tua-bin.Võ Ngọc Điều HVTH: Trịnh Minh Sơn Luận văn thạc sĩ -13- Chương 2 Mô hình ảnh hưởng do hiệu ứng che chắn gió được thể hiện như sau: Hình 2.
Mô hình ảnh hưởng hiệu ứng che chắn [11] Tốc độ gió suy giảm tại một vị trí nhất định d [11]: 𝑉 1− 1−𝐶 𝑉 = 1− = (2.2) 𝑉 (1 + 𝜅𝑑/𝑅 ) Trong đó, C hệ số thrust coefficient của tua-bin, κ là hằng số ảnh hưởng bởi địa hình (hằng số có giá trị 0.075 cho địa hình đất liền và 0.04 cho khu vực ngoài khơi [20]), và d là khoảng cách sau tua-bin theo hướng gió θ. Khoảng cách từ tua- bin i(x , y ) và tua-bin j(x , y ) là [11]: 𝑑, = 𝑥 − 𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 − 𝑦 𝑠𝑖𝑛𝜃 (2.3) Khi một tua-bin bị ảnh hưởng bởi nhiều tua-bin, vận tốc gió suy giảm được tính theo công thức (2.4) , , , 1 + 𝜅𝑑 , /𝑅 Trong đó: hệ số α(0 ≤ α ≤ π/2) được tính bởi arctan(κ) và góc β , , 0 ≤ β ≤ π, giữa vec tơ từ đỉnh hình nón giả định đến tua-bin i và tua-bin j, được tính [11]: CBHD: PGS.Võ Ngọc Điều HVTH: Trịnh Minh Sơn Luận văn thạc sĩ -14- Chương 2 ⎧ 𝑥 − 𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 − 𝑦 𝑠𝑖𝑛𝜃 + 𝑅/𝜅 ⎫ 𝛽 , = cos (2.5) ⎨ ⎬ ⎩ 𝑥 − 𝑥 + 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 − 𝑦 + 𝑠𝑖𝑛𝜃 ⎭ Và [11] cũng chứng minh rằng tua-bin j nằm trong vùng ảnh hưởng của tua-bin i nếu tua-bin j nằm bên trong hình nón giả định. Bởi vì chỉ có hệ số c của phân bố Weibull bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng che chắn gió, hiệu ứng che chắn được mô tả theo phân bố thống kê như sau [11]: 𝑐 (𝜃 ) = 𝑐(𝜃).3 Đặc tuyến tua-bin gió Đặc tuyến tua-bin gió được xác định bởi các nhà sản xuất tua-bin giúp cho việc ước tính sản lượng điện gió tại khu vực trại gió. Việc mô hình chính xác đặc tuyến tua-bin có vai trò rất quan trọng trong việc ước đoán năng lượng điện gió và hỗ trợ việc nâng công suất hoặc mở rộng trang trại gió.
Nhiều phương pháp tiếp cận đối với đặc tuyến tua-bin gió đã được giới thiệu, trong đó có phương pháp xấp xỉ đa thức [23]. Trong bài báo này, mô hình đa thức bậc 9 được áp dụng vì được xem là phù hợp nhất. Mô hình đa thức bậc 9 như sau: 𝑓(𝑥) = 𝑝 𝑥 + 𝑝 𝑥 + 𝑝 𝑥 + 𝑝 𝑥 + 𝑝 𝑥 + 𝑝 𝑥 + 𝑝 𝑥 + 𝑝 𝑥 (2.5 cho thấy so sánh giữa mô hình đa thức và đặc tuyến tua-bin gió thực tế đề xuất của đề tài luận văn. Quan sát cho thấy đặc tuyến mô hình rất gần với đặc tuyến tua-bin thực tế áp dụng.