Flow in the wake of wind turbines : turbulance spectral analysis by wind tunnel test

The interaction between the incident wind and wind turbines in a wind farm causes mean velocity deficit and increased levels of turbulence in the wake. The turbulent flow is characterized by the superposition of wind turbine wakes. In this work, the technique of turbulence spectral evaluation for reduced scale models in a boundary layer wind tunnel is presented, and different measurements of velocity fluctuations are analysed. The results allow evaluating the spectrum for different frequency ranges and the differences of the spectral behaviour between the incident wind and the turbine wake flow

Aplicação do Modelo WRF-ARW para Desenvolvimento

O estudo consiste na comparação dos resultados das simulações do WRF com medições de vento realizadas por uma torre anemométrica e dados fornecidos pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) por um período de 24 meses.Os resultados mostraram uma boa concordância entre os observados e os preditos pelo modelo, validando a metodologia aplicada na representação de ventos da região. Isso permitirá desenvolver séries históricas sintéticas de longo prazo com a metodologia de mesoescala, ajudando no conhecimento da climatologia local e reduzindo as incertezas dos projetos eólicos

Fluctuating velocity measurements in the turbulent wake of a wind turbine model

An experimental study of the turbulent wake of a wind turbine model was realized at the “Joaquim Blessmann” wind tunnel of the UFRGS. The turbine model was developed at the Universidade de Caxias do Sul and it represents a three blade turbine characterized by a NACA 4412 aerodynamic profile. Measurements of the velocity fluctuations were realized by hot wire anemometry. Complexity of the turbulent flow is evaluated by mean and fluctuating velocity profiles. The influence of the incident flow turbulence and the flow reconstructing process are analysed by the measurement results

Wind tunnel experiments with neutral and convective boundary layer stabilities

The present contribution reports on the status of the STROMA experiment. As a novelty a new experimental setup in a wind tunnel allows to simulate different stability regimes with vertical heat flux in either direction. This is accomplished upon inserting a metal sheet equipped with Peltier elements into the floor of the experimental section II of the Prof. Joaquim Blessmann wind tunnel at LAC-UFRGS (Porto Alegre, Rio Grande do Sul state, Brazil). We show results and compare findings for two velocity magnitudes (1 Hz and 4 Hz) and with neutral and convective stability regime. Effects in the turbulent velocity field are presented with its dependence on height

Evaluation of models mesoscale meteorological in wind energy projects

O estudo consiste na comparação dos resultados das simulações do modelo Weather Research and Forecasting (WRF) com medições de vento realizadas por uma torre anemométrica e dados fornecidos pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) por um período de 24 meses. O litoral do Rio Grande do Sul é uma região de grande potencial eólico e vem sendo monitorado através de torres anemométricas por vários desenvolvedores de projetos eólicos. Com isso, o objetivo deste trabalho é empregar o modelo WRF, para que sirva de apoio `as medições e atue de forma complementar no sentindo de reduzir os riscos nas previsões sobre potencial eólico. É importante reproduzir os momentos estocásticos para obter uma ideia sobre a varia-bilidade da intensidade do vento e sua direção, de acordo com a linha temporal. As linhas temporais do passado que via semelhança, tem concordância com os padrões já existentes, servem para reproduzir séries futuras. Supondo que, as alterações climáticas sejam lentas, o provável que estas linhas reescaladas, as quais tem concordância do passado, poderão ter concordância com o futuro, sendo assim, o mais importante ´e acertar os momentos estocásticos da distribuição e não somente os valores absolutos. Os resultados concordaram com os dados observados, validando a metodologia aplicada na representação de ventos da região. Com isso permitirá desenvolver séries temporais de longo prazo, ajudando no conhecimento da climatologia local e reduzindo as incertezas dos projetos eólicos, além de fornecer um banco de dados para modelos estocásticos de distribuição de energia.The present work consists in a comparison of results from model simulations by the Weather Research and Forecasting (WRF-ARW) program with wind measurements by an anemometer tower and data provided by the Meteorological Database for Education and Research (BDMEP) for a period of 24 months. The coast of Rio Grande do Sul is a region of high wind potential and is being monitored by anemometric towers by several developers of wind park projects. Thus, the objective of this work is to employ the WRF model as a support for measurements and a complement that shall help to reduce risks in predictions of site dependent wind potentials. It is important to reproduce the stochastic time sequences in order to get an idea about the variability of the wind speed and direction in accordance with the temporal line. The comparison of timelines of the past that showed similarity is consistent with already existing standards, and thus is able to generate future time series. Assuming that climate change is slow, rescaled sequences from the past are likely show correlation for lines in the future. Thus, for the set of stochastic time distribution it is important to consider not only the absolute values but also fluctuations. The results agree with the observed data, validating the methodology applied in the representation of winds in the region. With these series we will develop long-term time sequences, contributing to knowledge of the local climatology and reducing the uncertainties of wind farm projects and provide a database for stochastic models of power distribution. Keyword: Anemometers, Wind Energy, Mathematical models,Wind forecast,WRFARW

Evaluation of models mesoscale meteorological in wind energy projects

O estudo consiste na comparação dos resultados das simulações do modelo Weather Research and Forecasting (WRF) com medições de vento realizadas por uma torre anemométrica e dados fornecidos pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) por um período de 24 meses. O litoral do Rio Grande do Sul é uma região de grande potencial eólico e vem sendo monitorado através de torres anemométricas por vários desenvolvedores de projetos eólicos. Com isso, o objetivo deste trabalho é empregar o modelo WRF, para que sirva de apoio `as medições e atue de forma complementar no sentindo de reduzir os riscos nas previsões sobre potencial eólico. É importante reproduzir os momentos estocásticos para obter uma ideia sobre a varia-bilidade da intensidade do vento e sua direção, de acordo com a linha temporal. As linhas temporais do passado que via semelhança, tem concordância com os padrões já existentes, servem para reproduzir séries futuras. Supondo que, as alterações climáticas sejam lentas, o provável que estas linhas reescaladas, as quais tem concordância do passado, poderão ter concordância com o futuro, sendo assim, o mais importante ´e acertar os momentos estocásticos da distribuição e não somente os valores absolutos. Os resultados concordaram com os dados observados, validando a metodologia aplicada na representação de ventos da região. Com isso permitirá desenvolver séries temporais de longo prazo, ajudando no conhecimento da climatologia local e reduzindo as incertezas dos projetos eólicos, além de fornecer um banco de dados para modelos estocásticos de distribuição de energia.The present work consists in a comparison of results from model simulations by the Weather Research and Forecasting (WRF-ARW) program with wind measurements by an anemometer tower and data provided by the Meteorological Database for Education and Research (BDMEP) for a period of 24 months. The coast of Rio Grande do Sul is a region of high wind potential and is being monitored by anemometric towers by several developers of wind park projects. Thus, the objective of this work is to employ the WRF model as a support for measurements and a complement that shall help to reduce risks in predictions of site dependent wind potentials. It is important to reproduce the stochastic time sequences in order to get an idea about the variability of the wind speed and direction in accordance with the temporal line. The comparison of timelines of the past that showed similarity is consistent with already existing standards, and thus is able to generate future time series. Assuming that climate change is slow, rescaled sequences from the past are likely show correlation for lines in the future. Thus, for the set of stochastic time distribution it is important to consider not only the absolute values but also fluctuations. The results agree with the observed data, validating the methodology applied in the representation of winds in the region. With these series we will develop long-term time sequences, contributing to knowledge of the local climatology and reducing the uncertainties of wind farm projects and provide a database for stochastic models of power distribution. Keyword: Anemometers, Wind Energy, Mathematical models,Wind forecast,WRFARW