风能以其变化无常而闻名，模式在几年、几天甚至几分钟内都会发生剧烈变化。
这些变化使得依赖风力涡轮机来满足日益增长的电力需求的公用事业公司更难安排电力调度。由于在某些地方，风力发电现在与燃煤发电一样便宜甚至更便宜，因此该行业未来的利润和挑战将取决于风力以及他们如何充分利用风力。
因此，科学家们正在介入，利用新的测量和模型来帮助他们更有效地管理电力。
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“风能经常会出现能量快速变化的事件，能量会在短时间内大幅增加或减少。如果出现过载，电网上就会有多余的能量，”劳伦斯利弗莫尔国家实验室的研究员钱德里卡·卡玛特解释说。
多余的电力，可能会在一个小时内增加高达千兆瓦——或一座大型核电站的输出功率——必须迅速出售给其他公用事业公司，或者在许多情况下会被浪费。“如果能量变化是向下倾斜的，也就是说能量下降，那么您必须找到额外的能量来保持负载平衡，”她补充道。在电力行业，“不平衡的负载”不仅仅是不整洁，它可能意味着停电和电压骤降：这对当地经济来说是坏消息。
管理电力负载对公用事业公司来说已经是一个挑战，因为它们必须响应全天灯、电视和电脑的开启和关闭所带来的电力需求变化。随着更多风能被添加到电网中，电力公司必须使日益可变的电力供应与间歇性需求相匹配。正因如此，风能供应商正在寻找更有效、更可靠的电力输送方式，从规划建设地点到安排能源输出。
借助更好的风力预测，公用事业公司可以更早地以优惠的价格买卖多余的电力。这也意味着，其他发电机，例如那些使用化石燃料的发电机，可以提前调整其功率输出，而不是为了补偿风力而快速增加或减缓功率输出，从而提高效率并提高电网的可靠性。
预测价值的提升
克服能源输出挑战的一种方法是预测风力发电的峰值和低谷。这就是卡玛特正在通过 WindSENSE 项目做的事情，该项目的目的是帮助风力涡轮机运营商预测能量激增。
“通常，在控制室中，他们会根据预测来安排风能，”她说。“我们想看看是否可以尝试改进预测。... 目前，预测能量快速变化的事件非常困难。”
卡玛特查看了南加州特哈查比山口和俄勒冈州-华盛顿州边境的哥伦比亚盆地地区的历史风力数据。通过梳理这些数字，她拼凑出了与能量快速变化事件相关的变量，例如一天中的时间、季节和周围天气。
“我感兴趣的是看看我们是否可以使用这些天气数据。理想情况下，我们拥有的数据质量越高，预测就会越好，”卡玛特说。
然后，她创建了一个风模式计算机模型，并将模拟结果与数据进行比较，以找出她仍然需要哪些信息。“[WindSENSE 项目的]后半部分主要是开发技术，以确定我们在哪里需要额外的传感器来改进预测，”卡玛特说。
有了这些结果，模拟可以得到进一步改进，并为公用事业公司提供更好的工具来管理能源，同时降低成本并提高消费者的可靠性。
地形如何塑造风
但对于风力涡轮机来说，影响其输出的不仅仅是空气，还有地面，艾奥瓦州立大学航空航天工程学教授胡辉认为，涡轮机设计师在很大程度上忽略了这一事实。工程师在设计涡轮机和布置它们时，通常会假设地形是平坦的。
对于海上涡轮机，例如在欧洲海岸附近发现的那些，这种近似是有效的。然而，胡解释说，即使是看似平坦的陆地，比如在爱荷华州，也可能对风能生产产生显着影响。
胡和他的团队正在使用风洞、微型发电机和风力涡轮机的比例模型，以了解绵延起伏的丘陵、峡谷和山脊如何影响能量输出。“最近，我们发现，如果你有一座山 [在风电场附近]，风力涡轮机之间的距离可以大大缩短。能量可以更快地恢复，”胡说。“我们可以量化这种衰减将如何与下一排风力涡轮机相互作用。”
研究人员观察了旋转叶片产生的流场和涡流，并将他们的一些发现于去年 11 月在线发表在《可视化杂志》上。此外，胡正在研究涡轮机运营商如何补偿天气影响，例如涡轮机叶片上的结冰。
有了这些信息，能源开发商可以更好地规划风电场，还可以从现有涡轮机中提取更多能量，同时最大限度地减少硬件的磨损。
轮毂处发生了什么？
然而，在涡轮机的运行寿命中，气候成为一个更大的因素。“如果我们以中期来看，即五年为基础，一些研究表明，在某些时期，风速明显高于或低于长期平均水平，”爱荷华州立大学农业气象学教授尤金·塔克尔解释说。
“这对投资风力发电的人来说是相关的规模，”他说。长期预测还可以帮助公用事业公司规划新的发电机，以满足未来的需求。
塔克尔认为，预测与风力涡轮机相关的风速仍然是一个新兴的过程。“我们面临的挑战之一是，我们使用的大多数模型在预测这些涡轮机轮毂高度的风方面没有长期的应用和验证历史。多年来，我们一直使用这些预测来预测地球表面附近的风，”他说。
他解释说，这之所以重要，特别是在美国中部地区，是因为风力涡轮机轮毂高度（大约 260 英尺）的风与地表风不同。
像卡玛特一样，塔克尔也承认，模拟需要通过实地研究进行验证，以衡量他们的预测在现实世界中的准确性。他说，科学家可以使用气象气球、飞机搭载的仪器和激光雷达等工具来测试他们的模拟结果。
最终，科学家们希望减少风力预测的不确定性，降低其总体成本并提高其可靠性。
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