Vindorka og veðuraðstæður á hálendi Íslands

Abstract

Í þessu verkefni var sjálfsvipgerðar líkönum Monin-Obukhov beitt á veðurfarsleg gögn með það að markmiði að ákvarða aðstæður í yfirborðslaginu í Búrfellshrauni þar sem Landsvirkjun áformar að að reisa allt að 80 vinhverfla í fyrirhuguðum Búrfellslundi til að framleiða allt að 200MW. Aðstæður í yfirborðslagi ákvarðast af því skriðþunga og framaflæði sem á sér stað hverju sinni. Aðstæður er ýmist sagðar stöðugar, óstöðugar eða hlutlausar. Vindraði er breytilegur með hæð og vex eftir lógaritmískum ferli. Aðstæður í yfirborðslagi hverju sinni og yfirborðshrýfi hafa mikil áhrif á það hversu mikil vindhraðabreyting á sér stað. Vindafl vindhverfils er háð vindhraðanum í þriðja veldi og því er mikilvægt að vindhraði sé mikill en einnig er ákjósanlegt að hann sé sem jafnastur yfir vænghaf vindmillunnar. Vitneskja um þann vindhraða og þær vindhraðabreytingar sem eiga sér stað við mismunandi aðstæður eru því mjög mikilvægar frá sjónarhóli vindorkubúskapar. Vindhraða og hitastigsmælingar frá 80m háu mælimastri og vindhraða mælingar frá Lidar sem framkvæmdar voru í maí, júlí og október árið 2014 voru skoðaðar. Yfirborðhrýfi svæðisins var ákvarðað fyrir hvern mánuð. Eininga-lausu vind og hitaskurðirnir voru ákvarðaðir og bornir saman við þau líkön sem notuð voru. Notast var við aðferð minnstu ferninga (e. least square method) til að forma þau líkön sem notuð voru að gögnunum. Kennistærðin R^2 (e. coefficient of determination) var reiknuð og notuð við mat á hversu vel viðkomandi líkan formaðist að gögnunum. Vindhraðaferlarnir eru góðir og formast ágætlega við tilsvarandi líkön í þeim mánuðum sem skoðaðir voru. Vindhraðaferlar sem áttu sér stað við stöðugar og hlutlausar aðstæður voru ráðandi í öllum mánuðunum sem voru skoðaðir. Vindáttir frá norðaustri voru ráðandi í Október og var meðalvindhraði mestur í þeim þeim mánuði. Hátt hlutfall vindhraðamælinga sem ekki skiluðu sér frá Lidar varð til þess að ekki var hægt að greina stóran hluta gagnanna. Mismunur milli vindhraða mælinga frá Lidar og þeirra bolla vindhraða mæla sem notaðir voru á 80m mastrinu orsakaði einnig að ekki var hægt að segja til um aðstæður viðkomandi vindhraðaferla. Þessi mismunur endurspeglar fyrst og fremst vond meðaltöl vegna flökts í vindi.In this study, the Monin-Obukhov similarity models were applied to meteorological data. The objective was to indicate the stability conditions in the surface layer in the Búrfellshraun area where Landsvirkjun plans to install up to 80 wind turbines, for a production of up to 200MW. The stability conditions in the surface layer are determined by the momentum and heat flux occurring at each time and classified as stable, unstable or neutral. Wind speed varies with height and increases logarithmically. The stability conditions in the surface layer along with the surface roughness influences the change in the wind speed at given time. Wind power is function of the cube of the wind speed so the importance of strong wind is clear, furthermore it is important that the wind speed over the wind turbine rotor is as uniform as possible. The knowledge of the wind speed and changes caused by stability changes is very important from the wind energy farming point of view. Wind speed and temperature data from an 80m height mast and wind speed data from Lidar (light detection and ranging) during the months May, July and October in 2014 were examined. The surface roughness length in the area was estimated for each month as well s the non-dimensional wind shear and temperature gradients and compared to respective models. The least square method was used to fit the models which were used to the data. The R^2 parameter (coefficient of determination) was calculated and used to assess the quality of each fit. Wind speed profiles fitted respective models quite well in all the months which were examined. Wind speed profiles occurring at stable and neutral state were dominant in all the months examined. Wind coming from the northeast sector was dominant in October and the average wind speed was highest in that month. High rate of missing data from the Lidar caused that large amount of data could not be analyzed. Wind speed measurement difference between the Lidar and the cup anemometers on the 80m mast caused that stability state of the corresponding wind speed profiles could not be determined. This difference reflects mainly the poor average caused by fluctuation in the wind.Orkurannsóknasjóður Landsvirkjuna